Mineração de dados aplicada à identificação de notícias falsas
| dc.contributor.advisor | Sampaio, Jonice de Oliveira | |
| dc.contributor.advisorCo1 | Charles, Anderson Cordeiro | |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0990344839864230 | pt_BR |
| dc.contributor.referee1 | Bastos, Valéria Menezes | |
| dc.contributor.referee2 | Sousa, Diogo Nolasco Ferreira | |
| dc.creator | Moraes, Marcos Paulo | |
| dc.date.accessioned | 2019-09-12T12:27:44Z | |
| dc.date.available | 2026-05-16T03:01:58Z | |
| dc.date.issued | 2019-07-31 | |
| dc.description.resumo | Notícias falsas existem há muito tempo. Porém, com o avanço das 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. A partir da linguagem de programação Python, com a utilização de bibliotecas conhecidas para processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, como scikit-learn, NLTK e spaCy; e fazendo uso de algoritmos como Multinomial Naive Bayes e AdaBoost para classificação de notícias; em conjunto com as ferramentas para indexação, visualização e análise de dados Elasticsearch e Kibana; foi possível verificar diferenças entre os padrões de escrita de notícias falsas e verdadeiras, criando um classificador de tais notícias. Validamos estudos anteriores e adicionamos novas variáveis para ajudar na identificação de notícias falsas. | pt_BR |
| dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/9475 | |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Instituto de Computação | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Fake news | en |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
| dc.title | Mineração de dados aplicada à identificação de notícias falsas | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |