Detecção de fake news a partir de redes neurais artificiai

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dc.contributor.advisorDaniel Gomes Soares, Msc
dc.contributor.authorSchulz, Mathias Artur
dc.date.accessioned2022-10-24T23:17:35Z
dc.date.available2022-10-24T23:17:35Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractAs falsas notícias são histórias fabricadas e construídas com base em notícias verídicas, no entanto possuem como objetivo enganar seus leitores a partir de informações que são falsas intencionalmente. Não são novas no cotidiano das pessoas e, além disso, a internet alavancou o seu crescimento e facilitou a forma como elas são disseminadas. As falsas notícias compartilhadas garantem poder, vantagem e podem causar nos leitores julgamentos precipitados, preconceitos, violência verbal e discriminação. Neste cenário, o combate das falsas notícias pode ocorrer de diversas formas, como o aumento da capacidade dos indivíduos em avaliar as notícias, por meio de características das notícias e sites que avaliam a veracidade das informações e a busca por mudanças estruturais que diminuam o acesso dos indivíduos às falsas resenhas. Dentre as técnicas disponíveis para a detecção de falsas notícias, estão as Redes Neurais Artificiais (RNAs), que são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso de seres vivos. A finalidade deste trabalho é desenvolver um modelo de detecção de falsas notícias em sites de notícias brasileiros disponíveis nas mídias sociais por meio da técnica de RNA. Para a obtenção dos objetivos deste trabalho, foi realizada a revisão bibliográfica da literatura de modo a identificar os modelos que têm sido utilizados para a detecção de falsas notícias, as variáveis utilizadas e a forma de conversão dos textos para representação numérica. Foi realizada a modelagem e treinamento das redes Perceptron Multicamadas (MLP) e Memória de Longo Prazo (LSTM) com diversas configurações de variáveis de entrada e parâmetros iniciais. Por fim, é analisado e apresentado o desempenho das redes modeladas por meio de índices estatísticos e gráficos, no qual a melhor configuração para o modelo MLP apresentou um RMSE de 0.0439 e um F1 Score de 98.32% e a melhor configuração para o modelo LSTM apresentou um RMSE de 0.0551 e um F1 Score de 96.27%. Dessa forma, o modelo MLP obteve, neste trabalho, um desempenho melhor quando comparado ao modelo de aprendizado profundo LSTM.
dc.identifier.urihttp://200.135.58.21/handle/repositorio/80
dc.language.isopt
dc.subjectDetecção
dc.subjectFalsas Notícias
dc.subjectRedes Neurais Artificiais
dc.titleDetecção de fake news a partir de redes neurais artificiai
dc.typeArticle
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