Ada - ferramenta para detecção automática de notícias falsas

• Caroline Barbosa de Oliveira Lira USP
• Kamila Rios da Hora Rodrigues USP

DOI: https://doi.org/10.5753/ihc_estendido.2023.233805

Resumo

As notícias falsas se tornaram um problema de segurança e saúde pública. As mídias sociais e a sociedade conectada, principalmente por meio de aplicativos de redes sociais, tornaram-se canais de divulgação, tornando a desinformação e as fake news muitas vezes indecifráveis devido a sua prática cada vez mais elaborada. O uso de Machine Learning (ML) supervisionado e Processamento de Linguagem Natural (NLP), tornaram-se meios indispensáveis para a verificação de conteúdo duvidoso. Nesse contexto, a ferramenta Ada para detecção automática foi desenvolvida no contexto dessa pesquisa e atualmente possui uma precisão de 82%. O corpus da ferramenta é em português, e foi construído tendo como prioridade usuários idosos, uma vez que estes são considerados o público que mais dissemina notícias falsas no Brasil. A ferramenta foi avaliada por um grupo de idosos em um estudo empírico, e os resultados indicam que cerca de 87,5% dos participantes usariam a ferramenta em seu dia a dia. Fizeram, no entanto, sugestões de melhorias no ADA, que estão sendo analisadas pela equipe responsável.

Referências

Ahmed, A. A. A., Aljabouh, A., Donepudi, P. K., and Choi, M. S. (2021). Detecting fake news using machine learning: A systematic literature review. arXiv preprint arXiv:2102.04458.

Belloir, N., Ouerdane, W., Pastor, O., Frugier, É., and de Barmon, L.-A. (2022). A conceptual characterization of fake news: a positioning paper. In Research Challenges in Information Science: 16th International Conference, RCIS 2022, Barcelona, Spain, May 17–20, 2022, Proceedings, pages 662–669. Springer.

Benyon, D. (2011). Interação humano-computador. Traduçao de Heloısa Coimbra de Souza. 2a. ed. Sao Paulo: Person Prentice Hall, page 464.

Bødker, S., Dindler, C., Iversen, O. S., and Smith, R. C. (2022). What is participatory design? In Participatory Design, pages 5–13. Springer.

Carvalho, L. B. (2020). A democracia frustrada: fake news, política e liberdade de expressão nas redes sociais. InternetLab.

de Queiroz, M. A. A., Souza, C. S., and de Paula, C. F. (2021). Uma análise sobre a eficácia de programas e aplicativos na detecção de fake news. Revista Multitexto, 9(01 (jan-jul)):66–76.

Eleitoral, T. S. (2022). Pílulas contra a desinformação: erros de português podem sinalizar que a notícia é falsa. International Journal of Engineering Research Technology (IJERT).

Monteiro, R.A., S. R. P. T. d. A. T. R. E. V. (2018). O.a. (2018). contribuições para o estudo das fake news em português: Novos corpus e resultados da detecção automática. in: , et al. processamento computacional da língua portuguesa. propor 2018. notas de aula em ciência da computação. Springer,.

Posetti, J. and Matthews, A. (2018). A short guide to the history of ‘fake news’ and disinformation. International Center for Journalists, 7(2018):2018–07.

Schuler, D. and Namioka, A. (1993). Participatory design: Principles and practices. CRC Press.

Sharma, U., Saran, S., and Patil, S. M. (2020). Fake news detection using machine learning algorithms. International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT), 8(6):509–518.