O Papel da Mídia Digital

Ano: 2021

Instituições de ensino: USP - Universidade de São Paulo

Páginas: 3

Idioma: Portugues

Notas:

Perguntas:
1)"Qual a principal mensagem do trabalho?" Para responder a esta pergunta, identifique no artigo qual o problema que os autores procuram resolver 2)"Qual a principal contribuição do trabalho?" Para responder a esta pergunta, identifique no artigo qual a solução reportada pelos autores 3)"Como o trabalho foi avaliado?" Para responder a esta pergunta, identifique no artigo como os autores avaliaram o impacto da solução proposta no problema identificado originariamente 4)"Qual a principal limitação do trabalho?" Para a responder esta pergunta, *analise criticamente* o trabalho apresentado no artigo e identifique uma limitação na solução reportada relativamente ao problema tratado
Sua resposta 1) As mídias digitais, redes sociais, sites de notícias exacerbaram um antigo problema: a disseminação de Notícias Falsas ou Fake News (ou seja, Notícias falsas ou Fake News publicadas intencionalmente), para fins ideológicos , partidários, políticos, lucrativos, investigativos , etc... No entanto, tanto quanto foi possível observar na literatura relacionada, esses métodos e processos se limitam à identificação da polaridade do sentimento (ou seja, positivo, neutro ou negativo) existente no texto descrito. Embora a classificação de polaridade seja um método eficaz e eficiente para uma ampla gama de aplicações de processamento de linguagem natural, ela não aborda nuances de linguagem (por exemplo, emoções como raiva, tristeza, angústia, sentimento de vingança, ódio , isolamento social , solidão, etc...) que podem fornecer evidências de que um texto contém informações falsas ou fake news ; 2) Diante desse cenário tecnológico da mídia digital, redes sociais e sites de notícias, as abordagens lingüísticas para detecção automática de Notícias Falsas ou Fake News usam informações que podem ser extraídas diretamente do texto das Notícias. Vários métodos e processos baseados nessas abordagens usam classificação gramatical, detector de mentiras e análise de sentimento sobre a redação de notícias em português. Assim, este estudo de caso propõe um método ou processo estendido que, além da classificação gramatical e da análise de sentimento baseada na polaridade, também utiliza detector de mentiras, a análise de emoções e sentimentos para detectar Fake News ou notícias falsas em português ;
3 ) O método e processo estendido apresentou resultados promissores em dados experimentais, obtendo acurácia, eficiência, eficácia e veracidade superior a 92%. Em média, o método e processo proposto superou os métodos e processos baseados na polaridade e na classificação gramatical em 1,4 pontos percentuais; 4) Limitações quanto a detecção de notícias falsas e fake news referente a textos e notícias descritos por pessoas de outros países, nações, culturas e sociedades que não utilizam a língua portuguesa como linguagem nativa e traduzidos para a língua portuguesa por tradutores e intérpretes.

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Resumo

Nas últimas décadas, a divulgação de notícias por meio dos meios digitais, internet e redes sociais, aumentou a acessibilidade à informação às diversas classes sociais e tribos de internautas até então oferecida pelos canais tradicionais como televisão, rádio, jornais, revistas e livros. Apesar de seus benefícios e vantagens, a mídia digital, internet e redes sociais exacerbaram um antigo problema: a disseminação de Notícias Falsas ou Fake News (ou seja, Notícias falsas ou Fake News publicadas intencionalmente). Diante desse cenário tecnológico da mídia digital, as abordagens linguísticas para detecção automática de Notícias Falsas ou Fake News usam informações que podem ser extraídas diretamente do texto das Notícias. Vários métodos e processos baseados nessas abordagens usam classificação gramatical, detector de mentiras e análise de sentimento sobre a redação de notícias em português. No entanto, tanto quanto foi possível observar na literatura relacionada, esses métodos e processos se limitam à identificação da polaridade do sentimento (ou seja, positivo, neutro ou negativo) existente no texto descrito. Embora a classificação de polaridade seja um método eficaz e eficiente para uma ampla gama de aplicações de processamento de linguagem natural, ela não aborda nuances de linguagem (por exemplo, emoções como raiva, tristeza, angústia, sentimento de vingança, ódio , isolamento social , solidão, etc.) que podem fornecer evidências de que um texto contém informações falsas ou fake news. Assim, este estudo de caso propõe um método ou processo estendido que, além da classificação gramatical e da análise de sentimento baseada na polaridade, também utiliza detector de mentiras, a análise de emoções e sentimentos para detectar Fake News ou notícias falsas em português. O método e processo estendido apresentou resultados promissores em dados experimentais, obtendo acurácia, eficiência, eficácia e veracidade superior a 92%. Em média, o método e processo proposto superou os métodos e processos baseados na polaridade e na classificação gramatical em 1,4 pontos percentuais.

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