Análise de sentimentos para detecção de notícias potencialmente falsas

• Processo: 18/18612-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2019
• Área de conhecimento: Linguística, Letras e Artes - Linguística - Teoria e Análise Lingüística
• Pesquisador responsável: Oto Araújo Vale
• Beneficiário: Guilherme Cazzini Cardoso
• Instituição Sede: Centro de Educação e Ciências Humanas (CECH). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Linguística descritiva Notícia Falseabilidade Confiabilidade Processamento de linguagem natural
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Sentimentos | Detecção | Fake news | Notícias | Descrição linguística

Resumo

Este projeto visa analisar as notícias falsas, ou fake news, presentes no corpus Fake.Br Corpus, de Santos et al (2018) a fim de identificar a relação entre a ocorrência de sentenças de polaridades positiva e negativa (Scopim, 2011) e a credibilidade dessas notícias. Para isso, as notícias serão analisadas em busca das palavras opinativas, a fim de facilitar o acesso e a formalização dos dados para posterior análise. Após a coleta dos dados com o auxílio da ferramenta Unitex 3.1 serão realizados testes estatísticos e linguísticos para se verificar se a hipótese de que a taxa de polaridade positiva e negativa em sentenças presentes no corpo e título da notícia tem relação com a falseabilidade da notícia, separando as ocorrências encontradas em quatro grupos de notícia a fim de tentar a maior taxa de sucesso na identificação das notícias falsas, que será a última fase do projeto. Os dados obtidos no processo de analisar o sentimento das sentenças poderão ajudar futuras pesquisas de métodos para se reconhecer notícias falsas de forma automática, podendo contribuir para o ramo linguístico e computacional de PLN (processamento de linguagem natural).