TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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Mineração de texto aplicada à identificação de Fake News
(Universidade Federal do Maranhão, 2019-12-10) ABREU, Lucas Reis
Na atualidade devido ao avanço nas Tecnologias de Informação e Comunicação que influenciaram principalmente o avanço da internet e de suas ferramentas, como as mídias sociais, por exemplo, o crescimento dos dados gerados e armazenados cresceram de forma exponencial na última década. Este fato acabou possibilitando que os usuários pudessem expressar suas opiniões e compartilhar diversas notícias e informações pela internet, porém algumas vezes tais informações não são verídicas e mesmo assim são espalhadas como se fossem verdade, tal fenômeno é conhecido como fake news. Este evento pode ser compreendido como notícias falsas, as quais são criadas e divulgadas com um objetivo específico, seja ele político ou financeiro. Dentro desse contexto existe um cenário que necessita da aplicação de técnicas e métodos para a identificação automática das fake news, haja vista a quantidade de informações disponíveis se torna impossível uma classificação de modo manual. Neste trabalho são elucidados abordagens que utilizam a mineração de texto, podendo ser utilizadas como solução automática na identificação e classificação de notícias falsas, assim como é demonstrado nos estudos de casos já desenvolvidos nessa perspectiva, visando mostrar os resultados dessas pesquisas ao discutir sua relevância para a área.