Dicas para transformar texto ilegível em evidência

Você conhece aquela sensação quando está olhando para uma prova crucial — uma placa de carro borrada, um documento pixelado com nomes ilegíveis ou uma captura de tela granulada onde você sabe que a informação que precisa está ali, provocando você por trás de uma parede de pixels?

Não? Você tem sorte. Encontro esse problema constantemente em minhas investigações – seja ao extrair nomes de filmagens, decodificar números parciais de postagens nas redes sociais ou ler textos distorcidos em documentos. Enquanto todo mundo está vivendo suas vidas, estou jogando “Guess That Pixel” (“Adivinhe o Pixel”). Eu não me importo. A capacidade de transformar o ilegível em inteligência legível é incrível.

É hora de um manual sobre como fazer coisas confusas fazerem sentido. As ferramentas e técnicas neste artigo não são teóricas. São métodos práticos que você pode aplicar às suas próprias evidências de difícil leitura. Porque na OSINT, a diferença entre um beco sem saída e uma descoberta muitas vezes se resume a fazer com que esses últimos pixels contem.

O trabalho de verdade acontece entre suas orelhas e seus olhos — saber quais ferramentas combinar, como verificar os resultados e quando confiar (ou desconfiar) deles. Porque, no fim das contas, a diferença entre uma investigação amadora e uma profissional é ter um sistema que funcione de forma consistente, mesmo quando os pixels estão lutando contra.

A placa de carro borrada

As pessoas que trabalham com inteligência de código aberto adoram suas ferramentas. Peça recomendações a qualquer especialista e ele citará nomes como “basta usar o Topaz Gigapixel Pro” ou “experimente qualquer ferramenta de desfocagem de imagem única baseada em giroscópio e neural” — aqui está uma lista de todas essas ferramentas. Mas a verdadeira solução nem sempre está no seu software favorito; muitas vezes, trata-se de admitir que você não sabe tudo.

Mostrei esta placa de carro desfocada para 50 pessoas da BBC Verify durante uma sessão em Londres. A maioria delas conseguiria facilmente citar três ferramentas que ajudariam a desfocá-la. Mas aqui está o ponto: nenhuma delas funcionou. Quais são as suas opções agora?

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Minha técnica favorita no momento: Coloco todas as minhas tentativas fracassadas em um chatbot de IA como se fosse uma sessão de terapia digital — “Tentei Topaz, Remini, DeblurGAN v2, ImageJ + DeconvolutionLab2” — e depois observo enquanto ele sugere o “BeFunky Image Editor”. Sério? Eu nunca tinha ouvido falar do BeFunky, mas descobri que essa ferramenta gratuita, com um nome que parece o de uma série original rejeitada pela Netflix, funcionou melhor neste caso do que o software sofisticado de 200 dólares. É o auge da energia “talvez eu não saiba tudo”, e, honestamente, é aí que as verdadeiras descobertas acontecem.

Imagens: Cortesia de Henk van Ess

Essa ferramenta nunca mais funcionou tão bem, mas, veja só — quando a listei entre as ferramentas que já havia testado, recebi novas sugestões. Às vezes, os melhores conselhos vêm de compartilhar nossos fracassos. Quando você consegue ler o texto, precisa encontrar o contexto. Ao pesquisar a placa de um Chevrolet Camaro vermelho (usado por um criminoso holandês), não tive problemas para ler os dígitos — meu problema era com a busca reversa de imagens. Às vezes, o Google simplesmente não reconhece um detalhe recortado de uma foto.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Você pode contornar isso digitando o texto visível no Google Imagens em vez de fazer uma busca reversa da própria foto. Isso me levou a imagens de turistas no Irã dirigindo o mesmo Chevrolet Camaro vermelho com a mesma placa. Ah, o criminoso havia alugado um carro (a história completa aqui).

Imagens: Cortesia de Henk van Ess

Abrindo o notebook

Aqui vai uma dica que parece até boba demais para funcionar: Se o seu texto não estiver com uma qualidade péssima, simplesmente peça para a IA transcrevê-lo diretamente. Sem ferramentas sofisticadas, sem mágica de processamento de imagem — basta enviar o arquivo e perguntar: “O que está escrito aqui?”. Meu favorito no momento é o Gemini Pro 2.5, que aparentemente decidiu se tornar o revisor ortográfico mais qualificado do mundo.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Enquanto você ainda está tentando decifrar se aquilo é um “a” ou uma carinha triste, o chatbot já transcreveu E traduziu o texto ilegível para você:

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

As 170 palavras ilegíveis

Dê uma olhada nesta foto. Eu viajo muito, então não posso carregar monitores comigo. Em vez disso, uso óculos de realidade virtual para trabalhar. Quantas palavras você consegue identificar nesta captura de tela que eu intencionalmente desfoquei o máximo possível?

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Enquanto você ainda está olhando para a imagem com dificuldade, eu a carreguei no Gemini 2.5 Pro. Ele conseguiu ler cerca de 170 palavras da foto e me deu um resumo preciso do que eu estava realmente fazendo.

Imagens: Cortesia de Henk van Ess

Geolocalização com texto

Recentemente, trabalhei por duas semanas em Berlim e adoro dar essas pequenas sessões introdutórias de OSINT para estudantes sobre como as técnicas de investigação podem ser assustadoramente eficazes. É educativo, é um pouco assustador e definitivamente faz com que todos verifiquem imediatamente suas configurações de privacidade.

Vamos analisar esta foto. A questão é: Onde e quando isso aconteceu?

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

A placa de “proibido bicicletas” provavelmente exclui Malta, Chipre, Espanha, Luxemburgo e o Reino Unido, tornando a Holanda, a Dinamarca e a Finlândia candidatas altamente prováveis. O motivo é simples: placas de “proibido bicicletas” são mais comuns em países onde o ciclismo é de fato uma prática comum. Essas placas provavelmente não existem onde ninguém anda de bicicleta — elas existem onde tantas pessoas andam de bicicleta que é preciso ativamente avisá-las para não estacionarem ali. É como encontrar placas de “proibido nadar” na praia em vez de encontrar uma no meio do Deserto do Saara — uma é uma medida prática de segurança pública, a outra é apenas uma miragem. É possível ver o texto aparecendo duas vezes — uma palavra que diz “essen” ou termina com “Essen” — além de um logotipo esverdeado com três ou quatro palavras. Desta vez, a IA é mais inteligente que nós:

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Será que o BeFunky pode vir em nosso auxílio mais uma vez? Ele melhorou a qualidade do texto o suficiente para que eu pudesse ler as palavras “samen redden”. Isso significa que o texto está em holandês e diz “samen redden [algo]” — que se traduz como “salvar juntos [algo]”.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Então, o que vale a pena salvar? Provavelmente é um adesivo na vitrine de uma loja ou restaurante, então provavelmente não vai dizer “Salvemos juntos… o comunismo”. Talvez diga: “Salvemos juntos o capitalismo”?

Não, esquece — isso é muito rebuscado. Provavelmente é algo inspirador como “Salvemos juntos… a energia” ou “Salvemos juntos… as baleias” ou simplesmente “Salvemos juntos… no estacionamento”. Ou talvez… espera, não, estou fazendo aquela coisa de novo de pensar demais em tudo. Não pense. Pare de adivinhar. Comece a pesquisar.

Temos quase certeza de que “salvar juntos” é seguido por mais uma ou duas palavras — provavelmente não mais do que sete caracteres, se o tamanho da fonte for o mesmo da primeira linha. Agora vem a parte divertida: como explicar essa estimativa incrivelmente específica de contagem de palavras baseada em análise de fontes para o Google sem parecer um teórico da conspiração que tomou café demais? É aqui que as buscas normais se encontram com a tipografia forense (que abordaremos na segunda parte deste artigo), e todo mundo começa a questionar suas escolhas de vida.

Como você diz ao Google que não sabe as palavras certas?

Substitua as palavras desconhecidas por um asterisco:

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Por que usar aspas? Porque sem elas, o Google assume que você quis dizer “samen” e “redden” em qualquer lugar, quando na verdade você precisa das palavras juntas nessa ordem exata. As aspas forçam o Google a encontrar essas palavras como uma frase completa, e não espalhadas por diferentes parágrafos como confete linguístico. E, crucialmente, ao adicionar asteriscos no final, você está dizendo ao Google:

“Essas palavras definitivamente continuam — há mais texto depois disso, não me mostre resultados onde a frase simplesmente termina aqui”.

Basicamente, está dizendo: “Não, eu realmente quero dizer essas duas palavras juntas, E sei que tem mais por vir.” Aqui está o resultado:

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Descobrimos que a frase é “juntos salvamos comida” — do aplicativo Too Good to Go. Antes de analisarmos esse novo fato, por que usamos o Google Imagens? Enquanto o Google normal tenta ser todo sofisticado com seu processamento de linguagem natural, o Google Imagens é tipo: “Ah, você quer texto em imagens? Eu tenho milhões delas e vou te mostrar exatamente onde essas palavras aparecem juntas, incluindo aquelas que você nem sabia que existiam”.

É a diferença entre pedir a um bibliotecário livros sobre “salvar a comida juntos” e pedir que ele mostre todas as fotos que contêm exatamente essas palavras. Um mostra artigos e textos de opinião, o outro mostra vitrines de lojas e cartazes de campanhas. Como esta ferramenta incrível que mostra todos os textos no Street View de Nova York:

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Voltando ao nosso caso. O Too Good to Go é basicamente um aplicativo de encontros para vegetais e doces do dia anterior, onde restaurantes, supermercados e cafés disponibilizam seus alimentos não vendidos para serem resgatados no último minuto.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Hora de investigar essas letras “ESSEN”. Próxima parada: Claude, o analisador semântico.

Dei a ele os detalhes — palavras holandesas terminadas em “essen” em vitrines de restaurantes ou lojas — e ele imediatamente respondeu “Delicatessen”. Claro. Enquanto eu fazia o papel de detetive, a solução real era simplesmente perguntar a uma IA especializada em padrões de linguagem.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Às vezes, a abordagem mais simples é admitir que você precisa de um cérebro melhor que o seu, especialmente um que realmente conheça o vocabulário holandês.

Baixei o aplicativo Too Good to Go e procurei por lojas de delicatessen. Não fiquei impressionado. Claude explicou o porquê:

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

A maioria dos anúncios fica em Amsterdã, então comecei por lá. Atrás das janelas, parecem haver caixas brancas e azuis.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Aqui está um truque divertido que ninguém te conta — se sua investigação depende de cores específicas, basta adicioná-las ao final da sua busca no Google Imagens como se fosse um detalhe digital qualquer.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

É como adicionar granulado ao seu sorvete, exceto que o granulado é uma prova forense e o sorvete é uma busca no Google. Delicatessen Amsterdam branco azul de repente se torna uma busca incrivelmente específica que ignora todos os resultados genéricos de restaurantes e te leva direto às lojas com aquelas caixas de cores estranhamente específicas nas vitrines. Quem diria que cores poderiam ser um parâmetro de busca? É genial e óbvio ao mesmo tempo.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Nossa primeira candidata é a Flo’s Deli em Amsterdã.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

E não é que deu certo de cara?

O que temos aqui é basicamente o equivalente em OSINT a ganhar na loteria na primeira tentativa. Veja, à esquerda, temos nosso ponto de partida — uma pessoa misteriosa de jaqueta vermelha, sentada do lado de fora do que poderia ser literalmente qualquer loja na Europa, com o rosto convenientemente oculto porque, aparentemente, privacidade ainda importa. Tudo o que tínhamos era uma placa de “proibido bicicletas” e alguns padrões de cores vagos que poderiam ser qualquer coisa, desde um poste de barbeiro até um jogo da velha muito elaborado.

O lado direito nos mostra a imagem perfeita: a Flo’s Deli, completa com aquele “samen redden we eten” pelo qual estamos obcecados, a mesma vitrine listrada em azul e branco, e aquela placa de “proibido bicicletas” ali, como um pequeno farol orgulhoso dizendo: “É isso aí, este é definitivamente o lugar!”

Depois de passar por diversas ferramentas de análise de IA como numa espécie de pinball digital — com elas, gentilmente, determinando que sim, esta foto provavelmente foi tirada na primavera ou no outono (obrigado por esse trabalho inovador de detetive sazonal, robôs) — estamos concluindo esta primeira parte de “Transformando Texto Ilegível em Evidência” com a ferramenta clássica mais bela e consagrada do arsenal OSINT: a Máquina do Tempo do Google Maps.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Em maio de 2022, a loja ainda não estava aberta. Portanto, o período deve ser em algum momento entre agora e maio de 2022, certo?

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

Bem, se você tiver bastante tempo livre — e aparentemente nada melhor para fazer da vida — você pode até precisar o período exato olhando milhares de fotos de turistas da loja. Porque, obviamente, essa é uma maneira completamente normal de passar a tarde.

Aquelas caixas brancas e azuis? Elas contêm bagels.

Imagem: Cortesia de Henk van Ess

O que, no contexto geral das descobertas científicas, é tão surpreendente quanto descobrir que o gelo é frio. Mas é aqui que a coisa fica deliciosamente ridícula: observando outras fotos em contexto e acompanhando o ciclo sazonal normal de exibição de caixas de bagel, seria possível precisar a data desta foto para o outono de 2024.

Então, o que aprendemos? Que técnicas forenses avançadas às vezes exigem a ajuda de um chatbot de IA, que uma ferramenta de 200 dólares pode ser superada por algo chamado ‘BeFunky’, e que analisar padrões de bagels de Amsterdã agora é considerado trabalho legítimo de detetive.

Mas aqui está a verdadeira lição: O segredo para tornar um texto ilegível em legível não está em uma única ferramenta. Está em ter um sistema — examinar cada detalhe, combinar várias abordagens, admitir quando estiver travado e pedir ajuda (mesmo da IA).

Nota do editor: Este artigo foi publicado originalmente no Digital Digging, o boletim informativo de Henk van Ess na plataforma Substack. Foi ligeiramente editado e é reproduzido aqui com permissão.

O holandês Henk van Ess leciona, dá palestras e escreve sobre inteligência de código aberto com o auxílio da web e da IA. O experiente palestrante e instrutor viaja pelo mundo ministrando workshops de pesquisa na internet. Seus projetos incluem Digital Digging (IA e pesquisa), Fact-Checking the Web, Handbook Datajournalism (download gratuito) e palestras como especialista em mídias sociais e pesquisa na web.