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O novo do Turing do Analisador

Melhoramos o Analisador de matérias com o que nos dizem as pessoas que o usam. Aqui anotamos cada versão do Turing, da mais recente à mais antiga.

21actualizaciones
v2.0versão do Turing
8pessoas usaram o Analisador
Hojea mais recente

  1. Turing 2,0 Novo

    Turing 2.0: analisa, verifica, relaciona e aprende

    O Turing já não é só um conjunto de regras para avaliar a linguagem: verifica o que diz cada matéria, relaciona-a com tudo o que o site sabe e aprende com cada revisão. É uma mudança de fundo; por isso passa da versão 1.6.6 para a 2.0.

    • Verifica ao analisar: compara os números, leis e casos que a matéria menciona com o Memorial e o Observatório Legislativo e mostra a evidência em «O que diz, verificado».
    • Relaciona cada matéria com o que o site já sabe: casos do Memorial, parlamentares, organizações da sociedade civil e o histórico do veículo.
    • Aprende: o que o Turing já aprendeu conta em todas as análises, também quando não há uma IA externa disponível. Você pode ajudá-lo em «Treine o Turing».
    • O Memorial continua com revisão humana: o Turing nunca registra um caso por conta própria.
    • A partir de agora numeramos suas versões com regras claras: 3.0 quando muda de fundo, 2.1 quando aprende algo novo e 2.0.1 quando corrigimos um erro.
    • As matérias salvas são reavaliadas automaticamente com a v2.0.

    Com estas regras avaliamos de novo 2.278 matérias guardadas; 0 mudaram de avaliação ou de características.

  2. Turing 1.6.6

    O que um parlamentar publica contra os direitos baixa sua avaliação

    Se um parlamentar publica em sua conta que é contra os direitos LGBTTTIQANB+, a avaliação da publicação baixa mesmo que use palavras respeitosas.

    • Só conta a publicação da própria pessoa: uma matéria de um veículo que informa o que ela disse não baixa por isso.
    • O Turing também lê publicações do Facebook e reconhece o parlamentar pelo nome da conta ou da página.
    • As declarações que encontra vão para a ficha da pessoa. Na avaliação, só contam quando confirmadas pela conta oficial, por uma fonte oficial ou por outro veículo.
    • As matérias salvas são reavaliadas automaticamente com a v1.6.6.

  3. Turing 1.6.5

    O Analisador entende melhor de quem fala cada frase

    Já não corrige o gênero de pessoas que não têm a ver com o caso: só revisa como a matéria nomeia a pessoa trans.

    • Em uma matéria que reúne vários fatos, como um balanço de assassinatos, já não marca como erro de gênero as palavras que falam de outras vítimas (“fue ejecutado un indigente”, “el cadáver de un hombre”).
    • Também não as marca quando falam do agressor, de uma pessoa detida ou de alguém que a matéria nomeia pelo ofício, como “un taxista”.
    • Continua apontando, como antes, quando a matéria nomeia no masculino uma mulher trans ou no feminino um homem trans.
    • Se o texto não diz de que ano é, tomamos a data que o link do veículo traz.
    • As notícias guardadas são reavaliadas sozinhas com a v1.6.5.

  4. Turing 1.6.4

    O Analisador aprendeu os critérios da Suprema Corte e da Corte Interamericana

    Integramos quatro documentos oficiais sobre orientação sexual, identidade e expressão de gênero: o Protocolo para julgar com perspectiva OSIEGCS e os Apontamentos sobre crimes motivados por preconceito da Suprema Corte, seu Caderno de jurisprudência sobre a diversidade sexual e o Caderno n.º 19 da Corte Interamericana.

    • Reconhece mais insultos e estereótipos que a Suprema Corte já apontou, como “puñal”, “as mulheres trans não são mulheres” ou que uma família diversa “confunde” as crianças, e explica por quê com a fonte.
    • Aponta quando uma matéria expõe o nome de registro de uma pessoa trans, fala de seu sexo “verdadeiro” ou se era “operada”, ou usa seu estado de saúde para explicar a violência.
    • Adverte com cuidado quando um assassinato é apresentado como “briga” sem provas, porque pode ocultar a violência por preconceito.
    • Reconhece o que uma matéria faz bem: pedir a devida diligência, buscar indícios de violência por preconceito, citar a Corte Interamericana ou reconhecer as famílias sociais.
    • Em relatórios, estudos e documentos jurídicos, “preferência sexual”, usada pela Constituição e por critérios anteriores a 2015, é explicada como termo de sua época e não tira pontos.
    • Os quatro documentos estão na Biblioteca de Recursos, com sua ficha de leitura e o link para a fonte oficial.
    • As notícias guardadas são reavaliadas sozinhas com a v1.6.4.

  5. Turing 1.6.3

    Lemos melhor os relatórios e estudos em PDF

    Uma pessoa nos mostrou que a capa de um relatório da Letra S, feita com os insultos que o próprio relatório denuncia, era avaliada como se fosse linguagem do autor. Isso não acontece mais.

    • As capas e páginas de design feitas com palavras repetidas (por exemplo, os insultos ou manchetes de imprensa que um relatório documenta) já não são lidas como texto do documento nem tiram pontos.
    • Os PDF que já estavam guardados são limpos automaticamente e avaliados de novo.
    • O título do documento é tomado tal como está impresso, com seus acentos e hífens, e não do nome do arquivo.
    • Corrigimos os acentos danificados que saíam em alguns PDF (“género” em vez de “género”) e as palavras que o PDF deixava grudadas (“comunidadLGBT”).
    • Ler de novo um PDF com o leitor novo não conta como se o veículo tivesse mudado a matéria.
    • As notícias guardadas são reavaliadas sozinhas com a v1.6.3.

  6. O Analisador, pronto para o trabalho profissional

    Para redações, pesquisa e organizações: guarde suas análises, corrija o texto na mesma página, cite a análise com um certificado verificável e analise muitas matérias de uma vez.

    • Minhas análises: com sua conta, cada análise fica no seu histórico (só você vê). Você pode analisar de novo uma matéria para ver se o veículo a melhorou, baixar tudo em Excel ou apagar. Guardamos o link e o resultado, nunca o texto.
    • Corrigir aqui: no resultado você pode aplicar as sugestões com um clique, editar o texto e ver na hora como muda a avaliação. Essa versão não é guardada nem conta no Observatório.
    • Certificado verificável: um número de protocolo com a data, a versão do Turing e a impressão digital do texto, com código QR, para citar a análise (formato APA) e comprovar que ninguém a alterou. Também vai no PDF.
    • Análise em lote: cole até 50 links e baixe uma tabela para Excel com a avaliação e os apontamentos por categoria de cada matéria.
    • Se você trabalha em um veículo, pode solicitar a revisão da análise de uma matéria: recebe um número de protocolo e uma resposta por escrito em 10 dias úteis.
    • Mais acessível: cada marca do texto diz seu tipo aos leitores de tela e um botão a mostra por escrito, para não depender da cor nem do sublinhado.

  7. Turing 1.6.2

    Uma avaliação mais clara e seus avisos revisados na hora

    Uma pessoa nos contou que uma matéria com detalhes sensacionalistas saía com 100. Tinha razão em que confundia: agora a avaliação reflete isso e o resultado explica como lê-la.

    • O que uma matéria faz bem compensa só uma parte do que perde, nunca tudo. Uma matéria com apontamentos já não chega a 100.
    • Uma matéria sensacionalista não pode ser “Muito boa”, mesmo que faça outras coisas bem. Um detalhe isolado tira pontos, mas não a torna “matéria sensacionalista”.
    • No resultado, as barras de “O que tira” crescem com o problema e as de “O que soma” com o que a matéria faz bem. Um quadro explica como ler a avaliação.
    • No Observatório de Mídia distinguimos as matérias com algum detalhe sensacionalista, as matérias sensacionalistas e os veículos sensacionalistas, que não são contados da mesma forma.
    • Quando você usa “Este apontamento está errado?”, uma IA (Google Gemini) revisa seu aviso na hora. Se você tiver razão, deixa de tirar pontos nessa matéria e a avaliação é atualizada. A equipe pode revisar cada decisão.
    • Regras novas com três fontes: o Relatório de Ações Afirmativas do Instituto Eleitoral do Estado de Puebla (autoidentificação), o Índice de Inclusão de pessoas LGBTIQ+ México 2026 do PNUD (sexo atribuído no nascimento) e o Estudo exploratório sobre homens trans da Guatemala (2026).
    • As notícias guardadas são reavaliadas sozinhas com a v1.6.2.

  8. O Turing também olha a foto

    Até agora só líamos a legenda da foto. Agora uma IA olha a foto principal das matérias do tema para saber se expõe o corpo da vítima ou uma pessoa agredida.

    • Se a foto principal mostra o corpo (mesmo coberto) ou uma pessoa ferida ou agredida, tira pontos como sensacionalismo. Você verá como “Visto pela IA do Google Gemini na foto principal”.
    • A cena do crime sem o corpo (fita, peritos, sangue) é apontada para revisão e tira poucos pontos.
    • Uma foto que lembra a pessoa com dignidade (em vida, uma oferenda, um protesto que exige justiça) conta em “O que faz bem”.
    • Em Estigma por tema há uma seção nova, “As fotos”, com quais veículos publicam o corpo ou agressões.
    • Se você acha que a IA errou, use “Este apontamento está errado?”.

  9. Propostas para escrever melhor, matérias em inglês e o Turing, que aprende

    Agora cada apontamento pode trazer uma proposta de redação, o Turing lê a imprensa em inglês que fala do México e cada revisão da IA ajuda a equipe a afinar as regras.

    • “Como escrever melhor”: ao lado de cada expressão apontada há um botão que pede à IA (Google Gemini) outra forma de escrever esse trecho, com os mesmos fatos. É só uma sugestão: revise antes de usar; não muda a avaliação.
    • Quando uma matéria apresenta uma mulher trans e depois diz “fue asesinado”, “el occiso” ou “el fallecido” (formas masculinas), o Turing aponta como mudança de gênero. Também ao contrário, com homens trans. Se a frase fala de outra pessoa (o agressor, o parceiro, um policial), não conta.
    • Matérias em inglês: O Turing reconhece a imprensa de outros países que escreve em inglês sobre o México e a revisa com regras próprias, baseadas nos guias da GLAAD e do AP Stylebook. No resultado você verá “texto em inglês”.
    • O Turing aprende: cada revisão da IA e cada aviso de “Este apontamento está errado?” ficam registrados. Quando uma regra falha com frequência, a equipe recebe uma proposta para ajustá-la e decide se a aplica.
    • As notícias guardadas são reavaliadas sozinhas com a v1.6.

  10. O Turing entende melhor as reportagens e estreia uma segunda opinião com IA

    Uma reportagem do Lado B sobre transfeminicídios em Puebla saía com 44, embora relate com respeito e critique como os casos são enquadrados. Corrigimos as cinco falhas e somamos uma revisão com IA para os casos duvidosos.

    • As siglas entre parênteses (“(Inegi)”, “(Unodc)”, “(Cereso)”) já não são confundidas com um nome de registro.
    • Os depoimentos com travessão no início do parágrafo (“—Que te hablen…”) contam como citação, igual às aspas.
    • Se o texto critica como autoridades ou veículos enquadram os casos (“tratados como crimes passionais”), a expressão não tira pontos. Se a matéria só relata esse enquadramento, pesa como palavras de outros.
    • Os detalhes do corpo dentro de uma denúncia de abusos ou humilhações já não contam como sensacionalismo, e “conhecida como Lei Agnes” já não é apontada.
    • Segunda opinião com IA (Google Gemini): revisa quem fala nas expressões que tiram pontos. Só pode tirar peso, nunca acrescenta apontamentos, e você verá marcado como “Revisado com IA”.
    • As notícias guardadas são reavaliadas sozinhas com a v1.5.2.

  11. As notas de rodapé e as citações em formato APA são lidas como citações

    Un número pequeño (¹, [1]) o una referencia con autor y año («(Fuentes, 2007, p. 370)») avisa que esa idea viene de una fuente. Ahora Turing lee esa oración junto con su nota o su referencia, como hace con el texto entre comillas: lo que viene de la fuente pesa menos que lo que el texto dice con su propia voz.

    • Una oración con llamada a nota al pie (¹, ², [1], [2, 3]) cuenta como texto citado. Las notas al pie o al final también se analizan, como parte de la cita.
    • Reconhecemos o formato APA e afins: “(Autor, 2016)”, “(Autor, 2016, p. 370)”, “(Autor e Autora, 2019; INEGI, 2020)”, “Autor et al. (2016) aponta…”, “Ibid.” e a lista de Referências ou Bibliografia.
    • Se a página ou o PDF perdeu o formato e o número ficou grudado na palavra (“pasional2”), nós o convertemos em sobrescrito para reconhecer a palavra e a citação. Não mexemos em anos, números soltos nem siglas com número (COVID19, G20).
    • As referências APA e as notas de rodapé também ajudam a reconhecer um documento acadêmico.
    • As notícias guardadas são reavaliadas sozinhas com a v1.5.1.
    • O Analisador agora mostra a versão do Turing; com um clique você vê o que mudou.

  12. Turing 1,5

    Regras baseadas nos guias oficiais e estigma por tema

    O Turing 1,5 revisa como se escreve sobre o HIV, o suicídio, crianças e adolescentes, pessoas desaparecidas e pessoas intersexo, com regras tomadas do UNAIDS, da OMS, das leis gerais, do CONAPRED e da Suprema Corte. E o Observatório agora mede a imagem que os veículos dão de cada tema.

    • HIV, segundo o UNAIDS: apontamos “contágio”, “portador”, “vítima da aids”, “grupos de risco” e mencionar que a vítima vivia com HIV quando não tem a ver com os fatos.
    • Suicídio, segundo o guia da OMS para a mídia: apontamos “cometeu suicídio”, os detalhes do método, uma única causa e a palavra na manchete. Soma se a matéria diz onde pedir ajuda (Línea de la Vida, 800 911 2000).
    • Crianças e adolescentes: avisamos se a matéria publica seu nome completo, sua escola ou seu domicílio. Nunca mostramos esse dado no resultado.
    • Pessoas desaparecidas: apontamos “fugiu com o namorado” ou “andava em más companhias”, e soma se a matéria ajuda na busca (ficha, Alerta Amber, Protocolo Alba).
    • Pessoas intersexo, segundo o CONAPRED e a ONU: apontamos “hermafrodita”, “genitais ambíguos” e as cirurgias “corretivas”.
    • Crimes de ódio, segundo o Protocolo da Suprema Corte: soma pedir que se investigue como crime de ódio; tira descartá-lo sem provas.
    • Revisamos a legenda e o texto alternativo da foto: se descrevem o corpo da vítima, avisamos.
    • Apontamos quando uma matéria mistura orientação e identidade (“um gay vestido de mulher”) ou publica o nome de registro (“antes chamado…”). Ser travesti ou muxe nunca tira pontos: são identidades.
    • Nova página no Observatório: Estigma por tema, com o HIV, as pessoas trans, o trabalho sexual e mais, por ano e por veículo.

  13. Mais justo com as vítimas e mais claro com os pontos

    O Turing 1,4 revisa o nome e o gênero das pessoas do registro, pesa em dobro o que está na manchete, olha a quem a matéria escuta e mostra de onde sai cada ponto.

    • Se a matéria é fonte de um caso do registro, revisamos que nomeie a pessoa com seu nome e seu gênero. O nome de registro é apontado sem nunca ser mostrado.
    • Mais regras contra a revitimização (álcool, “ciúmes”, antecedentes, “conheceu-o em um app”) e contra os detalhes mórbidos do corpo.
    • O que está no título pesa o dobro: é o que mais gente lê e o que se compartilha.
    • Vemos a quem a matéria dá voz: se só fala a autoridade e mais ninguém (família, coletivos, especialistas), avisamos.
    • Cada resultado tem o detalhamento: quanto cada coisa tira ou soma, de 100 até a avaliação final.
    • Ao lado de cada apontamento há um botão “Este apontamento está errado?”: a equipe revisa cada aviso e ajusta o Turing.
    • Lemos o texto completo de notícias e PDFs longos (antes, só o começo).
    • Quando o mesmo texto aparece em vários veículos, nos números gerais do Observatório conta uma única vez.

  14. Sensacionalismo ou contexto, e o ano de cada texto

    O Analisador distingue um texto sensacionalista de um que dá contexto (dados, antecedentes ou análise de como a imprensa informa) e leva em conta o ano em que foi escrito.

    • Cada resultado diz que tipo de texto é: matéria informativa, texto de contexto, documento de referência ou texto sensacionalista.
    • Se um texto de contexto descreve como a imprensa chamou um crime (“crime passional”, por exemplo), essa expressão já não tira pontos.
    • O ano importa: em textos de 2014 ou antes, os termos de sua época são explicados e dizemos como se diz hoje, mas não tiram pontos.
    • Se você colar um texto ou enviar um PDF sem data, perguntamos de que ano é antes de avaliá-lo.
    • Cada resultado e cada PDF dizem com que versão do Turing foram analisados.
    • Nos possíveis casos, “Distrito Federal” e “D.F.” são reconhecidos como a Cidade do México.

  15. Fatos no México e imprensa estrangeira

    Quando uma matéria, um relatório ou um estudo fala de pessoas LGBTTTIQANB+ assassinadas, desaparecidas ou agredidas, o Analisador situa cada uma no México ou no exterior.

    • Em relatórios, estudos e documentos jurídicos, os termos de sua época (como “um transexual” em um texto de 2001) são apontados com uma explicação e como se diz hoje, mas já não tiram pontos.
    • Cada expressão sinalizada explica por que a marcamos.
    • Se os fatos ocorreram fora do México, a matéria é guardada como imprensa estrangeira: conta para a estatística, mas não como caso de Memoria y Resistencia.
    • Dos relatórios, estudos e documentos jurídicos tomamos cada pessoa com sua data, lugar, idade e um trecho do texto, para que a equipe a registre sem copiar à mão.
    • Na página de cada matéria do Observatório indica-se se os fatos ocorreram fora do México.

  16. Turing 1,2

    Um Turing que entende o contexto

    O Analisador já distingue se uma expressão ofensiva é usada por quem escreve ou se o texto a cita, denuncia ou põe na boca de outras pessoas.

    • As citações textuais, as palavras atribuídas (“o chamavam de…”, “segundo a polícia…”) e as expressões que o texto nomeia para apontá-las como ofensa já não tiram pontos.
    • Reconhece relatórios de direitos humanos (Anistia Internacional, CNDH, CIDH, ONU e outros) e documentos jurídicos, além dos estudos acadêmicos.
    • No texto sublinhado, cada expressão explica se é uma citação, um termo ou palavras de outras pessoas.
    • Reavaliamos todas as notícias do Observatório com as regras novas.
    • Você pode criar uma conta (é opcional) para avisarmos de cada melhoria.

  17. Turing 1,1

    Reconhece estudos acadêmicos

    Os artigos de revistas e repositórios (Redalyc, SciELO, teses) já não são avaliados como matérias de imprensa: o que citam ou analisam não conta na avaliação.

  18. «Viu uma notícia?» no Observatório

    De qualquer página do Observatório de Mídia você pode colar um link e o Analisador abre já trabalhando. A lista de veículos e contas agora é paginada.

  19. Analisa documentos PDF

    O Analisador lê links que levam a um PDF e também PDF que você envia do seu equipamento (até 20 MB). Novo botão “Colar” para trazer o link com um toque.

  20. Texto sublinhado e relatório em PDF

    Cada análise mostra o texto com as expressões sublinhadas e um balão que explica por quê. Você pode baixar a análise em PDF com um código QR.

  21. Nascem o Analisador de notícias e o Observatório de Mídia

    Cole o link de uma matéria ou publicação e receba uma avaliação de 0 a 100 sobre como nomeia as pessoas LGBTTTIQANB+. Cada matéria do tema é adicionada ao Observatório de Mídia.