Extração de dados estruturados em artigos de checagem de fatos

Abstract

As notícias falsas vêm ganhando força na Internet há mais de uma década, causando um grande impacto nas sociedades, tanto no âmbito social quanto econômico. Nossa socie dade está cada vez mais dividida e polarizada, e isso é potencializado pela disseminação de desinformação. A sociedade civil tem se mobilizado em várias frentes na luta contra as notícias falsas, incluindo os veículos de notícias que realizam um trabalho rigoroso de verificação de fatos, mantendo imparcialidade, apartidarismo e transparência. No en tanto, também são necessários esforços dos legisladores para que haja responsabilização criminal para quem comete tais atos na Internet. Além desses esforços, serão necessários avanços científicos para combater o impacto causado pela desinformação, uma vez que a velocidade com que a desinformação circulam nos meios digitais está cada vez mais rá pida, o que impossibilita a revisão manual dos conteúdos compartilhados. Para combater o impacto causado pela desinformação é necessário identificar e sinalizar essas notícias de maneira rápida, a fim de minizar os danos causados. Entre os desafios da área de checa gemdefatos, temos a obtenção de dados que acompanhem a volatilidade do conteúdo das notícias falsas que são propagadas. Com isso em mente, o trabalho pretende contribuir para a área de checagem de fatos através da construção de uma ferramenta que possibi lite extrair bases de dados confiáveis de notícias falsas já verificadas. Como avaliação da ferramenta construída, foram coletadas mais de seis mil notícias verificadas. Além disso, foram realizados experimentos para avaliar o desempenho da ferramenta.

Fake news has been taking the internet for more then a decade, causing a grant impact on society, either in a social or economic level. Our society is getting more divided and polarized and that is potentiated by the dissemination of misinformation. Civil society have mobilized itself on several ways to fight against fake news, including media outlets that carry out rigorous fact-checking work, maintaining impartiality, non-partisanship and transparency. However, efforts are also needed from legislators to ensure that those who commit such acts on the internet are held criminally responsible. In addition to these ef forts, scientific advances are also needed to fight the impact caused by misinformation, since the speed in which it spreads throughout digital media is getting faster, making it impossible to manually review shared content. To fight the impact caused by misinfor mation, it is necessary to identify and flag fake news quickly in order to minimize the damaged caused. Among the challenges of the fact-checking field is obtaining data that tracks the volatility of the fake news content that is propagated. With that as the focus, this paper aims to contribute to the fact-checking field through the development of a tool that enables the extraction of reliable data bases of already verified fake news. To evaluate the tool, more than 6,000 verified news articles were collected. In addition, experiments were held to evaluate it’s performance.