Estudo Comparativo entre um Algoritmo de Evolução Diferencial e um algoritmo Genético para classificação de Fake News na Web

Abstract

As populares fake news são notícias falsas ou falaciosas cujo objetivo consiste em disseminar informações inverídicas sobre um determinado assunto. Essas notícias tem influenciado cenários de importante relevância. Nesse contexto, trabalhos no âmbito da computação foram aplicados a esse problema. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver um algoritmo de evolução diferencial que ajuste pesos de parâmetros de componentes estruturais de uma notícia a fim de classificá-la corretamente. O intuito do algoritmo é classificar de uma maneira mais assertiva quando comparado a outro trabalho da literatura que utiliza o Algoritmo Genético para a ponderação. Resultados indicam que o algoritmo de evolução diferencial, para base de dados avaliada, apresenta, de forma tênue, mais êxito na identificação e classificação dessas notícias.