Como o TruthLens verifica fatos
Data de vigência: 15 de agosto de 2026 · Metodologia versão 1.5
Esta é uma tradução automática. Em caso de divergência, prevalece a versão em inglês.
Esta página explica, em linguagem simples, como o TruthLens transforma um texto, um vídeo ou uma imagem em um veredicto apoiado em fontes. Ela foi escrita para leitores, jornalistas e pesquisadores que querem saber o que realmente acontece por trás de um resultado — e não ler texto de marketing. Sempre que uma afirmação abaixo puder ser conferida de forma independente nos nossos Termos de Uso ou na Política de Privacidade, remetemos à cláusula exata em vez de reformulá-la.
Uma ferramenta de análise, não um veredito final. Todo resultado produzido pelo TruthLens — veredictos, níveis de confiança, explicações, listas de fontes — é gerado automaticamente por modelos de IA que raciocinam sobre evidências públicas. É uma ferramenta de pesquisa e informação, não um fato estabelecido nem um veredito final (ver Termos de Uso, cláusula 6.1). O TruthLens não é afiliado à International Fact-Checking Network (IFCN) nem é signatário verificado dela; os princípios desta página se inspiram no Código de Princípios publicado pela IFCN, aplicado a um sistema automatizado.
1. Como funciona uma verificação
Uma verificação acontece em etapas. Cada etapa é desenhada em torno de uma regra: sem evidência de apoio, não há veredicto.
1.1. Extração. O texto enviado (ou a transcrição de um vídeo, ou o texto lido de uma imagem) é dividido em afirmações factuais individuais e verificáveis — eventos nomeados, estatísticas e alegações apresentadas como fato. Opiniões, previsões e perguntas retóricas não são extraídas. O material como um todo também é classificado como notícia, opinião ou sátira.
1.2. Deduplicação e priorização. Alegações repetidas ou quase idênticas são unificadas. Em materiais longos, as alegações consideradas mais consequentes para o leitor são verificadas primeiro; um número fixo das alegações mais significativas por envio é verificado por completo — assim as verificações continuam rápidas e o orçamento de verificação vai para o que importa, não para detalhes acessórios.
1.3. Correspondência com checagens já publicadas. Antes de fazer nossa própria busca, verificamos se alguma organização de checagem signatária verificada do Código de Princípios da IFCN já publicou uma análise da mesma alegação. Só aceitamos a correspondência quando se confirma — por redação idêntica ou por uma etapa dedicada de verificação — que se trata da mesma asserção, e não apenas do mesmo assunto. Havendo correspondência, é usada a conclusão daquela organização, e não a nossa.
1.4. Busca de evidências. Para alegações sem checagem existente, o TruthLens procura na web aberta evidências de apoio ou de contradição, excluindo publicações de redes sociais como fontes primárias. Alegações sobre temas científicos ou de saúde são adicionalmente confrontadas com bases de literatura acadêmica e biomédica (OpenAlex, Semantic Scholar e PubMed — que indexam pesquisa publicada de forma ampla, não apenas trabalhos que passaram por revisão por pares); alegações sobre estatísticas nacionais (PIB, inflação, população, desemprego, expectativa de vida e indicadores semelhantes) são confrontadas com números oficiais do Banco Mundial. Se uma página foi removida ou está temporariamente inacessível, tentamos ler a última cópia arquivada publicamente pela Wayback Machine do Internet Archive antes de desistir.
1.5. Veredicto baseado em evidências. Um modelo de IA julga a alegação estritamente diante das evidências reunidas na etapa anterior — nunca diante do próprio conhecimento geral. Se as evidências forem insuficientes ou contraditórias, o veredicto é «Sem confirmação», e não um palpite.
1.6. Ponderação por confiança na fonte. Cada fonte de evidência é ponderada por confiança em um grafo de veículos e editoras conhecidos. O modelo que emite o veredicto baseado em evidências (1.5) é instruído a nunca classificar uma alegação como «Refutado» ou «Enganoso» apoiando-se apenas em fontes de baixa confiança, e a seguir a fonte de alta confiança quando uma de alta e outra de baixa confiança divergem. Em separado — e imposto por código, não deixado ao julgamento do modelo — um veredicto «Refutado» ou «Enganoso» não é exibido com alta confiança a menos que esteja apoiado em pelo menos duas fontes independentes; republicações do mesmo despacho de agência em domínios diferentes contam como uma só.
1.7. Segunda opinião independente. A maioria dos veredictos «Refutado» ou «Enganoso» é reexaminada separadamente por um segundo modelo de IA com as mesmas evidências, até um limite fixo por verificação. Se os dois divergirem, o veredicto é mantido, mas exibido com confiança reduzida em vez de apresentado como certo. Um veredicto que já corresponde a uma checagem publicada (1.3) pula esta etapa — a análise de uma organização humana de checagem já o sustenta.
1.8. Agregação. Quando um envio contém várias alegações, o resultado geral reflete todas elas: uma única afirmação falsa não basta para rotular como fake um material no restante preciso, e uma única afirmação verdadeira não redime um material construído sobretudo sobre falsidades.
2. Escala de veredictos
Os veredictos são os mesmos no aplicativo, na extensão de navegador e neste site. Aplicam-se duas escalas: uma para o envio como um todo e outra para cada alegação individual dentro dele.
Resultado geral
| Rótulo | Significado |
|---|---|
| Confiável | Bem apoiado por evidências independentes e confiáveis. |
| Bastante confiável | Apoiado no conjunto, com lacunas menores de cobertura. |
| Parcialmente confirmado | Só parte do material pôde ser verificada; o que foi verificado pende para o verdadeiro. |
| Contestado | Uma minoria das alegações é falsa ou enganosa; as demais se sustentam. |
| Duvidoso | Imprecisão suficiente para justificar cautela real. |
| Fake | Uma parcela grande o bastante das alegações é falsa ou enganosa, e de forma clara, a ponto de o material como um todo não merecer confiança. |
| Sátira | Identificado como sátira ou paródia, sem uma alegação factual falsa e forte por baixo. |
| Sem confirmação | Não há evidências públicas suficientes em nenhuma direção. |
Alegações individuais
| Rótulo | Significado |
|---|---|
| Confirmado | Confirmado por evidências confiáveis e independentes. |
| Confirmado no essencial | Correto no essencial, com uma ressalva menor. |
| Enganoso | Apoia-se em um fato real, mas é enquadrado de modo que induz a erro. Veja as nuances abaixo. |
| Refutado | Contrariado por evidências confiáveis. |
| Sem confirmação | Não foram encontradas evidências públicas suficientes em nenhuma direção. |
Um caso à parte é a afirmação do autor sobre si mesmo (por exemplo, «criei este canal há um mês»). Essas alegações não são confrontadas com fontes externas e, por princípio, são sempre marcadas como «Sem confirmação» — nenhuma fonte externa poderia confirmá-las ou desmenti-las.
«Enganoso», com mais precisão
Quando o motivo de fundo se encaixa em um de dois padrões bem conhecidos, dizemos isso em vez de deixar um rótulo «Enganoso» seco:
| Nuance | Significado |
|---|---|
| Mídia autêntica, legenda falsa | A foto, o vídeo ou a citação são autênticos — o que induz a erro é a legenda, o contexto ou o enquadramento em volta. |
| Desatualizado — já foi verdade | A alegação era exata no passado; a situação de fundo mudou desde então. |
3. Como julgamos uma fonte
Nem toda evidência pesa igual. Cada fonte é avaliada por quatro critérios: autoridade (a posição e o papel da organização no tema), transparência (metodologia aberta, dados claros), atualidade (frescor em relação à alegação verificada) e independência (ausência de conflitos de interesse). Na prática, isso vira três níveis de confiança — alto, normal ou baixo — construídos a partir de um grafo de veículos conhecidos e de uma lista curta de domínios reconhecidamente de baixa qualidade (fazendas de conteúdo, blogs sem moderação). O modelo é instruído a tratar uma contradição encontrada apenas em fonte de baixa confiança como insuficiente, por si só, para um veredicto «Refutado» ou «Enganoso», e a seguir o lado de alta confiança quando uma fonte de alta e outra de baixa confiança divergem — veja 1.6 para a única parte dessa ponderação que é imposta por código, e não deixada ao modelo.
4. O que o TruthLens não faz
- Não produz decisão jurídica, recomendação médica ou financeira, nem determinação oficial de qualquer natureza (Termos de Uso, cláusula 6.4).
- Não verifica todas as alegações de um material longo — por projeto, prioriza as mais significativas (veja 1.2).
- Depende de evidências públicas, indexadas e disponíveis on-line no momento da verificação; alegações sobre assuntos estritamente privados, ou sobre eventos que ainda não deixaram rastro público, normalmente voltam como «Sem confirmação» em vez de resolvidas.
- Apoia-se em parte em infraestrutura gratuita de terceiros (busca aberta na web, arquivos públicos, bases científicas e estatísticas abertas). Quando uma delas fica temporariamente indisponível, o TruthLens recorre à próxima fonte disponível em vez de falhar por completo — mas uma indisponibilidade temporária pode, ocasionalmente, significar menos evidências que o usual para determinada verificação.
- Explicações e demais textos livres são escritos diretamente no idioma do aplicativo que você usa — 35 dos 36 idiomas suportados pela interface — e não traduzidos por máquina depois. O dinamarquês é a única exceção: nossa própria medição encontrou o modelo derivando para o norueguês em alegações sobre a Noruega, então quem lê em dinamarquês recebe a interface em dinamarquês e as explicações em inglês até que isso seja corrigido. Se você lê o aplicativo em um idioma fora desses 36, tanto a interface quanto o resultado voltam ao inglês. Isso segue o idioma em que você lê, não o idioma do material: um artigo em alemão verificado em um aplicativo em tailandês volta em tailandês. As mensagens padrão que o próprio serviço escreve — por exemplo, a nota exibida quando uma checagem publicada já cobre sua alegação, ou a explicação de por que um envio não gerou nada a verificar — cobrem agora esses mesmos 36 idiomas, mas são rascunhos de tradução automática que ainda não foram lidos por um falante nativo de cada idioma.
5. Corrigir um resultado
Se você acredita que um resultado específico está errado, ou se um resultado diz respeito a você ou à sua organização e você o considera incorreto ou prejudicial, escreva para support@truthlens.wiki informando a alegação exata verificada e o teor da sua objeção. Analisamos notificações fundamentadas em prazo razoável — via de regra, em até 14 dias — e, quando justificado, corrigimos ou removemos o resultado contestado e o levamos em conta daí em diante (Termos de Uso, cláusula 6.6).
6. Mudanças nesta metodologia
Mudanças relevantes na forma de realizar as verificações serão datadas aqui, em linguagem simples, no mesmo momento em que entrarem no ar.
- Versão 1.5 — nomeia o único idioma em que o texto livre não é escrito no idioma do aplicativo. Nossa própria medição do idioma de saída nos 36 idiomas encontrou pedidos em dinamarquês voltando em norueguês bokmål em alegações sobre a Noruega, reproduzido em três execuções independentes, então as explicações em dinamarquês são escritas em inglês enquanto a interface permanece em dinamarquês. A redação anterior sugeria saída nos 36 sem exceção.
- Versão 1.4 — corrige mais uma vez a afirmação sobre o idioma de saída no item 4: ela descrevia o idioma do material enviado, quando a saída na verdade segue o idioma do aplicativo em que você lê. Um artigo em alemão verificado em um aplicativo em tailandês é devolvido em tailandês; o inglês é a alternativa apenas quando o próprio aplicativo roda em um idioma que não suportamos.
- Versão 1.3 — as mensagens padrão escritas pelo próprio serviço (a nota de correspondência com checagem e as explicações de resultado vazio) agora existem nos 36 idiomas, e não em cinco; a afirmação do item 4 de que algumas aparecem em inglês foi substituída pelo fato de que são rascunhos de tradução automática à espera de revisão nativa.
- Versão 1.2 — corrige a afirmação sobre o idioma de saída no item 4: o texto livre é escrito no idioma do aplicativo em 36 idiomas, e não em cinco, com o inglês usado para tudo fora desse conjunto e para algumas mensagens padrão ainda não traduzidas.
- Versão 1.1 — passagem de precisão em 1.4 (as bases de literatura não são exclusivamente revisadas por pares; a lista de estatísticas não é aberta), 1.6 (separação entre a ponderação de confiança instruída ao modelo e a regra de fontes independentes imposta por código), 1.7 (a segunda opinião se aplica à maioria, não a todo veredicto «Refutado»/«Enganoso», e é pulada em checagens correspondentes) e a linha «Fake» da tabela de veredictos (troca de «predominantemente» por uma descrição condizente com o limiar real).
- Publicação inicial (versão 1.0).