Diante de uma onda de desinformação direcionada aos produtos de um de nossos clientes na cidade de Bauru e região, nossa equipe da FikreSekhel foi mobilizada para investigar a origem e a natureza da campanha de contra-informação. Em parceria com o time de marketing do cliente, iniciamos um projeto altamente técnico para identificar e rastrear as fontes dos ataques, construindo um panorama completo da rede de desinformação que manipulava a percepção pública em redes sociais.
Etapa 1: Integração com o Marketing e Mapeamento Comportamental
Nossa abordagem começou com uma coordenação estratégica com o departamento de marketing do cliente, permitindo-nos acessar dados valiosos sobre o comportamento dos consumidores reais e identificar padrões que diferenciavam clientes legítimos de perfis falsos. Utilizando técnicas de netnografia e antropologia digital, nossa equipe construiu um perfil psicológico e comportamental dos verdadeiros clientes, estabelecendo uma linha de base para detectar influências artificiais.
Etapa 2: Aplicação de Teoria de Grafos e Machine Learning para Mapeamento da Rede
Para desmantelar a campanha adversária, aplicamos teoria de grafos para mapear as interações e conexões entre os perfis envolvidos. Com técnicas avançadas de machine learning, nosso sistema analisou milhares de interações, identificando hubs centrais responsáveis pela disseminação de informações falsas. Esses “nós influentes” eram perfis estrategicamente posicionados para maximizar o alcance das fake news, simulando engajamento real. Paralelamente, LLMs (modelos de linguagem de grande escala) foram aplicados para examinar padrões de expressão nos textos, revelando consistências que nos ajudaram a identificar a presença de bots e scripts automatizados.
Etapa 3: Detecção e Desmascaramento de Deep Fakes em Textos, Imagens e Vídeos
Com a crescente sofisticação de deep fakes, dedicamos uma etapa inteira à análise de conteúdo manipulado em múltiplos formatos. Imagens, vídeos e textos foram examinados utilizando redes neurais treinadas para identificar distorções e inconsistências sutis. Aplicamos técnicas de detecção de deep fakes para desmascarar vídeos e imagens alteradas, assim como deep fakes textuais que simulavam avaliações e depoimentos falsos sobre os produtos do cliente. Cada detecção foi cuidadosamente documentada, servindo como evidência substancial para a investigação.
Etapa 4: Forense Linguística e Análise de Sentimentos
Para aprofundar nossa análise, utilizamos forense linguística para estudar a estrutura e o estilo dos textos difamatórios, aplicando algoritmos de IA que avaliaram características linguísticas que poderiam sugerir autoria ou origem. Além disso, nossa equipe realizou uma análise de sentimentos detalhada, que revelou a estratégia emocional da campanha adversária — uma combinação de medo e desconfiança para impactar psicologicamente o consumidor. Essa análise permitiu à equipe de marketing do cliente entender as emoções manipuladas e preparar contra-estratégias de comunicação.
Resultados: Relatório Forense Completo e Evidências de Contra-Investida
O resultado dessa investigação culminou em um relatório forense robusto, com gráficos e reconstruções visuais que elucidavam a estrutura completa da campanha de desinformação. O relatório incluiu evidências fotográficas e em vídeo dos conteúdos alterados, provas do envolvimento de perfis conectados a um concorrente e uma análise técnica dos métodos empregados, desde bots até deep fakes. Com essas informações, o cliente pôde tomar medidas legais e implantar táticas de marketing ajustadas, minando o impacto das informações falsas e recuperando a confiança do mercado.
Esse case exemplifica o compromisso da FikreSekhel em fornecer investigações digitais profundas, com ferramentas de ponta e abordagens integradas, para proteger a integridade dos negócios de nossos clientes e combater ameaças modernas no cenário digital.
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