Autor: Janaina Adolfo da Silva (Currículo Lattes)
Resumo
A evolução da tecnologia trouxe benefícios e malefícios para a sociedade, como a distribuição livre da informação, ao custo do contínuo crescimento das notícias falsas. Graças ao problema gerado pela grande circulação de notícias falsas, torna-se necessário estudar as fake news: Qual a sua definição? Como as pessoas creem nesse tipo de conteúdo? O presente trabalho foca numa pesquisa através do que torna uma notícia atrativa, utilizando dados sobre redes sociais como o Facebook e o Twitter e os vieses cognitivos, além de pesquisa e desenvolvimento, a partir do uso do aprendizado de máquina, de um classificador de manchetes de notícias com foco na temática sobre o coronavírus, utilizando o algoritmo Naive Bayes, o mais indicado para classificação textual. Assim, foi desenvolvido um sistema chamado News Check onde conta-se com 500 frases de manchete de notícias verificadas, em português brasileiro em seu banco de dados. Foi atingido, no melhor caso, o score de 76%, no caso médio o score de 68% e no pior caso o score de 58%. Porém, mesmo no pior caso, as notícias falsas foram classificadas com 72% de precisão. Conclui-se desta maneira, que por mais que o algoritmo se aproxime do triplo da capacidade humana de identificar fake news, o mesmo não substitui a necessidade da atenção à leitura e desenvolvimento do senso crítico de cada leitor.