Mas não vamos ter orientações de especialistas que podem guiar nossas políticas para todas as narrativas de amplo alcance que surgirem no futuro. E quanto mais recente for a desinformação, menor a quantidade de exemplos que temos para treinar nossos sistemas. Treinamos continuamente nosso sistema com novos dados para resolver essa situação. Estamos buscando um conjunto ainda mais segmentado de classificadores, palavras-chave em outros idiomas e informações de analistas regionais para identificar narrativas que nosso classificador principal não detecta. Com o tempo, vamos conseguir identificar essas narrativas virais de desinformação com mais rapidez e precisão.
Além de reduzir a propagação de determinados conteúdos, nossos sistemas conectam espectadores a vídeos confiáveis nos resultados da pesquisa e nas recomendações. Porém, alguns temas não têm muitas fontes de conteúdo confiável. São o que chamamos de “vazios de dados”. Por exemplo: imagine um evento de notícias de última hora, como um desastre natural. Em casos como esse, podemos nos deparar com conteúdo não verificado logo após o incidente, com especulações sobre as causas e as vítimas. As fontes confiáveis podem levar algum tempo para criar conteúdo de vídeo sobre o desastre, e quando a desinformação se espalha rapidamente, nem sempre temos fontes de conteúdo confiável suficientes para indicar em curto prazo.
Para grandes eventos de notícias, como um desastre natural, apresentamos painéis de notícias que vão recebendo atualizações para direcionar os espectadores a textos de artigos sobre o ocorrido. Alguns temas de nicho que podem não receber cobertura da mídia. Nesses casos, fornecemos aos usuários painéis de checagem de fatos. Porém, reunir informações confiáveis pode levar algum tempo e nem sempre vamos conseguir cobrir todos os temas urgentes. Nesses casos, estamos buscando outros tipos de marcadores que podem ser adicionados a um vídeo ou no início dos resultados da pesquisa, como um aviso para alertar os espectadores sobre a falta de informações de alta qualidade. Além disso, precisamos avaliar se colocar um novo marcador poderia, de maneira não intencional, dar destaque a um tema que talvez não tivesse tanta atenção do público. Nossas equipes estão discutindo todas essas considerações enquanto buscamos a abordagem ideal.