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                    [0] => Introduction: The phenomenon of disinformation consists of the propagation of untrue and falsified information to obtain financial gains, manipulate public opinion, weaken a political field, alter power relations, strengthen hate groups, or feed prejudices through representations deliberately distorted. With the advent of social media, online news consumption has increased, and changes in information behavior have led to greater access to and sharing of fake news. Such news is often designed to look like real news and is created and disseminated very quickly. Method: In this work, we propose a methodology for detecting fake news using deep neural networks, with a sample of more than 2 million tweets from our own dataset, collected with the Twitter API during the Brazilian presidential elections in 2022. Tweets were automatically labeled by a weak supervision model. Results: The results obtained with the model were an F1-score of 98% in tweets with non-fake news and an F1-score of 47% in tweets containing fake news. The area under the ROC curve was 0.848, considered a value that shows potential. Conclusion: The results of artificial neural network models are promising to speed up the much-needed work of verifying the veracity of news, especially in  elections, which require rapid detection of fake news. However, it remains a challenge to work with large volumes of unlabeled data, such as those used in this research. The main fake news topics found were related to moral and religious values, economic agendas, the suitability of institutions, endorsement of public figures, association of opponents, and parties with crime and scientific denialism.@en
                    [1] => Introdução: O fenômeno da desinformação consiste na propagação de informações não verídicas e falsificadas com o objetivo de obter ganhos financeiros, manipular a opinião pública, enfraquecer um campo político, alterar as relações de poder, fortalecer grupos de ódio ou alimentar preconceitos por meio de representações deliberadamente distorcidas. Com o advento das mídias sociais, percebe-se o aumento do consumo de notícias online além de alterações no comportamento informacional que levaram a um aumento no acesso e compartilhamento de fake news. Tais notícias frequentemente são concebidas para se parecerem com notícias verdadeiras e são criadas e disseminadas muito rapidamente. Método: Neste trabalho propomos uma metodologia para detecção de notícias falsas usando redes neurais profundas, com uma amostra de mais de 2 milhões de tweets de um conjunto de dados próprio, coletado com a API do Twitter durante as eleições presidenciais brasileiras no pleito de 2022. Os tweets foram rotulados automaticamente por um modelo de supervisão fraca. Resultados: Os resultados obtidos com o modelo foram F1-score de 98% em tweets de notícias não falsas e F1-score de 47% em tweets contendo notícias falsas. A área sob a curva ROC foi de 0.848, considerado um valor que mostra potencial. Conclusão: São promissores os resultados de modelos de redes neurais artificiais para agilizar o tão necessário trabalho de verificação de veracidade de notícias, especialmente em pleitos eleitorais, que exigem rápida detecção de fake news. Contudo, ainda é um desafio trabalhar com grandes volumes de dados não rotulados, como aqueles utilizados nesta pesquisa. Os principais tópicos de fake news encontrados estavam relacionados a valores morais e religiosos, pautas econômicas, idoneidade de instituições, endosso de figuras públicas, associação de adversários e partidos ao crime e negacionismo científico.@pt
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