Uma abordagem híbrida para detecção de notícias falsas: Aprendizado de Máquina e Verificação Baseada em Conhecimento - Lira, Caroline Barbosa de Oliveira; Rodrigues, Kamila Rios da Hora (Anais do Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC); 2025: Anais do XXIV Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/ihc.2025.10924, 2025)
Introdução: A disseminação de notícias falsas (fake news) se tornou uma problemática de escala global. Eventos como pandemias, conflitos armados, guerras comerciais e processos eleitorais marcados por intensa polarização transformaram as redes sociais em canais propícios à manipulação, à difusão de teorias da conspiração e à veiculação de discursos de protesto e de ódio. As vulnerabilidades humanas — notadamente as de ordem cognitiva — são frequentemente exploradas, especialmente no caso de pessoas idosas, para fomentar a circulação de desinformação. Objetivo: O presente trabalho descreve a proposta de uma abordagem híbrida com o objetivo de reduzir a disseminação e o compartilhamento de fake news em redes sociais, utilizando recursos acessíveis de verificação por meio de uma estratégia inicialmente fundamentada na disseminação do conhecimento, seguida pela incorporação de ferramentas específicas de detecção automática de notícias falsas, baseadas em técnicas de Aprendizado de Máquina. Metodologia: Um corpus de notícias em língua portuguesa foi previamente refinado, e testes foram realizados para avaliar sua acurácia. Resultados: Os resultados demonstraram desempenho promissor em relação à precisão, levando à implementação desse corpus na ferramenta ADA. Tal ferramenta, destinada à verificação da veracidade de notícias, foi desenvolvida por meio de técnicas de Design Participativo (DP) com o público 60+, visando promover o engajamento e incentivar a adesão ao uso da tecnologia como suporte na identificação de fake news. Os resultados apontam para uma ferramenta com boa adesão do público alvo testado e com recursos de acessibilidade.