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Título: Otimização do processo de checagem de fatos com suporte de IA: arquitetura e protótipo conceitual de uma ferramenta para triagem e análise aprofundada de desinformação
Título(s) alternativo(s): Optimizing the fact-checking process with AI support: architecture and conceptual prototype of a tool for screening and in-depth analysis of misinformation
Autor(es): CASEIRO, Carlos Vitório Sorg
SILVA, Joabe Soares da
MARINHO, Marcelo Henrique da Costa
Orientador(es): GOMES, José William Pinto
Outro(s) contribuidor(es): GODOY, Henri Alves de
SPIGOLON, Ana Lúcia
Tipo documental: Monografia
Palavras-chave: Análise de dados;Informação - segurança;Sistemas de informação;Inteligência artificial
Data do documento: 3-Dez-2025
Editor: 004
Referência Bibliográfica: CASEIRO, Carlos Vitório Sorg; SILVA, Joabe Soares da; MARINHO, Marcelo Henrique da Costa. Otimização do processo de checagem de fatos com suporte de IA: arquitetura e protótipo conceitual de uma ferramenta para triagem e análise aprofundada de desinformação, 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Curso Superior de Tecnologia em Segurança da Informação) - Faculdade de Tecnologia de Americana “Ministro Ralph Biasi”, Americana, 2025.
Resumo: Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um protótipo de ferramenta baseada em Inteligência Artificial para auxiliar agências de fact-checking na verificação de notícias falsas de forma mais eficaz. O sistema utilizará uma LLM (Large Language Models), modelo de linguagem de grande escala, da Google, possibilitando a coleta de notícias diretamente enviadas por usuários por meio do WhatsApp. A partir das informações recebidas, a ferramenta será capaz de retornar uma estimativa da probabilidade de a notícia ser falsa, com base em padrões linguísticos, elementos contextuais e dados obtidos em portais confiáveis de notícias. Dessa forma, jornalistas e profissionais da área de checagem poderão obter uma análise preliminar sobre a veracidade da informação antes de sua verificação completa pela equipe especializada. A ferramenta também contará com um banco de dados simples, permitindo evitar análises repetidas de uma mesma notícia e otimizando o desempenho do sistema. Ao final do processo, a ferramenta gerará à agência de fact checking um relatório com os principais indícios encontrados, servindo como um guia inicial para uma investigação mais aprofundada e contribuindo para a tomada de decisão final sobre a veracidade da informação.
This work aims to develop a prototype tool based on Artificial Intelligence to help fact checking agencies verify fake news more effectively. The system will use a large language model (LLM) from Google, allowing the collection of news directly submitted by users through WhatsApp. Based on the received information, the tool will be able to return an estimate of the probability that the news is false, based on linguistic patterns, contextual elements, and data obtained from reliable news portals. In this way, journalists and fact-checking professionals will be able to obtain a preliminary analysis of the truthfulness of the information before its complete verification by the specialized team. The tool will also include a simple database, allowing it to avoid repeated analyses of the same news and optimize system performance. At the end of the process, the tool will generate a report for the fact-checking agency with the main evidence found, serving as an initial guide for further investigation and contributing to the final decision-making regarding the truthfulness of the information.
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/40632
Aparece nas coleções:Trabalhos de Conclusão de Curso



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