Please use this identifier to cite or link to this item: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/6782
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorBERNICE, Paulo Roberto-
dc.contributor.authorFLORIANO, Lucas de França-
dc.date.accessioned2022-02-03T17:14:57Z-
dc.date.available2022-02-03T17:14:57Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationFLORIANO, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/6782-
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCurso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemaspt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisher002pt_BR
dc.subjectRedes sociaispt_BR
dc.subjectMídias sociaispt_BR
dc.subjectFake newspt_BR
dc.subjectRedes e comunicação de dadospt_BR
dc.subjectAmeaçapt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectInternetpt_BR
dc.subject.otherInformação e Comunicaçãopt_BR
dc.titleA propagação de notícias falsas nas redes sociais é um problema maior do que a tecnologia pode enfrentar?pt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
Appears in Collections:Trabalhos de conclusão de curso

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
analiseedesenvolvimentodesistemas_2021_1_lucasdefrancafloriano_propagacaodenoticiasfalsasnasredes (1) (2).pdf
  Restricted Access
658.68 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.