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Mineração de dados aplicada à identificação de notícias falsas
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Notícias falsas existem há muito tempo. Porém, com o avanço da mídias sociais e do acesso à internet, elas se tornaram um problema maior. Devido à rápida disseminação em mídias sociais e aplicativos de mensagens instantâneas, notícias falsas podem alcançar mais pessoas em menos tempo e influenciar diretamente os processos democráticos, criar ou expandir crises sociais, alavancando problemas de segurança que às vezes levam a fins trágicos. Com o intuito de gerar um método rápido e automatizado de identificação de notícias falsas, este estudo realizou uma análise dessas notícias, escritas em português, a partir de um corpus e outras fontes de dados verificadas. Validamos estudos anteriores e adicionamos novas variáveis para ajudar na identificação de notícias falsas.
Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
Title: Mineração de dados aplicada à identificação de notícias falsas
Description:
Notícias falsas existem há muito tempo.
Porém, com o avanço da mídias sociais e do acesso à internet, elas se tornaram um problema maior.
Devido à rápida disseminação em mídias sociais e aplicativos de mensagens instantâneas, notícias falsas podem alcançar mais pessoas em menos tempo e influenciar diretamente os processos democráticos, criar ou expandir crises sociais, alavancando problemas de segurança que às vezes levam a fins trágicos.
Com o intuito de gerar um método rápido e automatizado de identificação de notícias falsas, este estudo realizou uma análise dessas notícias, escritas em português, a partir de um corpus e outras fontes de dados verificadas.
Validamos estudos anteriores e adicionamos novas variáveis para ajudar na identificação de notícias falsas.
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