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.

Referências

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Publicado
2021-06-07
Como Citar
REIS, Julio C. S.; BENEVENUTO, Fabrício. Rumo à Detecção Automática de Notícias Falsas em Plataformas Digitais: Propriedades, Limitações e Aplicações. Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI), [S.l.], p. 138-140, jun. 2021. ISSN 0000-0000. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/sbsi_estendido/article/view/15368>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/sbsi.2021.15368.
Seção
Concurso de Teses e Dissertações em Sistemas de Informação