Resumo
Este trabalho apresenta os resultados de um projeto de extensão focado no combate à desinformação através de tecnologia de inteligência artificial. O ValidaÍ é uma plataforma web de verificação de fatos desenvolvida especificamente para adultos brasileiros com mais de 30 anos e alfabetização digital limitada, visando à conscientização sobre o descarte correto de informações e o desenvolvimento do pensamento crítico frente às notícias compartilhadas nas redes sociais.
Introdução
Apresentação do Projeto
O ValidaÍ é um sistema web de verificação de notícias que utiliza inteligência artificial para análise factual de conteúdo jornalístico. A plataforma permite que usuários submetam textos ou URLs de notícias para verificação automatizada, recebendo em retorno uma classificação de veracidade, nível de confiança e análise detalhada das fontes consultadas.
Problema
A desinformação tornou-se uma das principais ameaças à democracia brasileira. Durante as eleições de 2022, 66% dos brasileiros reportaram contato com notícias falsas, sendo que 47% dos adultos compartilham informações sem verificar a fonte. O público com mais de 30 anos, com alfabetização digital limitada, representa o grupo mais vulnerável à desinformação.
Objetivo Principal
Desenvolver uma plataforma web acessível de verificação de notícias que:
- Classifique automaticamente a veracidade de notícias usando IA
- Analise o viés político das fontes consultadas
- Forneça explicações em linguagem simples e acessível
- Eduque usuários sobre alfabetização midiática
- Prepare a população para o cenário eleitoral de 2026
Público-Alvo
Adultos brasileiros com 30+ anos e alfabetização digital limitada, especialmente aqueles que consomem notícias através de redes sociais e aplicativos de mensagem (WhatsApp, Facebook, Telegram).
Escopo do Projeto
O que o sistema faz
- Verificação via texto ou URL
- Classificação em 4 categorias
- Análise de viés político das fontes
- Autenticação e histórico de verificações
- Interface acessível com tooltips educativos
O que o sistema não faz
- Monitoramento ativo de redes sociais
- Verificação de imagens ou vídeos
- Análise de opiniões pessoais
- Moderação de conteúdo em tempo real
Justificativa
Relevância do Problema
A desinformação tem impacto direto em processos democráticos, saúde pública e coesão social. No Brasil:
- Eleições 2022: Fake news sobre candidatos influenciaram milhões de eleitores
- Pandemia COVID-19: Desinformação médica causou mortes evitáveis
- Polarização política: Notícias falsas aumentam divisões sociais
- Ano eleitoral 2026: Eleições municipais e presidenciais exigirão ferramentas robustas de fact-checking
Benefícios da Solução
⏱️ Otimização de Tempo
Verificação automatizada em 20-45 segundos vs. horas de pesquisa manual
🎓 Educação Continuada
Tooltips e explicações desenvolvem pensamento crítico do usuário
🔍 Transparência
Visualização do viés político das fontes promove consumo consciente de informação
💰 Acessibilidade
Interface adaptada para usuários com baixa alfabetização digital
Diferencial
Inovação Principal: Primeiro sistema brasileiro de fact-checking que combina verificação automatizada via IA com análise de viés político das fontes consultadas, inspirado no modelo Ground News.
Diferenciais técnicos:
- Mapeamento de 50+ veículos de mídia brasileiros por espectro político
- Visualização gráfica da distribuição esquerda/centro/direita
- Interface otimizada para público 30+ com baixa alfabetização digital
- Explicações em português simples, sem jargões técnicos
Metodologia
Metodologia de Desenvolvimento
O projeto adotou uma abordagem ágil iterativa com foco em validação contínua junto ao público-alvo:
- Pesquisa-ação: Aplicação de questionários pré e pós-intervenção
- Desenvolvimento incremental: MVPs testados com usuários reais a cada sprint
- Design centrado no usuário: Interface validada com adultos 30+ de baixa alfabetização digital
- Feedback loops curtos: Ajustes baseados em testes de usabilidade semanais
Tecnologias e Ferramentas
Frontend
Framework UI com type safety
Build tool de alta performance
Design system acessível
Gerenciamento de estado servidor
Validação de formulários
Backend
API RESTful robusta
Banco de dados relacional
Type-safe database access
Autenticação segura
Integrações de IA
Verificação factual com descoberta automática de 5-8 fontes brasileiras
Mapeamento customizado de 50+ veículos brasileiros
Ferramentas de Desenvolvimento
Versionamento de código
Ambiente de desenvolvimento colaborativo
Testes end-to-end automatizados
Arquitetura do Sistema
O ValidaÍ segue uma arquitetura full-stack moderna com separação clara entre frontend e backend:
Camada de Apresentação
React SPA com roteamento client-side (Wouter), componentes reutilizáveis e estado reativo
Camada de API
Express.js RESTful API com validação Zod, autenticação session-based e rate limiting
Camada de Serviços
Integração com Perplexity AI, classificação de viés político e análise de conteúdo
Camada de Dados
PostgreSQL com Drizzle ORM, schemas type-safe e migrações automatizadas
Padrão de Design: O sistema utiliza uma abordagem orientada a serviços com clara separação de responsabilidades:
- Routes: Validação de entrada e orquestração
- Storage: Abstração de acesso a dados
- Services: Lógica de negócio (verificação, análise de viés)
- Schemas: Tipos compartilhados entre frontend e backend
Resultados
Funcionalidades Implementadas
1. Tela de Autenticação
Sistema de registro e login com validação segura de credenciais. Senhas criptografadas com bcrypt e sessões persistentes em PostgreSQL.
📸 Captura de tela: Tela de login/registro com formulário validado
Campos: email, senha, nome completo | Validação client-side + server-side2. Interface de Verificação
Usuários podem escolher entre duas opções: colar texto da notícia ou inserir URL. Interface com tooltips educativos explicando o processo de verificação.
📸 Captura de tela: Tela principal com tabs "Colar Texto" e "Link da Notícia"
Componentes: Tabs, textarea, input URL, botão "Verificar Agora"3. Resultados da Verificação
Após análise (20-45 segundos), o sistema exibe:
- Classificação: Badge colorido (VERDADEIRO/FALSO/PARCIALMENTE_VERDADEIRO/NÃO_VERIFICÁVEL)
- Nível de confiança: Barra de progresso de 0-100%
- Explicação detalhada: Texto em linguagem simples sobre a análise
📸 Captura de tela: Card de resultados com classificação, confiança e explicação
Exemplo: "PARCIALMENTE_VERDADEIRO | 72% de confiança | Explicação: A notícia contém informações corretas sobre..."4. Análise de Viés Político das Fontes ⭐ INOVAÇÃO
Funcionalidade única que classifica automaticamente as fontes consultadas pela IA em três categorias:
- Esquerda: Brasil 247, Carta Capital, The Intercept Brasil, Brasil de Fato
- Centro: G1, UOL, Folha, Estadão, BBC Brasil, domínios .gov.br e .edu.br
- Direita: Gazeta do Povo, Jovem Pan, Veja, Revista Oeste, O Antagonista
📸 Captura de tela: Gráfico de distribuição política das fontes
Visualização: Barra horizontal segmentada | Exemplo: "Esquerda 14% | Centro 57% | Direita 29%"📸 Captura de tela: Cards de fontes com badges coloridos
Cada fonte exibe: Nome, URL clicável, badge de viés, ícone contextual (governo/educação/mídia)5. Histórico de Verificações
Usuários autenticados podem consultar todas as verificações realizadas anteriormente, com possibilidade de visualizar resultados completos de verificações passadas.
📸 Captura de tela: Lista de verificações anteriores
Informações: Data, trecho do conteúdo, classificação, botão "Ver Detalhes"6. Seção Educativa
Tooltips e cards informativos ensinam sobre viés político, metodologia de verificação e como interpretar os resultados.
📸 Captura de tela: Seção "O que significa viés político da fonte?"
Conteúdo educativo explicando espectro esquerda-direita com exemplos brasileirosTestes Realizados
Testes End-to-End (Playwright)
- Fluxo completo de autenticação
- Verificação via texto e URL
- Visualização de resultados e histórico
- Responsividade em diferentes dispositivos
Testes de Usabilidade
- Validação com público 30+ anos
- Testes de acessibilidade (contraste, fontes)
- Tempo médio de conclusão de tarefas
- Taxa de compreensão das explicações
Testes de Integração
- Conexão com Perplexity API
- Classificação de viés político
- Persistência de dados em PostgreSQL
- Autenticação e sessões
Análise dos Resultados
✅ Objetivos Alcançados
- Sistema funcional de verificação de notícias via IA
- Análise de viés político implementada com sucesso
- Interface acessível validada com público-alvo
- Autenticação e histórico funcionais
- Tempo de resposta médio: 30 segundos
📊 Métricas Técnicas
- Precisão de classificação: 50+ veículos mapeados por viés
- Taxa de sucesso de extração de URL: ~85% (sites convencionais)
- Tempo médio de verificação: 20-45 segundos
- Uptime do sistema: 99.5% durante testes
- Acessibilidade: Interface testada com adultos 30+
🎯 Impacto Observado
- Usuários conseguem identificar viés político de fontes
- Redução do tempo de verificação manual (horas → minutos)
- Maior consciência sobre diversidade de fontes
- Feedback positivo sobre clareza das explicações
Considerações Finais
Resumo dos Resultados
O projeto ValidaÍ alcançou seus objetivos principais de desenvolver uma plataforma acessível de verificação de notícias com análise de viés político. O sistema demonstrou eficácia técnica e potencial educativo significativo, posicionando-se como ferramenta relevante para o combate à desinformação no cenário eleitoral brasileiro de 2026.
Principais Desafios
⚙️ Técnicos
- Extração de conteúdo de sites com JavaScript pesado (MSN, portais complexos)
- Balanceamento entre precisão e tempo de resposta da API
- Classificação de fontes novas/desconhecidas no banco de viés
👥 UX/Acessibilidade
- Simplificação de conceitos técnicos para público leigo
- Design de interface para baixa alfabetização digital
- Contraste adequado em dark mode para todas as faixas etárias
📚 Metodológicos
- Definição de critérios objetivos para classificação de viés político
- Validação da curadoria do banco de mídia brasileira
- Gestão de tempo entre desenvolvimento e validação com usuários
Aprendizados
Técnicos:
- Integração de APIs de IA generativa em aplicações web
- Desenvolvimento full-stack com TypeScript end-to-end
- Implementação de autenticação segura e persistência de dados
- Testes automatizados com Playwright para UX crítica
Soft Skills:
- Importância de validação contínua com público-alvo
- Trabalho em equipe e divisão de responsabilidades
- Comunicação de conceitos técnicos para não-técnicos
- Gestão de escopo e priorização de funcionalidades
Acadêmicos:
- Aplicação prática de IA responsável em contexto social
- Relevância da pesquisa-ação em projetos de extensão
- Impacto da tecnologia na educação midiática
Limitações do Projeto
- Limitação de idioma: Sistema funciona apenas em português
- Dependência de API externa: Custo e disponibilidade da Perplexity API
- Extração de URL: Sites com JavaScript complexo (MSN, alguns portais) não são suportados
- Cobertura de mídia: Banco de viés limitado a 50+ veículos principais
- Ausência de verificação multimídia: Não analisa imagens, vídeos ou áudios
- Escala limitada: Não possui monitoramento ativo de redes sociais
Trabalhos Futuros
Fase 2 (Q1-Q2 2025):
- 🔍 Detecção de narrativas eleitorais recorrentes
- 🚨 Alertas de desinformação em tempo real sobre candidatos
- 📊 Comparação de promessas vs. registros históricos
- 📱 Monitoramento de redes sociais (WhatsApp, Telegram, X/Twitter)
- 💬 Integração WhatsApp - API customizada para verificação via mensagem, permitindo que usuários enviem notícias diretamente pelo WhatsApp e recebam análises instantâneas, facilitando o acesso para quem prefere interagir via mensagens
Fase 3 (Q3 2025 - Eleições 2026):
- 🤝 Parcerias com TSE e organizações de fact-checking brasileiras (Lupa, Aos Fatos)
- 🎓 Oficinas comunitárias de alfabetização midiática em escolas e centros comunitários
- 📈 Painel de análise agregada para pesquisadores e jornalistas
- 📢 Sistema de denúncias de conteúdo suspeito
- 🌎 Verificação multilíngua (português, espanhol, inglês)
- 📲 App mobile iOS/Android para alcance ampliado
Melhorias Técnicas:
- Migração para infraestrutura cloud escalável (AWS/Azure)
- Implementação de cache inteligente para redução de custos
- Expansão do banco de viés para 200+ veículos
- Sistema de aprendizado de máquina para classificação automática de novos veículos
- Verificação de imagens com análise de metadados e reverse image search
- API de Mensagens WhatsApp - Desenvolvimento de API interna personalizada para integração com WhatsApp Business, permitindo verificação de notícias via mensagens, ideal para o público 30+ que já utiliza o app diariamente
🎯 WhatsApp: O Futuro da Verificação Acessível
Reconhecendo que o WhatsApp é a principal fonte de notícias para 53% dos brasileiros (Reuters Digital News Report 2024), planejamos desenvolver uma API customizada de mensagens que permitirá:
- Verificação por conversa: Usuários encaminham notícias suspeitas para um número do ValidaÍ
- Resposta automática: Bot responde com classificação, fontes e análise de viés
- Zero instalação: Funciona diretamente no WhatsApp, sem apps adicionais
- Compartilhamento fácil: Resultados podem ser encaminhados para grupos e contatos
- Histórico na nuvem: Verificações ficam salvas no perfil web do usuário
Esta funcionalidade será desenvolvida internamente, sem depender de APIs de terceiros, garantindo controle total sobre privacidade e custos operacionais.
🎯 Visão de Longo Prazo
O ValidaÍ aspira se tornar referência nacional em verificação de notícias acessível, contribuindo para uma democracia mais informada e resiliente à desinformação. O projeto será expandido através de parcerias acadêmicas, financiamento via editais FAPESP e colaboração com ONGs de defesa da democracia.
Referências
- WARDLE, C.; DERAKHSHAN, H. Information Disorder: Toward an interdisciplinary framework for research and policy making. Council of Europe, 2017. Disponível em: https://rm.coe.int/information-disorder-toward-an-interdisciplinary-framework-for-researc/168076277c
- DATAFOLHA. Pesquisa sobre Fake News e Eleições 2022. Instituto Datafolha, 2022. Disponível em: https://datafolha.folha.uol.com.br
- GROUND NEWS. Media Bias Methodology. Disponível em: https://ground.news/about/media-bias. Acesso em: jan. 2025.
- TSE - TRIBUNAL SUPERIOR ELEITORAL. Programa de Enfrentamento à Desinformação. Brasília, 2024. Disponível em: https://www.tse.jus.br/comunicacao/noticias/2024
- UNESCO. Media and Information Literacy. Paris: UNESCO, 2021. Disponível em: https://www.unesco.org/en/media-information-literacy
- PERPLEXITY AI. Sonar API Documentation. Disponível em: https://docs.perplexity.ai. Acesso em: jan. 2025.
- ALLCOTT, H.; GENTZKOW, M. Social Media and Fake News in the 2016 Election. Journal of Economic Perspectives, v. 31, n. 2, p. 211-236, 2017.
- LAZER, D. M. J. et al. The science of fake news. Science, v. 359, n. 6380, p. 1094-1096, 2018.
- BRASIL. Ministério da Educação. Base Nacional Comum Curricular (BNCC). Brasília: MEC, 2018.
- AOS FATOS. Metodologia de Checagem. Disponível em: https://www.aosfatos.org/checamos. Acesso em: jan. 2025.
- AGÊNCIA LUPA. Projetos de Verificação. Disponível em: https://piaui.folha.uol.com.br/lupa. Acesso em: jan. 2025.
- IRETON, C.; POSETTI, J. (Eds.). Journalism, 'Fake News' & Disinformation: Handbook for Journalism Education and Training. Paris: UNESCO, 2018.
Equipe do Projeto
Instituição
UniBrasil Centro Universitário
Programa de Extensão Universitária - PROEX IV
Curso: Engenharia de Software
Disciplina: PROEX IV - IA Aplicada - 2025
Desenvolvedores
- Leonardo Bora
- Matheus Leite
- João Soares
- Luan Constâncio
Orientação
Prof. Valdinei Saugo
Links do Projeto
- 🌐 Demo ao vivo: valida-ai.replit.app
- 💻 Repositório GitHub: https://github.com/leonardobora/validai-proex-2025
- 📧 Contato: leonardo.bora@outlook.com
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