DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 321

Aluno: Edinaldo Vieira Lima Júnior

Título: "Abordagem Multidimensional Para Detecção De Fake News Utilizando Ensemble Learning"

Orientador: Fernando Buarque de Lima Neto

Examinador Externo: Emmanuel Andrade de Barros Santos - (UPE)

Examinador Interno: Carlo Marcelo Revoredo da Silva

Data-hora: 28 de março de 2025 às 10h.

Local: Formato Remoto - Google Meet.

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Resumo:

         "A disseminação de notícias falsas é um problema crescente nas mídias sociais, impactando negativamente a sociedade como um todo. A proliferação de fake news pode ter consequências graves, desde interferir nas eleições até propagar informações falsas sobre a saúde pública, o que pode levar a decisões equivocadas. Com o objetivo de combater a disseminação de fake news, muitos esforços têm sido feitos para detectá-las. Diversos estudos têm apontado que fatores como emoções, crenças políticas e confiança em fontes não confiáveis são alguns dos motivos que levam as pessoas a compartilhar fake news. Emoções como medo, raiva e ansiedade, por exemplo, podem influenciar na propensão de compartilhamento, uma vez que elas despertam um senso de urgência e necessidade de compartilhar informações rapidamente. Nesse contexto, a construção de um algoritmo de ensemble que combina várias técnicas pode ser uma abordagem eficaz para detectar fake news. O uso de múltiplas técnicas pode melhorar a precisão da detecção, se levado em consideração os vários aspectos desse tipo de notícia para capturar a atenção do leitor e fazê-lo compartilhar. Além disso, oferecer mais legibilidade dos resultados pode auxiliar na compreensão dos motivos pelos quais uma notícia foi rotulada como falsa. Assim, o objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver um algoritmo de ensemble que combine diferentes técnicas para a detecção de fake news e ofereça resultados mais legíveis e compreensíveis. Serão exploradas técnicas de processamento de linguagem natural, análise de sentimentos, que extrai características sintáticas, gramaticais, sentimentais e de contextos de notícias específicas. O objetivo é descobrir as propriedades do conteúdo que irão gerar características orientadas pela linguagem. A solução para este problema é híbrida, combinando aprendizado de máquina, semântica e processamento de linguagem natural. O projeto visa contribuir para a melhoria das ferramentas de detecção de fake news, a fim de minimizar seus impactos na sociedade."