Modelo Matemático apoiado por um Algoritmo Genético para classificação de Fake News na Web

Abstract

Notícias falsas (fake news) são notícias com elementos inverídicos em sua estrutura e que podem interferir em eventos importantes, desde eleições a ações de combate a pandemias. Assim, algoritmos para classificação e detecção dessas notícias interessam à comunidade científica. Neste trabalho, desenvolvemos um modelo matemático baseado em modificações de um modelo anterior para detecção de fake news que considera componentes estruturais de notícias para sua classificação como verdadeira ou falsa. Além disso, implementamos um algoritmo genético para ponderação dos fatores de relevância. Resultados indicam uma melhor eficácia em comparação ao modelo utilizado como base.

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

“…A Figura 1 apresenta os resultados obtidos pelo projeto, em 1(a) as taxas de acerto entre as classificac ¸ões do modelo inicial [Ferreira et al 2020] e da utilizac ¸ão do AG [Almeida et al 2021] e o ED (nosso trabalho) e em 1(b) a ponderac ¸ão entre os critérios encontrados pela melhor execuc ¸ão do algoritmo ED desenvolvido.…”

“…Iniciando o percurso metodológico, criamos uma nova base de dados manualmente, para ajuste dos parâmetros e outra para teste dos valores encontrados. A primeira com 50 notícias, sendo 25 falsas e 25 verdadeiras e a segunda com 100 notícias, sendo 50 falsas e 50 verdadeiras.A criac ¸ão de uma nova base baseou-se no fato do trabalho de [Almeida et al 2021] utilizar de apenas 50 notícias no processo de validac ¸ão.…”

“…O algoritmo ED desenvolvido aplicado às 50 notícias de ajuste foram executados 30 vezes, pela lei estocástica do algoritmo, e por 100 gerac ¸ões e com 100 indivíduos, valores de gerac ¸ões similares aos valores utilizados em [Almeida et al 2021] visando uma comparac ¸ão honesta entre os algoritmos. Os parâmetros de operadores genéticos do ED utilizados foram 1,2 para a mutac ¸ão e 0,5 para o cruzamento.…”

“…Visto que esse problema atinge esfera mundial, existe relevância, interesse e necessidade da contribuic ¸ão da comunidade científica no sentido de implementac ¸ão de medidas que o solucionem [Biasi et al 2022]. Este trabalho apresenta uma pesquisa no âmbito da identificac ¸ão e classificac ¸ão dessas notícias baseados em dois trabalhos: [Ferreira et al 2020] e [Almeida et al 2021].…”

“…O modelo obteve êxito em sua proposic ¸ão inicial e conseguiu classificar de modo correto grande parte das notícias. [Almeida et al 2021] continuaram o trabalho de [Ferreira et al 2020] de apresentar, por meio de variac ¸ões do peso dos parâmetros estruturais e pequenas alterac ¸ões no modelo, uma melhor classificac ¸ão de notícias como falsas ou não. O trabalho atingiu uma acurácia cerca de 5%.…”