IDALina - uma proposta (I)nteligente de aprendizagem profunda para (D)etecção (A)utomática de notícias falsas na (Lín)gua Portugues(a)

Abstract

O crescimento das redes sociais alavancou o consumo de notícias por conta de seu fácil acesso e baixo custo dos veículos de comunicação. Contudo, com o advento das redes sociais, a Internet se tornou o ambiente perfeito para a disseminação de notícias falsas, conhecidas popularmente como Fake News. No contexto mundial, onde as informações são transmitidas e compartilhadas rapidamente, torna-se cada vez mais evidente a necessidade de prezar pela credibilidade e idoneidade do veículo transmissor de conteúdo. Portanto, esta dissertação se coloca como sendo um importante passo no sentido de alavancar a pesquisa nacional na área de detecção de notícias falsas em português e caminhar na direção do aumento de confiabilidade dos veículos de imprensa nacionais. Inicialmente, por meio de uma revisão sistemática, a primeira contribuição deste trabalho está relacionada à identificação da pesquisa científica em torno da detecção de notícias falsas em português, que ainda encontra-se em um estado incipiente. Esta lacuna motivou a criação da IDALina - Uma proposta (I)nteligente de aprendizagem profunda para (D)etecção (A)utomática de notícias falsas na (Lín)gua Portugues(a). IDALina propõe uma arquitetura híbrida, composta por redes convolucionais e recorrentes, que visa classificar notícias falsas por meio de suas características semânticas, morfossintáticas e sentimentais obtidas através de técnicas de processamento de linguagem natural. Após um conjunto de experimentos preliminares, que otimizaram as medidas de performance da arquitetura proposta, IDALina foi comparada com várias arquiteturas distintas e propostas com soluções consideradas estado-da-arte, obtendo uma acurácia de 98,1%, com uma taxa de falso positivo de 1,9%. Desta forma, concluiu-se que a solução proposta supera as medidas de performance em comparação com todos estes modelos utilizados até então para resolver o problema de notícias falsas em português. Contudo, a principal contribuição desta dissertação está na alavancagem da discussão científica e da pesquisa nacional acerca do tema. Além do impacto pela sua natureza inovadora, há também o impacto social deste estudo de propor ferramentas e soluções que mitiguem o problema da proliferação de notificas falsas em português