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dc.contributor.advisor1Amorim, Rainer Xavier de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6851610498599368pt_BR
dc.contributor.referee1Passos, Odette Mestrinho-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1796913245371811pt_BR
dc.contributor.referee2Silva, Anderson Lincoln Vital da-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5760086972865304pt_BR
dc.creatorOliveira, Josimar Farias de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3129145694686989pt_BR
dc.date.accessioned2021-07-09T14:19:25Z-
dc.date.available2021-07-08-
dc.date.available2021-07-09T14:19:25Z-
dc.identifier.urihttp://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/5876-
dc.description.abstractWith the universalization of access to the internet and the globalization of social media, false news travels fast on the internet, capable of changing the news ecosystem. Thus, the objective of this work is to investigate which tools, methods or strategies are available for recognizing and combating false news on the internet, as well as showing which of these tools have been shown to be more efficient. The research methodology adopted is based on the principles of Experimental Software Engineering, which is based on conducting a secondary study: Systematic Mapping. The results obtained showed that the models are based on machine learning and deep learning, using text classification methods, being evaluated by different validation metrics with excellent results.pt_BR
dc.description.resumoCom a universalização do acesso à internet e a globalização de mídias sociais, as notícias falsas correm velozmente na internet, capaz de mudar o ecossistema de notícias. Com isso, o objetivo deste trabalho é investigar quais ferramentas, métodos ou estratégias disponíveis para reconhecimento e combate de notícias falsas na internet, bem como mostrar quais dessas ferramentas se mostraram mais eficientes. A metodologia de pesquisa adotada se fundamenta nos princípios da Engenharia de Software Experimental que se baseia na condução de um estudo secundário: o Mapeamento Sistemático. Os resultados obtidos mostraram que os modelos são baseados em aprendizagem de máquina e aprendizagem profundo, utilizando métodos de classificação de texto, sendo avaliados por métricas de validação diferentes com resultados excelentes.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e Tecnologia - ICETpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectNotícias falsas na internetpt_BR
dc.subjectMapeamento sistemáticopt_BR
dc.subjectFerramentas ou metodologias usadaspt_BR
dc.subjectCombate e reconhecimentopt_BR
dc.subject.cnpqCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.titleTécnicas de reconhecimento e combate a notícias falsas na Internet: um mapeamento sistemáticopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Artigopt_BR
dc.creator.affiliationUniversidade Federal do Amazonaspt_BR
dc.date.event2021-06-30-
dc.publisher.localpubItacoatiara/AMpt_BR
dc.subject.controladoMídias sociaispt_BR
dc.subject.controladoFake newspt_BR
dc.subject.controladoEngenharia de Softwarept_BR
dc.subject.controladoStrings de buscaspt_BR
dc.contributor.advisor1orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3352-4727pt_BR
dc.contributor.advisor1orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3352-4727pt_BR
dc.contributor.referee1orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2728-7307pt_BR
dc.contributor.referee1orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2728-7307pt_BR
dc.creator.affiliation-initUFAMpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informações - Bacharelado - Itacoatiarapt_BR
Appears in Collections:Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação

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