Inteligência Artificial Aplicada a Detecção de Fake News.

Abstract

Informações são veiculadas ao público através da internet, televisão, jornais, revistas e outros meios de comunicação a todo instante, mas nem sempre se apresentam com conteúdo confiável. O acesso a esse tipo de conteúdo e a propagação de notícias que não são verdadeiras torna-se um fato alarmante por suas intensões. As Fake News são conhecidas por essas características, o uso mal intencionado de informações pode comprometer a democracia, manipulando a opinião do leitor. Preocupado com a gravidade que o tema apresenta à nossa sociedade, este trabalho propôs a detecção de Fake News, em meio a notícias verdadeiras, utilizando Algoritmos de inteligência artificial como Árvore de Decisão, Naive Bayes, SVM e Aprendizagem Profunda. Para analisar esses padrões dentro de notícias assim foram utilizadas neste trabalho duas abordagens, A e B. A abordagem A foi utilizada para o uso dos algoritmos clássicos de aprendizagem de máquina, Árvore de Decisão, Naive Bayes e SVM, enquanto que a abordagem B utilizou as redes neurais. Foram escolhidas três redes, ainda na abordagem B, que mostraram melhores resultados, e foi verificado seu desempenho no conjunto de teste. Os resultados para abordagem A mostraram que o algoritmo SVM teve maior acurácia, atingindo 90,13%, e da abordagem B a rede 1 foi a melhor atingindo a acurácia de 92,36%.