Análise temática e temporal de Fake News veiculadas entre 2019 e 2022

Abstract

O interesse na questão da desinformação é crescente nos últimos anos e vem tomando os holofotes em todo o mundo, sendo responsável por grandes decisões políticas em países e também responsável por grandes problemas na saúde pública, principalmente durante a pandemia de Covid-19 (2020 - 2022). Contudo, as Fake News, ou mentiras, sempre existiram. Na Internet, as hoaxes já eram bastante comuns no início da década de 2010; histórias fantasiosas que eram pensadas para tornarem-se virais ou para enganar quem não fosse verificar suas informações. Com um aumento em frequência e disseminação destas peças de desinformação, questiona-se se alguns acontecimentos de grande importância têm impacto nas temáticas deste novo tipo de desinformação. Este trabalho tem como objetivo a criação de um banco de dados de notícias já desmentidas por agências de Fact-Checking, a analise seus principais temas e a verificação se suas temáticas mudam em decorrência de grandes acontecimentos, como por exemplo, a própria pandemia de Covid-19. Para a criação do banco de dados das notícias e a análise de seus principais temas serão utilizadas ferramentas de Mineração de Texto, sendo elas Web Scraping, para a coleta automatizada das Fake News, e Modelagem de Tópicos, para a análise temáticas da base de dados construída. O intuito desta análise é que possamos fazer correlações de seus temas com eventos ocorridos próximo a data em que foram veiculadas. Ao final deste trabalho, verificou-se que isso é de fato possível.

Interest in the subject of disinformation has been growing in recent years and has been taking the spotlight around the world, being responsible for major political decisions in countries and also responsible for major public health problems, especially during the Covid-19 pandemic (2020 - 2022). However, Fake News have always existed. On the Internet, hoaxes were already quite common in the early 2010s; fantasy stories that were designed to go viral or to fool anyone who wouldn't check their information. With an increase in the frequency and dissemination of these pieces of disinformation, the question arises whether some events of great importance have an impact on the themes of this new type of disinformation. This work aims to create a database of news already denied by Fact-Checking agencies, analyze its main themes and check whether its themes change as a result of major events, such as the Covid-19 pandemic itself. To create the news database and analyze its main themes, Text Mining tools will be used, namely Web Scraping, for the automated collection of Fake News, and Topic Modeling, for thematic analysis of the database. The purpose of this analysis is that we can make correlations between its themes and events that occurred close to the date on which they were published. At the end of this work, it was verified that this is indeed possible.