Combatendo Fake News nas Redes Sociais via Crowd Signals Implícitos

Abstract

A disseminação de Fake News é um problema conhecido nas redes sociais. Uma das principais abordagens para detectar, automaticamente, este tipo de notícia é baseada na reputação, em especial a que utiliza Crowd Signals. Embora promissora, esta abordagem depende de informações nem sempre disponíveis: a opinião explícita dos usuários sobre as notícias serem fake ou não. Para superar esta desvantagem, este artigo propõe um método, baseado em Crowd Signals Implícitos, que não exige a opinião explícita dos usuários. Experimentos forneceram evidências de que o método proposto pode detectar Fake News sem exigir a opinião explícita dos usuários e sem comprometer os resultados obtidos pelo estado da arte dos métodos baseados em Crowd Signals.

JEDi – Um Jogo Educacional Digital para Apoiar a Capacitação Discente na Identificação de Fake News Escritas em Língua Portuguesa: Estudos de Caso nos Ensinos Médio e Superior

“…Independente de ter surgido ou não na rede social ou em um aplicativo de troca de mensagens, a partir da sua chegada, essa notícia pode ser potencializada pela sua propagação. A terceira é quando uma notícia não fake é publicada, porém se torna fake, a partir do seu espalhamento, de acordo com as contribuições intencionalmente falsas feitas durante a sua propagação (P. Freire & Goldschmidt, 2020). Independente do momento de criação, as razões que potencializam a divulgação intencional das notícias falsas nos MDDN podem ser divididas em três categorias.…”

“…Como consequência, algumas ações mitigadoras estão sendo potencializadas. Assim, podem-se destacar a criação de legislação punitiva 2 , os serviços de checagem de fatos e o emprego de abordagens computacionais nos MDDN (P. Freire & Goldschmidt, 2020).…”

AUTOMATA: Um Ambiente para Combate Automático de Fake News em Redes Sociais Virtuais

“…Em busca de mitigar os efeitos nocivos das fake news, ferramentas computacionais que possam auxiliar no combate a esse tipo de notícia têm sido desenvolvidas, sendo poucas delas voltadas para notícias escritas em Língua Portuguesa 2,3,4,5,6,7 . Até onde foi possível observar, tais ferramentas apresentam uma postura passiva, sob dois aspectos: (i) se limitam a identificar possíveis fake news apenas a partir de notícias a elas apresentadas pelos seus usuários; (ii) não atuam para tentar mitigar a propagação dessas notícias.…”

Fake News Detection about Covid-19 in the Portuguese Language

“…Com a proliferac ¸ão da Covid-19 na América Latina, observou-se uma crescente propagac ¸ão de notícias falsas, do inglês fake news, relacionadas à doenc ¸a nas Redes Sociais (RS). Para além do âmbito da saúde, a disseminac ¸ão de notícias falsas nas RS é um problema nos diversos setores da sociedade e tem motivado a conduc ¸ão de pesquisas no mundo todo [Zhang andGhorbani 2020, Freire andGoldschmidt 2019]. Um fato que contribui para a proliferac ¸ão desse tipo de notícia são os algoritmos que consideram as preferências do usuário pois, a partir desses, as pessoas têm muito contato com conteúdos que corroboram com sua visão de mundo, o que não significa que há evidências científicas que comprovem as informac ¸ões compartilhadas.…”