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 SociedadeDO - 10.5753/wics.2021.15966, 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.