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

• Julio C. S. Reis UFMG http://orcid.org/0000-0003-0563-0434
• Fabrício Benevenuto UFMG https://orcid.org/0000-0001-6875-6259

DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2021.15368

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

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