Classificação multirrótulo de notícias considerando sua legitimidade e objetividade

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Ciência da Computaçãopt_BR
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dc.contributor.advisorBarbon Junior, Sylvio [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorMorais, Janaina Ignácio dept_BR
dc.contributor.bancaZarpelão, Bruno Bogazpt_BR
dc.contributor.bancaFonseca, André Azevedo dapt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T11:54:32Z
dc.date.available2024-05-01T11:54:32Z
dc.date.created2020.00pt_BR
dc.date.defesa14.08.2020pt_BR
dc.description.abstractResumo: Atualmente, a disseminação de notícias falsas tem aumentado significativamente em relação à classe política e aos membros da sociedade em geral, aumentando as preocupações sobre a potencial propagação de desinformação, de forma que vem aparecendo no centro dos debates sobre os resultados das eleições em todo o mundo Por outro lado, as notícias falsas e satíricas tem um propósito divertido, mas geralmente são colocadas por engano no mesmo contexto das notícias falsas e objetivas Nesta Dissertação , abordamos as diferenças entre objetividade e legitimidade dos documentos noticiosos, tratando cada artigo como tendo duas classes conceituais: objetiva/satírica e legítima/falsa Assim, propomos um Sistema de Apoio à Decisão (Decision Support System — DSS) baseado em um pipeline de Mineraçãode Texto eum conjunto de novas características (features) textuais que usam métodos multirrótulo para classificar artigos de notícias nesses dois domínios Para validar a abordagem, um conjunto de métodos multirrótulo foi avaliado com uma combinação de diferentes classificadores de base e, em seguida, comparado com uma abordagem multi-classe Os resultados apresentaram o nosso DSS como adequado (F1-score de ,81) ao abordar o cenário de notícias enganosas da perspectiva desafiador a da modelagem multirrótulo, superando os métodos multi-classe(F1-score de,68) em um conjunto de dados de notícias com dados reais coletado de vários portais de notícias Além disso, foi analisado como os grupos de features estilométricas podem influenciar nos resultados, com o objetivo de descobrir se um determinado grupo possui mais relevância que outros Como resultado, observou-se que o grupo de features de complexidade obteve maior destaque dentre os grupos analisados, o que demonstrou que a diferença de complexidade textual entre as classes conceituais se destacou como sendo um dos maiores parâmetros auxiliares na decisão do modelopt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Currently, the widespread of fake news has raised on the political class and society members in general, increasing concerns about the potential of misinformation that can be propagated,appearing at the center of the debate about election results around the world On the other hand, satirical news has an entertaining purpose and are mistakenly put on the same context of objective fake news In this work, we address the differences between objectivity and legitimacy of news documents, handing each article as having two conceptual classes: objective/satirical and legitimate/fake Thus, we propose a Decision Support System (DSS) based on a Text Mining (TM) pipeline and a set of novel textual features that uses multi-label methods for classifying news articles on those two domains To validate the approach, a set of multi-label methods was evaluated with a combination of different base classifiers and then compared to a multi-class approach The results reported our DSS as proper (81 f1-score) in addressing the scenario of misleading news from challenging the perspective of multi-label modeling, outperforming the multi-class methods(68f1-score)over a real-life news dataset collected from several portals of news Moreover, it was analyzed how stylometric features groups influenced the result, which showed that complexity features have more relevance than others Also, we analyzed how the group of stylometric features can influence the results in order to find out if a specific group is more relevant than others As a result, it was observed that complexity features got more influence among the analyzed groups,which demonstrated that the differencein textual complexity between the conceptual classes stood out as one of the best auxiliary parameters in the model decisionpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/9280
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectFake newspt_BR
dc.subjectMineração de textopt_BR
dc.subjectSistemas de suporte de decisãopt_BR
dc.subjectComputer sciencept_BR
dc.subjectFake newspt_BR
dc.subjectText data miningpt_BR
dc.subjectDecision support systemspt_BR
dc.titleClassificação multirrótulo de notícias considerando sua legitimidade e objetividadept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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