Identificação de “Fake News” no contexto político brasileiro: uma abordagem computacional

Resumo


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.

Palavras-chave: Fake News, Aprendizado de máquina, Processamento de Linguagem Natural

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Publicado
19/07/2021
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ALMEIDA, Laura D. de; FUZARO, Victor; V. NIETO, Falmer; SANTANA, André L. M.. Identificação de “Fake News” no contexto político brasileiro: uma abordagem computacional. In: WORKSHOP SOBRE AS IMPLICAÇÕES DA COMPUTAÇÃO NA SOCIEDADE (WICS), 2. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 78-89. ISSN 2763-8707. DOI: https://doi.org/10.5753/wics.2021.15966.