MINERAÇÃO DE DADOS NO ÂMBITO DOS FILTROS BOLHA NO COMPARTILHAMENTO DE FAKE NEWS

REVISÃO DA LITERATURA E PROPOSTA DE MECANISMOS DE PREVENÇÃO

Autores

  • Profª Drª Bruna Carolina Rodrigues da Cunha Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo – IFSP, Capivari, SP, Brasil.
  • Marco Antônio Garcia Carvalho Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo – IFSP, Capivari, SP, Brasil.

Palavras-chave:

fake news, filtros bolha, mineração de dados, revisão sistemática

Resumo

Este trabalho buscou identificar como a mineração de dados (MD) e algoritmos de filtros bolha são utilizados a favor de notícias falsas e maliciosas, denominadas fake news. Além de traçar uma ligação entre a MD e a propagação de notícias falsas no âmbito das mídias sociais, buscou-se identificar mecanismos de prevenção e proteção. Para este fim, foi conduzida uma revisão sistemática pois esta possibilita identificar e sintetizar publicações relevantes. A mineração de dados pode ser utilizada para identificar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando subconjuntos de dados. As mídias sociais fazem uso desses subconjuntos para fragmentar seus usuários em “bolhas” nas quais eles têm contato somente com assuntos pré-determinados por seus interesses. Neste ambiente, a maioria dos usuários não possui conhecimentos necessários para discernir quando se trata de uma notícia maliciosa, visto que não recebem conteúdos divergentes. Entre os recursos identificados para o combate á desinformação destaca-se a necessidade de uma conscientização sistemática do público sobre o consumo de notícias nas mídias online. Alternativas tecnológicas envolvem o reconhecimento automático de padrões em fake news. Por fim, é imprescindível o fortalecimento e a reconstrução das conexões dos usuários com fontes confiáveis.

DATA MINING IN THE SCOPE OF FILTER BUBBLES FOR SHARING FAKE NEWS: LITERATURE REVIEW AND PROPOSAL OF PREVENTION MECHANISMS

Abstract

In this work our goal was to identify how data mining (DM) and filter bubble algorithms are used in favor of false and malicious news, denominated fake news. In addition to drawing a link between DM and the propagation of fake news within the scope of social media, we aimed to identify prevention and protection mechanisms. For this purpose, we conducted a systematic review, as it enables to identify and synthesize relevant publications. Data mining can be used to identify systematic relationships between variables, thus detecting subsets of data. Social media makes use of these subsets to fragment their users into “bubbles” in which they only have contact with subjects predetermined by their interests. In this environment, most users do not have the necessary knowledge to discern when it comes to malicious news, as they do not receive divergent content. Among the resources identified for combating fake news, many highlight the need for a systematic awareness of the public about the consumption of news in online media. Technological alternatives involve automatically recognition of patterns used within fake news. Finally, it is essential to strengthen and rebuild users' connection with trustful sources.

Keywords: Data Mining; Fake News; Filter Bubble; Systematic Review.

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Publicado

09/23/2022

Como Citar

RODRIGUES DA CUNHA, B. C.; GARCIA CARVALHO, M. A. MINERAÇÃO DE DADOS NO ÂMBITO DOS FILTROS BOLHA NO COMPARTILHAMENTO DE FAKE NEWS: REVISÃO DA LITERATURA E PROPOSTA DE MECANISMOS DE PREVENÇÃO. Revista Ciência em Evidência , [S. l.], v. 3, n. 1, p. e022004, 2022. Disponível em: https://ojs.ifsp.edu.br/index.php/cienciaevidencia/article/view/2032. Acesso em: 28 set. 2022.