Caracterização, Evolução e Identificação de Padrões em Notícias Falsas: Uma Abordagem Voltada à Modelagem de Tópicos

Abstract

Este estudo propõe uma metodologia capaz de realizar a caracterização, o estudo evolucional e a identificação de padrões de escrita em notícias falsas. Dessa forma, foi realizado o tratamento e aperfeiçoamento de um corpus não-balanceado. Posteriormente, foi realizada a análise das notícias com o uso de técnicas de processamento de linguagem natural e modelagem de tópicos fazendo uso de algoritmos tradicionais (LDA e LSA). Os resultados compreendem a criação de um dicionário que caracteriza os padrões de escrita presentes nas notícias falsas estudadas, bem como a comparação de eficiência entre os algoritmos utilizados por meio do uso da métrica de coerência.