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http://hdl.handle.net/123456789/4253| Título: | Mineração de texto aplicada à identificação de Fake News |
| Título(s) alternativo(s): | Text mining applied to the identification of Fake news |
| Autor(es): | ABREU, Lucas Reis |
| Palavras-chave: | Mineração de texto Fake news Aprendizado de máquina Notícias Text mining Fake news Machine learning News |
| Data do documento: | 10-Dez-2019 |
| Editor: | Universidade Federal do Maranhão |
| Resumo: | Na atualidade devido ao avanço nas Tecnologias de Informação e Comunicação que influenciaram principalmente o avanço da internet e de suas ferramentas, como as mídias sociais, por exemplo, o crescimento dos dados gerados e armazenados cresceram de forma exponencial na última década. Este fato acabou possibilitando que os usuários pudessem expressar suas opiniões e compartilhar diversas notícias e informações pela internet, porém algumas vezes tais informações não são verídicas e mesmo assim são espalhadas como se fossem verdade, tal fenômeno é conhecido como fake news. Este evento pode ser compreendido como notícias falsas, as quais são criadas e divulgadas com um objetivo específico, seja ele político ou financeiro. Dentro desse contexto existe um cenário que necessita da aplicação de técnicas e métodos para a identificação automática das fake news, haja vista a quantidade de informações disponíveis se torna impossível uma classificação de modo manual. Neste trabalho são elucidados abordagens que utilizam a mineração de texto, podendo ser utilizadas como solução automática na identificação e classificação de notícias falsas, assim como é demonstrado nos estudos de casos já desenvolvidos nessa perspectiva, visando mostrar os resultados dessas pesquisas ao discutir sua relevância para a área. |
| Descrição: | Abstract In the present due to the advancement in the Technologies of Information and Communication that they influenced mainly the advancement of the Internet and of his tools, like the social medias, for example, the growth of the produced and stored data they grew in the form exponencial in the last decade. This fact finished making possible that the users could express his opinions and share several news and informations for the Internet, however sometimes such informations are not true and are even so spread as if they were true, such a phenomenon is known how fake news. This event can be understood how false, what news is created and spread with a specific objective, be political or financial he. Inside this context there is a scenery who needs the application of techniques and methods for the automatic identification of the fake news, there is in sight the quantity of available informations impossible compensation a classification of manual way. In this work is elucidated approaches that use the text mining, being able to be used like automatic solution in the identification and classification of false news, as well as it is demonstrated in the studies of cases already developed in this perspective, aiming to show the results of these inquiries while discussing his relevance for the area. |
| URI: | http://hdl.handle.net/123456789/4253 |
| Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| LUCAS-ABREU.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso | 1,9 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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