Navegando por Assunto "Fake news"

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Acesso aberto (Open Access)
DesmitiFake! Fake news como recurso didático na formação de professores de História
(Universidade Federal do Pará, 2024-03-19) SANTOS, Matheus Miranda dos; RODRIGUES, Ronaldo de Oliveira; http://lattes.cnpq.br/1573942492848983; https://orcid.org/0000-0001-5721-2926
A presente dissertação foi conformada no âmbito da linha de pesquisa Criatividade e Inovação em Processos e Produtos Educacionais (CIPPE), do Programa de Pós-Graduação Criatividade e Inovação em Metodologias de Ensino Superior (PPGCIMES), do Núcleo de Inovação e Tecnologias Aplicadas a Ensino e Extensão (NITAE2), da Universidade Federal do Pará (UFPA). Tem por objetivo desenvolver e implementar, por meio de metodologias e práticas ativas, uma sequência didática que utilize fake news como recursos didáticos na formação de professores de História. Almejando alcançar tal objetivo, foi realizada a prototipação do produto educacional na forma de sequência didática intitulada “DesmitiFake!”, disposta em dois encontros voltados para o público do curso de graduação de Licenciatura em História. Posteriormente, o aludido produto educacional foi testado e validado com a participação de discentes do curso de Licenciatura em História da Faculdade de História da UFPA, demonstrando resultados promissores quanto ao envolvimento, engajamento e aprendizado dos discentes na elaboração de estratégias educacionais que potencializem as capacidades críticas e problematizadoras a partir da utilização das fake news como recurso didático. Em seguida, foi elaborado um site destinado a hospedar todos os materiais criados para implementação da sequência didática, vislumbrando oportunizar, criar e ocupar os espaços disponibilizados pelas Tecnologias Digitais da Informação e Comunicação (TDICs), em prol de promover a disseminação de instrumentos que possibilitem subsidiar o processo de enfrentamento as fake news e permitam a aproximação do público-alvo com as potencialidades facultadas pelas TDICs. Desse modo, os resultados da pesquisa indicam artifícios teóricos e metodológicos viáveis para o enfrentamento as fake news, por meio de metodologias e práticas ativas voltadas para discentes do curso de Licenciatura em História.
Acesso aberto (Open Access)
Uma Proposta de arquitetura de big data para detecção de fake news.
(Universidade Federal do Pará, 2020-01-24) QUEIROZ, Daniele Moura de; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
Nos últimos anos, uma grande quantidade de informações tem sido veiculada através da internet, especialmente em mídias sociais, proporcionando uma maior facilidade na obtenção de conhecimentos sobre diversos temas, mas tornando as pessoas suscetíveis a informações falsas que podem acarretar danos variados. Apesar de não ser um fenômeno recente, o compartilhamento de notícias falsas tem sido motivo de preocupação por parte de especialistas e da população em geral, uma vez que pode ocasionar impactos de proporções nacionais e até mundiais. A veiculação de fake news pode ocasionar danos diversos, desde financeiros a prejuízos relacionados com difamação, injúria, ofensa, reputação ou dignidade de pessoas ou organizações. A disseminação destas informações falsas tornou difícil detectar fontes de notícias confiáveis, aumentando a necessidade de ferramentas computacionais que sejam capazes de auxiliar na identificação da confiabilidade do conteúdo digital. Ademais, a quantidade massiva de dados gerados diariamente em alta velocidade e com diferentes tipos de formatos tais como textos, imagens, vídeos e áudios, torna a análise destes dados um grande desafio. Com o advento das tecnologias de Big Data, é possível utilizar uma gama de ferramentas e técnicas para armazenar, processar e analisar, de maneira eficiente, o massivo volume de dados, de forma a contribuir com a investigação da credibilidade de notícias divulgadas e compartilhadas por meio da internet. Este trabalho discute a importância do Big Data para o combate às fake news, pautado em um apropriado enquadramento conceitual e tecnológico, e apresenta uma proposta de arquitetura de Big Data para armazenamento, processamento e análise de grandes conjuntos de dados, objetivando auxiliar na investigação da veracidade de notícias. Para tanto, foram realizados experimentos utilizando uma massa de dados contendo formatos distintos, ou seja, dados estruturados e não estruturados, extraídos a partir de fontes de notícias e formando um corpus composto por notícias falsas e verdadeiras, totalizando 10700 notícias. Essa massa de dados foi armazenada em um cluster Hadoop, utilizando o sistema de arquivos distribuído denominado HDFS (Hadoop Distributed File System). O processamento do corpus ocorreu através do modelo de programação MapReduce e a classificação das notícias foi realizada através do algoritmo Naive Bayes da biblioteca Mahout, obtendo-se uma acurácia de 99,74%. Os resultados preliminares produzidos pelo desenvolvimento deste estudo revelam uma arquitetura capaz de armazenar, processar e analisar Big Data no contexto do combate às fake news.