GAIA: automação para coleta e geração de conteúdos contra a desinformação climática

Autor(es): Lucas Della Giustina Schiochet , dlnotari@ucs.br,
Orientador: Mateus Panizzon
Quantidade de visulizações: 5

A desinformação climática representa um desafio crescente para a comunicação científica, pois conteúdos falsos ou imprecisos sobre mudanças climáticas circulam rapidamente em ambientes digitais e dificultam a compreensão pública de temas ambientais relevantes. Nesse contexto, torna-se necessário desenvolver ferramentas capazes de coletar, organizar e transformar informações verificadas em materiais acessíveis e baseados em evidências. Este projeto, desenvolvido no City Living Lab da Universidade de Caxias do Sul, tem como objetivo desenvolver uma ferramenta para combater a desinformação climática e realizar um levantamento de dados. Para isso, é feita uma busca por claims em bases verificadas, a partir disso é gerado conteúdos em português usando critérios como atualidade, importância e relevância temática. O desenvolvimento da ferramenta está organizada como um pipeline em Python contendo as etapas de coleta, normalização, armazenamento, deduplicação e análise de fontes externas. Foram utilizadas como fontes principais a Google Fact Check Tools, Science Feedback e NASA Science, com coleta de aproximadamente 1000 claims em inglês, português e espanhol. Após a obtenção dos dados, os registros passaram por padronização e armazenamento em banco de dados, com logs para acompanhar importações e descartes. Em seguida, o sistema realizou busca de artigos científicos para contextualização, geração de vereditos, produção automatizada de postagens em português com apoio de Inteligência Artificial e ranqueamento de temas por tendências climáticas. Como resultados parciais, o sistema possui um banco de dados estruturado, a geração de questões e postagens, ranking de tendências. Esses resultados indicam a viabilidade técnica da automação proposta e demonstram que o pipeline apoia a seleção de temas climáticos relevantes e a produção de conteúdos úteis ao público. Ainda não foi realizada uma avaliação formal do sistema, mas foram identificadas limitações relacionadas aos limites de serviços externos, instabilidade de scraping, restrições de uso do Gemini, qualidade variável dos dados, e dependência de fontes externas. A pesquisa contribui para integrar coleta automatizada, análise de relevância e geração de conteúdos climáticos em um único fluxo, oferecendo suporte à divulgação científica e ao enfrentamento da desinformação climática.

Palavras-chave: desinformação climática, automação, divulgação científica