Detecção Automática de Fake News: Um Relato Agrupado de Dois Mapeamentos Sistemáticos Terciários - Freitas, Daniel Oliveira de; Ceolin Junior, Cassio; Sá, Guilherme Neri Bustamante; Basso, Fábio Paulo (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região SulDO - 10.5753/eramiars.2025.16652, 2025)
O crescimento da desinformação em mídias sociais e outras plataformas durante pandemias como a COVID-19 pode causar danos significativos à estabilidade física e mental. Para detectar essas informações falsas, pesquisas têm aplicado técnicas de machine learning e deep learning, aliadas à coleta automática de dados. Este estudo tem como objetivo revisar, avaliar e sintetizar, de forma sistemática, artigos que empregam diferentes técnicas para a detecção automática de fake news no contexto da COVID-19. São identificados conjuntos de dados públicos e revisadas etapas de processamento, extração de características e classificação, além de desafios e limitações relatados na literatura.