Detecção Automática de Desinformação Relacionada à Covid-19 no Brasil

Abstract

A disseminação de notícias falsas tem impacto em diversas áreas cruciais da governança democrática. Muitas abordagens de identificação destas noticiais tomam como base a exploração de informações capturadas depois de sua propagação nas redes. Propomos uma metodologia de detecção em estágio inicial de propagação. Efetuamos uma análise exploratória que compreende o treinamento de milhares de modelos utilizando conjuntos diversos de parâmetros e atributos textuais extraídos de notícias suspeitas. Neste processo, desenvolvemos uma base inédita de notícias falsas propagadas no Brasil relativas à Covid-19. Resultados revelam os conjuntos de atributos mais relevantes e o poder de classificadores supervisionados para este problema no Brasil.