ESTRATÉGIAS COMPUTACIONAIS PARA A ANÁLISE DE CONTEÚDO EM REDES SOCIAIS NO COMBATE DA COVID-19

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: MAGRINELLI, Felipe Carneiro
Data de Publicação: 2021
Outros Autores: SOUZA, Amanda Zampieri de, TENÓRIO, Nelson
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Digital Unicesumar
Texto Completo: http://rdu.unicesumar.edu.br/handle/123456789/9562
Resumo: O objetivo geral desta pesquisa é identificar na literatura as estratégias computacionais de detecção de fake news. Como objetivos específicos deseja-se buscar na literatura a definição e as classificações de fake news, estudar métodos e ferramentas de análise de conteúdo baseados em mineração de dados e textos, e propor estratégias de detecção de fake news. A pesquisa é de abordagem mista e caráter descritiva, e para que fossem alcançados os objetivos propostos, primeiramente foi feita a identificação e estudo dos desafios atuais em relação ao combate das fake news. Posteriormente, foi realizada a coleta de dados a partir do repositório online Acm Library, utilizando a mineração de textos como método principal. Finalmente, a análise dos dados coletados foi realizada com a utilização do software Orange, por permitir uma análise exploratória e uma visualização interativa dos dados obtidos. Assim, espera-se que este artigo contribua como ponto inicial para que pesquisadores reflitam e aprimorem suas pesquisas com relação à detecção de fake news. Futuramente, pretende-se verificar os principais algoritmos utilizados nas estratégias encontradas.
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