Caracterização, evolução e identificação de padrões em notícias falsas: uma abordagem voltada à modelagem de tópicos

Alves, Leonardo Emerson André

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Sampaio, Jonice de Oliveira	-
dc.contributor.author	Alves, Leonardo Emerson André	-
dc.date.accessioned	2023-08-01T15:40:52Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:09:56Z	-
dc.date.issued	2023-06-28	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/21240	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Fake news	en
dc.subject	Análise de texto	pt_BR
dc.subject	Processamento de linguagem natural	pt_BR
dc.subject	Modelagem de dados	pt_BR
dc.title	Caracterização, evolução e identificação de padrões em notícias falsas: uma abordagem voltada à modelagem de tópicos	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/0990344839864230	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/6373393548331312	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Silva, Sirius Thadeu Ferreira da	-
dc.contributor.advisorCo1Lattes	http://lattes.cnpq.br/2132117504732039	pt_BR
dc.contributor.referee1	Sousa, Diogo Nolasco Ferreira	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/8631189476598898	pt_BR
dc.contributor.referee2	Lima Filho, Silas Pereira	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/4567131372970696	pt_BR
dc.description.resumo	As notícias falsas constituem um problema central na sociedade atual. O avanço das tecnologias e mídias digitais tem alavancado esse problema, visto que se caracterizam como meios extremamente rápidos para disseminação de informação. Dessa forma, a disseminação de desinformações pode implicar em diversos problemas para a sociedade, tais como: influenciar processos democráticos, dificultar o contingenciamento de pandemias, ocasionar crises sociais, que podem trazer graves consequências para a população, entre outros. Este estudo tem como intuito a criação de um processo voltado para a caraterização, descrição da evolução e identificação de padrões em notícias com foco no estudo de notícias falsas escritas em português. Nesse sentido, o foco deste trabalho consiste na caracterização das notícias falsas estudadas por meio da análise textual das mesmas a partir da utilização de uma base de dados de notícias coletadas entre 2013 e 2021, com o uso de técnicas de processamento de linguagem natural e modelagem de tópicos. Portanto, este estudo realizou o tratamento e aperfeiçoamento de um corpus com uso de técnicas tanto de limpeza de dados, quanto de Web Scraping, e posteriormente uma análise das notícias falsas desse corpus, com o uso da linguagem de programação Python, e também com o uso de bibliotecas conhecidas para processamento de linguagem natural e modelagem de tópicos, como NLTK, gensim e spaCy; e fazendo uso de algoritmos tradicionais para modelagem de tópicos como Latent Dirichlet Allocation (LDA) e Latent Semantic Analysis (LSA); em conjunto com as bibliotecas para indexação, visualização e análise de dados Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy; foi possível dessa forma compreender o avanço dos assuntos e padrões de escrita de notícias falsas, criando um dicionário que caracteriza tais notícias.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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