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Uma abordagem de inteligência artificial para a detecção automatizada de informações falsas relacionadas ao flúor nas redes sociais

Processo: 21/10732-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de julho de 2022
Data de Término da vigência: 30 de junho de 2023
Área de conhecimento:Ciências da Saúde - Odontologia - Odontologia Social e Preventiva
Pesquisador responsável:Thiago Cruvinel da Silva
Beneficiário:Matheus Lotto de Almeida Souza
Supervisor: Plinio Pelegrini Morita
Instituição Sede: Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB). Universidade de São Paulo (USP). Bauru , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: University of Waterloo, Canadá  
Vinculado à bolsa:19/27242-0 - Fake news em saúde: validação de um modelo de redes neurais para detecção de desinformação em Odontopediatria por meio de reações psicofisiológicas de usuários da internet, BP.DR
Assunto(s):Fluoretos   Internet   Aprendizado computacional   Informação em saúde   Fake news
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Fluorides | Information Seeking Behavior | Internet | machine learning | social media | Informação em Saúde

Resumo

O comportamento online de busca por informação em saúde é cada vez maior, amparado pela hiperconectividade digital associada à necessidade das pessoas em direcionarem esforços para a gestão da própria saúde. Nesse contexto, informações falsas sobre odontologia estão frequentemente presentes nas redes sociais, com destaque para o flúor. Isso tem consequências particulares no que diz respeito ao desenvolvimento de crenças que impactam negativamente os comportamentos de saúde bucal das pessoas. Assim, é desejável o desenvolvimento de ferramentas que identifiquem distintas informações falsas sobre o flúor nas redes sociais, além de apoiar as pessoas no consumo de informações confiáveis. Este projeto tem como objetivo desenvolver e avaliar uma abordagem baseada em IA (inteligência artificial) para a detecção automatizada de informações falsas relacionadas ao flúor nas redes sociais. Os conjuntos de dados serão coletados por meio da API do Twitter. O treinamento, validação e teste da modelagem de tópicos semissupervisionados serão realizados em Python. Após a validação e testes dos modelos, serão determinadas suas acurácias e falsos positivos visando a seleção do modelo de melhor desempenho para detecção de informações falsas relacionadas ao flúor. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LOTTO, MATHEUS; HANJAHANJA-PHIRI, THOKOZANI; PADALKO, HALYNA; OETOMO, ARLENE; BUTT, ZAHID AHMAD; BOGER, JENNIFER; MILLAR, JASON; CRUVINEL, THIAGO; MORITA, PLINIO P.. Ethical principles for infodemiology and infoveillance studies concerning infodemic management on social media. FRONTIERS IN PUBLIC HEALTH, v. 11, p. 6-pg., . (21/10732-5)
LOTTO, MATHEUS; HUSSAIN, IRFHANA ZAKIR; KAUR, JASLEEN; BUTT, ZAHID AHMAD; CRUVINEL, THIAGO; MORITA, PLINIO P.. Analysis of Fluoride-Free Content on Twitter: Topic Modeling Study. JOURNAL OF MEDICAL INTERNET RESEARCH, v. 25, p. 10-pg., . (21/10732-5)