Identificação de “Fake News” no contexto político brasileiro: uma abordagem computacional - Almeida, Laura D. de; Fuzaro, Victor; V. Nieto, Falmer; Santana, André L. M. (Anais do Workshop sobre as Implicações da Computação na Sociedade (WICS); 2021: Anais do II Workshop sobre as Implicações da Computação na Sociedade, 2021)
Este artigo apresenta os principais resultados de uma solução computacional para analisar as notícias falsas brasileiras em um contexto político, e investigar qual algoritmo de aprendizado de máquina, entre Support Vector Machine e Naive Bayes , atinge o melhor resultado para classificar, em um contexto de linguagem natural, se uma notícia política é falsa ou não. O melhor desempenho foi alcançado pela combinação de SVM (RBF) + BOW com 80,4% de precisão, 82% de precisão, 76% de recuperação, 78% de F1-Score e 88% de AUC. Os algoritmos não probabilísticos se mostraram melhores na classificação de notícias falsas, sugerindo um caminho para trabalhos futuros nesta área de pesquisa.