Using Python to detect fake news about covid-19: challenges and possibilities

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Fernanda Vasques
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: Varão, Rafiza, Boselli, Marco Aurélio, Santos, Leandro Brito, Moret, Marcelo A.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: RECIIS (Online)
Texto Completo: https://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/article/view/3253
Resumo: This work aims to report strategies for collecting a dataset in Portuguese for training Artificial Intelligence models to automatically identify fake news about covid-19 disseminated during the pandemic, using Python code. We analyze a fake news detection method based on a Recurrent Neural Network and supervised learning. We selected a corpus with 7,200 texts collected on websites and news agencies by Monteiro et al. (2018), each one of them previously cataloged as true or false as a training and validation dataset. This model was used to detect fake news about covid-19 in a set of news collected and classified by the authors of this work. The hit rate was 70%.
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spelling Using Python to detect fake news about covid-19: challenges and possibilitiesUsar Python para detectar noticias falsas sobre covid-19: desafíos y posibilidadesUso de Python para detecção de fake news sobre a covid-19: desafios e possibilidadesFake newsArtificial IntelligenceCovid-19PythonMisinformation.Noticias falsasInteligencia artificialCovid-19PythonDesinformación.Fake newsInteligência artificialCovid-19PythonDesinformação.This work aims to report strategies for collecting a dataset in Portuguese for training Artificial Intelligence models to automatically identify fake news about covid-19 disseminated during the pandemic, using Python code. We analyze a fake news detection method based on a Recurrent Neural Network and supervised learning. We selected a corpus with 7,200 texts collected on websites and news agencies by Monteiro et al. (2018), each one of them previously cataloged as true or false as a training and validation dataset. This model was used to detect fake news about covid-19 in a set of news collected and classified by the authors of this work. The hit rate was 70%.Este trabajo tiene como objetivo informar estrategias para recopilar un conjunto de datos en portugués para entrenar modelos de Inteligencia Artificial para identificar automáticamente noticias falsas sobre covid-19 difundidas durante la pandemia, utilizando el código Python. Analizamos un método de detección de noticias falsas basado en una Red Neuronal Recurrente y de aprendizaje supervisado. Seleccionamos un corpus de 7.200 textos recogidos en webs y agencias de noticias por Monteiro et al. (2018) con cada uno catalogado previamente como verdadero o falso como un conjunto de datos de entrenamiento y validación. El modelo se utilizó para detectar noticias falsas sobre covid-19 en un conjunto de noticias recopiladas y clasificadas por los autores de este trabajo. La tasa de acierto fue del 70%, es decir, esta fue la tasa de éxito de detección de los artículos catalogados.Este trabalho tem como objetivo relatar estratégias para coleta de um conjunto de dados em português para treinamento de modelos de Inteligência Artificial com vistas a identificar de forma automática fake news sobre covid-19 disseminadas durante a pandemia, a partir de código Python. Analisamos um método de detecção de fake news baseado em uma Rede Neural Recorrente e de aprendizagem supervisionada. Selecionamos um corpus com 7,2 mil textos coletados em websites e agências de notícias por Monteiro et al. (2018) com cada um previamente catalogado como verdadeiro ou falso como conjunto de dados de treino e validação. O modelo foi usado para detecção de fake news sobre covid-19 em um conjunto de notícias coletadas e classificadas pelos autores deste trabalho. O índice de acerto foi de 70%, ou seja, essa foi a taxa de sucesso da detecção dos itens catalogados.Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde (Icict/Fiocruz)2022-06-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/article/view/325310.29397/reciis.v16i2.3253Revista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde; Vol. 16 No. 2 (2022): Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúdeRevista Eletrônica de Comunicação, Informação e Inovação em Saúde; Vol. 16 Núm. 2 (2022): Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúdeRevue de la Communication, de l'Information et de l'Innovation en santé; Vol. 16 No 2 (2022): Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúdeRevista Eletrônica de Comunicação, Informação & Inovação em Saúde; v. 16 n. 2 (2022): Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde1981-6278reponame:RECIIS (Online)instname:Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)instacron:FIOCRUZporhttps://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/article/view/3253/2509Ferreira, Fernanda VasquesVarão, RafizaBoselli, Marco AurélioSantos, Leandro BritoMoret, Marcelo A.info:eu-repo/semantics/openAccess2022-08-25T18:01:44Zoai:www.reciis.icict.fiocruz.br:article/3253Revistahttps://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciishttps://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/oaireciis@icict.fiocruz.br1981-62781981-6278opendoar:2022-08-25T18:01:44RECIIS (Online) - Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)false
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