Detecção automática de fake news em tweets sobre as eleições brasileiras de 2022.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SILVA, Rafaela de Amorim Barbosa.
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/33365
Resumo: Fake News, ou notícias falsas, são informações deliberadamente falsas ou enganosas criadas e disseminadas com o intuito de enganar o público. Esses artigos de notícia são feitos para se parecerem com notícias legítimas. Seu objetivo é manipular a opinião pública, espalhar desinformação, influenciar eleições, gerar controvérsia ou usados para ganhos financeiros. Com o advento das redes sociais, as pessoas começaram a consumir suas notícias online, pois é extremamente simples, rápido e facilmente acessível. No entanto, essa facilidade também levou a um aumento na disseminação das notícias falsas. Nos últimos anos, temos visto que as eleições e a opinião pública sobre causas sociais importantes têm sido influenciadas pelo espalhamento das fake news. Elas são criadas e proliferam-se rapidamente, ressaltando a urgência da necessidade para que sua detecção seja rápida. Neste trabalho, é proposta uma metodologia para detecção de fake news usando redes neurais profundas, com um conjunto de dados com mais de 2 milhões de tweets sobre as eleições presidenciais Brasileiras de 2022, rotuladas automaticamente por um modelo de supervisão fraca, obtivemos F1-score de 98% em tweets que não contém fake news, e F1-score de 47% em tweets contendo fake news.
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Nos últimos anos, temos visto que as eleições e a opinião pública sobre causas sociais importantes têm sido influenciadas pelo espalhamento das fake news. Elas são criadas e proliferam-se rapidamente, ressaltando a urgência da necessidade para que sua detecção seja rápida. Neste trabalho, é proposta uma metodologia para detecção de fake news usando redes neurais profundas, com um conjunto de dados com mais de 2 milhões de tweets sobre as eleições presidenciais Brasileiras de 2022, rotuladas automaticamente por um modelo de supervisão fraca, obtivemos F1-score de 98% em tweets que não contém fake news, e F1-score de 47% em tweets contendo fake news.Fake News are deliberately false or misleading information created and disseminated with the aim of deceiving the public. These news articles are often designed to resemble legitimate news. Their objective is to manipulate public opinion, spread misinformation, influence elections, generate controversy, or to have financial gains. With the advent of social media, people have started consuming news online as it is extremely simple, fast, and easily accessible. However, this has also led to an increase in the dissemination of fake news. In recent years, we have seen that elections and public opinion on important social issues have been influenced by the spread of fake news. They are created and spread rapidly, highlighting the urgent need for rapid detection. In this work, we propose a methodology for detecting fake news using deep neural networks, with a dataset of over 2 million tweets from the Brazilian presidential elections of 2022, labeled automatically by a weak supervision model, with F1-score of 98% on non-fake news tweets, and F1-score of 47% on tweets containing fake news.Submitted by Marcio Silva (mahbibliotecacdsa@gmail.com) on 2023-12-04T20:38:12Z No. of bitstreams: 1 RAFAELA DE AMORIM BARBOSA SILVA - TCC ARTIGO CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CEEI 2023.pdf: 626735 bytes, checksum: a12876d79a5725643050f12731e70023 (MD5)Made available in DSpace on 2023-12-04T20:38:12Z (GMT). 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Detecção automática de fake news em tweets sobre as eleições brasileiras de 2022. 2023. 15f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo), Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2023. 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