Classificação de fake news a partir de dados textuais com machine learning

Abstract

A pandemia da COVID-19, causada pelo coronavírus SARS-CoV-2, impôs desafios significativos para a saúde e sociedade desde a declaração de Emergência de Saúde Pública de Importância Internacional pela OMS2 . Além das mudanças na rotina e no trabalho, a forma de comunicação foi transformada, resultando em um aumento expressivo no compartilhamento de informações. No entanto, esse cenário também propiciou a disseminação em massa de informações falsas e desinformação, principalmente por meio de redes sociais e aplicativos de mensagens. Por meio da implementação de modelos de machine learning treinados em conjuntos de dados sobre vacinação, o objetivo do presente trabalho foi classificar e categorizar precisamente notícias e/ou mensagens como falsas ou verdadeiras com base nos padrões e estudos sobre vacinação. Os conjuntos de dados foram coletados em diversas fontes, variando entre grupos de redes sociais e agência verificadoras de fatos. Estima-se que o presente trabalho auxilie a identificação de notícias falsas ou fake news sobre o tema selecionado.

The COVID-19 pandemic, caused by the SARS-CoV-2 coronavirus, has posed significant challenges for health and society since the declaration of a Public Health Emergency of International Concern by the WHO . In addition to changes in routine and work, the form of communication was transformed, resulting in a significant increase in information sharing. However, this scenario also led to the mass dissemination of false information and misinformation, mainly through social networks and messaging applications. Through the implementation of machine learning models trained on vaccination datasets, the objective of the present work is to precisely classify and categorize news and/or messages as false or true based on patterns and studies on vaccination. Datasets were collected from a variety of sources, ranging from social media groups to fact-checking agencies. It is estimated that the present work will help to identify false news or fake news on the selected topic.