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https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/6782
Title: | A propagação de notícias falsas nas redes sociais é um problema maior do que a tecnologia pode enfrentar? |
Authors: | FLORIANO, Lucas de França |
Advisor: | BERNICE, Paulo Roberto |
type of document: | Monografia |
Keywords: | Redes sociais;Mídias sociais;Fake news;Redes e comunicação de dados;Ameaça;Inteligência artificial;Internet |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | 002 |
Citation: | FLORIANO, Lucas de França. A propagação de notícias falsas nas redes sociais é um problema maior do que a tecnologia pode enfrentar?. 2021. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia de São Paulo, São Paulo, 2021. |
Abstract: | O presente trabalho tem como objetivo avaliar a utilização da tecnologia, bem
como sua importância, competência e eficácia, no combate às noticiais falsas
amplamente difundidas dentro das redes sociais. A metodologia utilizada seguiu os
princípios da pesquisa bibliográfica baseada em Gil. Foram realizadas buscas nas
bases de dados Scielo, Google Scholar, Stanford Edu, publicados nos últimos 20 anos
(2001 a 2021). Foram utilizados 7 artigos internacionais e 3 nacionais, disponíveis
online em texto completo e de acordo com os critérios da pesquisa. O estudo
identificou que as principais tecnologias aplicadas ao combate às fake news, tais como
inteligência artificial, aprendizado de máquina, redes neurais, análise de grafos e de
linguagem natural possuem forte aptidão para a realização da tarefa. A atuação
destas, ainda que frente à grande complexidade envolvida no processo de
identificação e combate à desinformação nas redes, resulta em processos essenciais
de monitorização, detecção e intervenção de anormalidades promissores para a
manutenção de informações confiáveis e verídicas na internet. The present work aims to study the use of technology, as well as its importance, competence and effectiveness, in combating false news widely spread within social networks. The methodology used followed the principles of bibliographical research based on Gil. Searches were performed in the Scielo, Google Scholar, Stanford Edu databases, published in the last 20 years (2001 to 2021), in addition to using 7 international and 3 national articles, available online in full text and according to the inclusion criteria. The study identified that the main technologies applied to combat fake news such as artificial intelligence, machine learning, neural networks, graph analysis and natural language analysis have strong aptitude for performing the task. Their performance, despite the great complexity involved in the process of identifying and combating misinformation in networks, results in essential processes of monitoring, detection and intervention of promising abnormalities for the maintenance of reliable and truthful information on the internet. |
URI: | http://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/6782 |
Appears in Collections: | Trabalhos de conclusão de curso |
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