Uma abordagem de Ciência de Dados para identificar Fake News no âmbito político
Autor: Marcelo Hideaki Iwata Kito
Orientador: Prof. Assoc. João Pedro Albino
Com o advento da Internet, a quantidade de informações disponível cresceu muito rapidamente transformando-se, ao longo dos anos, em uma ampla rede de tecnologias e pessoas conectadas. Uma das muitas mudanças provocadas pela Internet é a facilidade com a qual um usuário consegue consumir informações, e até mesmo produzi-las. Entretanto, essa acessibilidade permitiu a veiculação de informações enganosas numa proporção maior e mais facilmente do que se faria em veículos convencionais. A essas informações falsas tem sido atribuído o termo ”fake news”, que procuram passar credibilidade ao leitor, mas sem seguir as diretrizes para garantir a precisão ou a veracidade das mesmas. Essas ”fake news” têm obtido bastante atenção, principalmente no âmbito político, mas existem casos relacionados a outros tópicos, como vacinação, nutrição e mesmo no mercado de ações, podendo afetar diferentes esferas da sociedade. Com o intuito de atenuar a desinformação gerada pela propagação de fake news, este projeto buscou desenvolver um aplicativo móvel com o intuito de classificar, utilizando-se de aprendizado de máquina, a veracidade das notícias fornecidas ao usuário. O aplicativo utilizou-se do fluxo de desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina, da ferramenta Python e suas bibliotecas, assim como o framework de desenvolvimento híbrido Ionic. Na primeira etapa de coleta de dados (referenciado como ”conjunto de dados primário”) foram desenvolvidos rastreadores de rede (web crawlers) para obter dados de três sites de notícias escolhidos ao acaso. Em uma segunda etapa de aquisição de dados, utilizou-se o conjunto de dados ”Fake.Br corpus”, composto de notícias reais e falsas em português e recolhidas, catalogadas e disponibilizadas pela Universidade de São Paulo (USP). Por fim, são apresentados o aplicativo e os resultados obtidos com os modelos treinados.