StrikePlagiarism Expands Its Presence in Brazil Following Strong Results in an Independent UFSCar Study

Estudo independente da UFSCar destaca a detecção de similaridade e conteúdo de IA do StrikePlagiarism em português e mais de 30 idiomas.

WARSAW, BRAZIL, August 13, 2026 /EINPresswire.com/ -- O sistema apresentou o desempenho mais abrangente entre as soluções avaliadas e atualmente detecta conteúdo gerado por IA em mais de 30 idiomas, mantendo uma taxa de falsos positivos inferior a 1%

O StrikePlagiarism.com, sistema internacional de detecção de similaridade textual e conteúdo gerado por inteligência artificial, está ampliando ativamente sua presença no Brasil. A eficácia do sistema na análise de conteúdo acadêmico em português foi reconhecida em um estudo comparativo independente realizado pelo Sistema Integrado de Bibliotecas da Universidade Federal de São Carlos (SIBi-UFSCar).

Publicado em outubro de 2024, o estudo comparou diferentes sistemas de detecção de similaridade e plágio, incluindo StrikePlagiarism, Turnitin, Plagium, Copyleaks e Plagiarism Detector. Os pesquisadores também avaliaram ferramentas especializadas em detecção de IA, como GPTZero e Winston AI.

Para realizar a avaliação, as bibliotecárias da UFSCar prepararam um documento em português contendo trechos de artigos científicos, trabalhos publicados em anais de eventos, páginas da internet e conteúdo criado com o ChatGPT.


O desempenho mais abrangente entre os sistemas avaliados

O StrikePlagiarism apresentou o desempenho mais abrangente entre as soluções incluídas no estudo.
O sistema:
- identificou todas as fontes utilizadas no documento de teste, incluindo artigos científicos, trabalhos publicados em anais de eventos e páginas da internet;
- apresentou as fontes correspondentes no Relatório de Similaridade;
- detectou indícios de conteúdo gerado por inteligência artificial;
- identificou uma probabilidade de 94% de uso de IA no documento analisado;
- permitiu examinar detalhadamente as correspondências e navegar entre os fragmentos detectados e suas respectivas fontes.

Em suas considerações finais, as autoras afirmaram que o StrikePlagiarism apresentou o melhor e mais abrangente desempenho entre os sistemas testados, incluindo a detecção tanto de conteúdos previamente publicados quanto de textos gerados por inteligência artificial.


Detecção de IA em português e em mais de 30 idiomas

O StrikePlagiarism detecta conteúdo gerado por inteligência artificial em mais de 30 idiomas, incluindo o português. Isso permite que universidades e outras instituições de ensino adotem uma abordagem consistente para a análise de trabalhos acadêmicos em ambientes multilíngues.

Na época em que o estudo foi realizado, alguns dos outros sistemas avaliados não ofereciam detecção de IA em documentos escritos em português ou não conseguiram identificar os trechos gerados pelo ChatGPT. Outras ferramentas especializadas em detecção de IA, por sua vez, classificaram incorretamente praticamente todo o documento de teste como gerado por inteligência artificial, incluindo trechos retirados de artigos científicos e páginas da internet.

De acordo com testes de textos e pesquisas independentes, a tecnologia de detecção de IA do StrikePlagiarism mantém uma taxa de falsos positivos inferior a 1%. Esse indicador é especialmente importante no ambiente acadêmico, no qual os resultados automatizados não devem servir como única base para acusações, e os educadores precisam de evidências confiáveis para apoiar sua avaliação especializada.


Expansão do StrikePlagiarism no Brasil

O StrikePlagiarism está desenvolvendo ativamente suas operações no Brasil e oferecendo a universidades, instituições de pesquisa, editoras e organizações educacionais ferramentas avançadas para a análise abrangente de trabalhos acadêmicos.
O sistema permite:
- identificar similaridades com publicações científicas, bases institucionais e fontes disponíveis na internet;
- detectar indícios de conteúdo gerado por IA em mais de 30 idiomas;
- identificar similaridades em textos traduzidos e parafraseados;
- gerar um Relatório de Similaridade detalhado e interativo;
-integrar a análise de documentos aos fluxos acadêmicos e ambientes virtuais de aprendizagem já utilizados pelas instituições.

O estudo da UFSCar também destacou que os sistemas de análise textual não devem ser utilizados apenas como instrumentos de controle, mas como parte de um processo educativo e preventivo que promova o uso responsável das fontes acadêmicas.


Sobre o estudo

O estudo Estudo dos softwares antiplágio foi elaborado pela Divisão de Tecnologia e Difusão da Informação do Sistema Integrado de Bibliotecas da Universidade Federal de São Carlos em outubro de 2024.
Seu objetivo foi comparar os sistemas disponíveis de detecção de similaridade textual e fornecer informações para apoiar a análise de uma possível assinatura institucional pela Universidade.
As autoras ressaltaram que os testes realizados constituem uma base inicial para a tomada de decisão e devem ser complementados por avaliações conduzidas por docentes de diferentes áreas do conhecimento.


Sobre o StrikePlagiarism.com

O StrikePlagiarism.com é um sistema internacional de detecção de similaridade textual e conteúdo gerado por inteligência artificial. É utilizado por universidades, instituições de ensino, órgãos governamentais, editoras e centros de pesquisa em diferentes países.
O sistema oferece detecção de similaridade textual, análise de similaridades em textos traduzidos, detecção de conteúdo gerado por IA em mais de 30 idiomas — incluindo o português — e Relatórios de Similaridade detalhados. De acordo com testes de textos e pesquisas independentes, a tecnologia de detecção de IA mantém uma taxa de falsos positivos inferior a 1%.
Saiba mais: www.strikeplagiarism.com

Fonte do estudo:
Sistema Integrado de Bibliotecas da Universidade Federal de São Carlos (SIBi-UFSCar), Estudo dos softwares antiplágio, outubro de 2024.

Observação: os resultados comparativos refletem as funcionalidades dos sistemas avaliados no momento em que os testes foram realizados, em 2024. As funcionalidades de algumas soluções podem ter sido alteradas após a publicação do estudo.

Olena Artiushenko, PhD
Strikeplagiarism
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