Detalhes da Dissertação

TÍTULO
Detecção de Fake News no Idioma Português: um Método Baseado em Análise de Sentimentos e Características Linguísticas

AUTORES
Marcelo Pereira de Souza
Ronaldo Ribeiro Goldschmidt (orientador)

DATA DA DEFESA
09/02/2021

LINHA DE PESQUISA
Engenharia de Sistemas e Informação

RESUMO
Com a popularização da Internet no Brasil, a divulgação de notícias através das mídias digitais tem proporcionado mais acesso à informação. Apesar dos benefícios, as mídias digitais potencializaram um problema antigo, a disseminação intencional de notícias falsas: as denominadas Fake News. Diante desse cenário, destacam-se as abordagens linguísticas para detecção automática de Fake News que utilizam informações que podem ser extraídas diretamente do texto da notícia. Baseados nessas abordagens, foram propostos métodos que utilizam a classificação gramatical e a análise de sentimentos presentes na escrita das notícias em língua portuguesa. Entretanto, até onde foi possível observar, a análise de sentimentos presente nesses trabalhos se limita a utilização da polaridade (i.e. positiva, neutra ou negativa) existente no texto. Tendo como base essa limitação, este estudo propõe um método estendido que, além da classificação gramatical e da análise de sentimentos por polaridade, utiliza a análise da emoção (i.e. raiva, tristeza e etc) e avalia a contribuição de cada elemento na identificação de Fake News. O método estendido apresentou resultados promissores em dados experimentais, obtendo acurácia superior a 92% na identificação de Fake News no domínio da língua portuguesa. No geral, superou o método original em 1,4% ao acrescentar a classificação de emoções.

ABSTRACT
In the last decades, the dissemination of news through digital media has increased the information accessibility previously offered by traditional channels. Despite their benefits, digital media have exacerbated an old problem: the spread of Fake News, (i.e., false News intentionally published). Faced with this scenario, the linguistic approaches to automatic Fake News detection use information that can be directly extracted from the News’ text. Several methods based on these approaches use grammatical classification and sentiment analysis over News writing in Portuguese. However, as far as it was possible to observe in the related literature, these methods are limited to the identification of polarity sentiment (i.e., positive, neutral or negative) existing in the text. Hence, this study proposes an extended method that, in addition to the grammatical classification and polarity based sentiment analysis, also uses the analysis of emotions (i.e., anger, sadness, etc.) to detect Fake News written in Portuguese. The extended method showed promising results in experimental data, obtaining accuracy greater than 92%. In average, the proposed method overcame polarity and gramatical classification based methods in 1.4 percentage points.

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