Kelwin Fernandes, investigador do INESC TEC e estudante do programa doutoral MAPi, é um dos investigadores do projeto.
Uma equipa das Universidades do Porto e do Minho, na qual se inclui Kelwin Fernandes, investigador do INESC TEC e estudante do programa doutoral em Informática MAPi (lecionado, na U.Porto, pelas faculdades de Ciências e de Engenharia), criou um sistema inteligente que permite aumentar 15% a probabilidade de uma notícia ser popular e ainda identificar a maioria (73%) das notícias que viriam a ser populares.
A solução sugere melhorias no desenho de notícias online antes da sua publicação, em atributos como o número de palavras do título, as palavras-chave (já usadas noutras notícias) e a aposta em determinados links.
O sistema inovador usa três módulos: recolha de dados, previsão de popularidade e otimização. No primeiro, agrega indicadores como número de palavras do título, palavras-chave, menções a notícias anteriores, partilhas dessas notícias, sentimento (positivo/negativo) por elas gerado e o uso de imagens ou vídeos. No módulo de previsão, os dados recolhidos são utilizados para treinar modelos de aprendizagem automática, criando um modelo que preveja a probabilidade de a notícia candidata ser popular. Por fim, usa-se o modelo de otimização para procurar sugestões de mudanças à notícia candidata, aumentando assim a popularidade estimada.
Paulo Cortez, Pedro Vinagre (do Centro Algoritmi da UMinho) e Kelwin Fernandes começaram a desenvolver esta solução no âmbito de um projeto de curso e aplicaram o sistema de apoio à decisão a quase 40 mil notícias publicadas desde 2013 no Mashable, o maior blogue mundial de notícias sobre novas tecnologias, que tem 24 milhões de seguidores e 7.5 milhões de partilhas por mês.
O trabalho, intitulado ‘A proactive intelligent decision support system for predicting the popularity of online news’ já venceu o Best Paper Award da 17.ª Conferência Portuguesa em Inteligência Artificial, entre 81 artigos de autores de 18 países, e foi publicado pela editora Springer.
