Rumo à Detecção Automática de Notícias Falsas em Plataformas Digitais: Propriedades, Limitações e Aplicações

Resumo


Neste trabalho, investigamos o potencial das soluções automáticas para identificar notícias falsas disseminadas em plataformas digitais. Particularmente, exploramos novos conjuntos de dados e atributos para detecção de notícias falsas e avaliamos o desempenho de previsão de abordagens de aprendizado de máquina. Também quantificamos a informatividade dos atributos para detecção de notícias falsas e apresentamos uma explicação dos fatores que contribuem para as decisões dos modelos. Por fim, propomos e implementamos uma nova estratégia para ajudar os checadores de fatos a identificarem notícias com maior probabilidade de serem falsas, incorporando nossa abordagem em um sistema real.
Palavras-chave: Plataformas Digitais, Mídia Social, Notícias falsas, Detecção de Notícias Falsas, Desinformação, Checagem de Fatos, Atributos, Aprendizagem de Máquina, Interpretabilidade de Modelos, Informatividade de Atributos

Referências

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Publicado
07/06/2021
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REIS, Julio C. S.; BENEVENUTO, Fabrício. Rumo à Detecção Automática de Notícias Falsas em Plataformas Digitais: Propriedades, Limitações e Aplicações. In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 17. , 2021, On-line. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 138-140. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2021.15368.