Rumo à Detecção Automática de Notícias Falsas em Plataformas Digitais: Propriedades, Limitações e Aplicações

Abstract

Neste trabalho, investigamos o potencial das soluções automáticas para identificar notícias falsas disseminadas em plataformas digitais. Particularmente, exploramos novos conjuntos de dados e atributos para detecção de notícias falsas e avaliamos o desempenho de previsão de abordagens de aprendizado de máquina. Também quantificamos a informatividade dos atributos para detecção de notícias falsas e apresentamos uma explicação dos fatores que contribuem para as decisões dos modelos. Por fim, propomos e implementamos uma nova estratégia para ajudar os checadores de fatos a identificarem notícias com maior probabilidade de serem falsas, incorporando nossa abordagem em um sistema real.