A aplicação de técnicas de ciência de dados no enfrentamento à desinformação eleitoral: uma análise teórica sobre limites e possibilidades

Abstract

A crescente proliferação de conteúdos falsos em ambientes digitais representa um desafio central para a integridade dos processos democráticos contemporâneos, especialmente em contextos eleitorais. Este trabalho propõe uma análise teórica e exploratória tanto sobre as possibilidades quanto às limitações do uso da ciência de dados no enfrentamento da desinformação. Considerando o uso estratégico das redes sociais como plataformas de comunicação política e a atuação dos algoritmos de inteligência artificial (IA) na personalização de conteúdos, a pesquisa examina como técnicas como processamento de linguagem natural, análise de sentimentos e aprendizado de máquina vêm sendo aplicadas à detecção de fake news. São discutidos os riscos associados à automação e à opacidade dos sistemas algorítmicos, bem como as respostas institucionais articuladas por órgãos públicos. Os resultados apontam que, embora as tecnologias de ciência de dados ofereçam contribuições relevantes para mitigar os efeitos da desinformação, seu uso exige cautela ética, regulação adequada e integração com estratégias comunicacionais e educativas amplas, reafirmando que o combate à desinformação é uma tarefa coletiva, que ultrapassa os limites do tecnológico e demanda comprometimento democrático.