Modelo Matemático apoiado por um Algoritmo Genético para classificação de Fake News na Web

• Ana Luisa D. Almeida IFMT
• Gabriel C. Carrara IFMT
• Isabele B. Prates IFMT
• Letícia C. T. Nascimento IFMT
• Pedro H. O. Souza IFMT
• Thiago R. Almeida IFMT
• Renato C. Cani IFMT
• João Gabriel R. Silva IFMT

DOI: https://doi.org/10.5753/encompif.2021.15945

Resumo

Notícias falsas (fake news) são notícias com elementos inverídicos em sua estrutura e que podem interferir em eventos importantes, desde eleições a ações de combate a pandemias. Assim, algoritmos para classificação e detecção dessas notícias interessam à comunidade científica. Neste trabalho, desenvolvemos um modelo matemático baseado em modificações de um modelo anterior para detecção de fake news que considera componentes estruturais de notícias para sua classificação como verdadeira ou falsa. Além disso, implementamos um algoritmo genético para ponderação dos fatores de relevância. Resultados indicam uma melhor eficácia em comparação ao modelo utilizado como base.

Palavras-chave: Modelagem Matemática, Notícias Falsas, Otimização

Referências

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