Aplicativo Verific.ai : automatização de checagem de notícias nas eleições brasileiras de 2018
Artigo
Aplicativo Verific.ai : automatização de checagem de notícias nas eleições brasileiras de 2018
Rocha Júnior, Dario Brito | Lins, Anthony José da Cunha Carneiro | Souza, Alice Cristiny Ferreira de | Libório, Luiz Felipe de Oliveira | Leitão, André Henrique de Brito | Santos, Flávio Henrique Souza | 2019
Abstract
Apresenta a experiência de desenvolvimento, teste e análise de dados do protótipo do aplicativo
Verific.ai, uma ferramenta de automatização de checagem de links de notícias disponível para sistema Android. A plataforma aplica a técnica da mineração de dados a partir da definição de critérios de verdade e falsidade das notícias no ambiente digital. Os dados são apresentados à luz da análise exploratória descritiva, a partir de testes realizados no período eleitoral brasileiro de 2018. Mostrou-se como é possível delinear e aplicar critérios para evidenciação rápida de conteúdo com potencial falso, ao mesmo tempo em que se evidenciou que tipo de conteúdo tem sido colocado em xeque pelo público consumidor de notícias na internet. It introduces the development, testing and data analysis from the Verific.ai application prototype, an automated tool for checking news links on the Android operating system. This application uses data mining for defining the criteria for truthful and false news in the digital environment. The data are presented in the light of the descriptive exploratory analysis, based on tests conducted during the 2018 Brazilian elections. Through this it was possible to define and apply criteria to quickly reveal any potentially false content, while also showing the type of online news content viewed unfavorably by the consuming public.
Subject(s)
Eleições
Outros assuntos
Desinformação; Fake newsReferência
ROCHA JÚNIOR, Dario Brito et al. Aplicativo Verific.ai: automatização de checagem de notícias nas eleições brasileiras de 2018. Brazilian Journalism Research, Brasília, DF, v. 15, n. 3, p. 546-573, dez. 2019.
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