Professores e alunos do Instituto Federal de Mato Grosso Campus Pontes e Lacerda-Fronteira Oeste obtiveram aprovação e apresentarão, no 8º Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais, em julho (18 a 23), o projeto/artigo intitulado ‘Modelo Matemático apoiado por um Algoritmo Genético para classificação de Fake News na Web’. O evento ocorrerá de forma integrada e simultânea ao XLI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, um dos principais da área em nível nacional.
Coordenado pelo professor mestre, João Gabriel Rocha Silva e coorientado pelo professor mestre, Renato Cesar Cani, o projeto objetiva o desenvolvimento de algoritmo genético que aplicado a um modelo matemático identifique e classifique notícias como verdadeiras ou falsas a partir da URL da notícia. “Notícias falsas (fake news) são notícias com elementos inverídicos em sua estrutura e que podem interferir em eventos importantes, desde eleições a ações de combate a pandemias. Assim, algoritmos para classificação e detecção dessas notícias interessam à comunidade científica”, destacaram no resumo.
Os autores ainda acrescentaram que no trabalho, foi desenvolvido "um modelo matemático baseado em modificações de um modelo anterior para detecção de fake news que considera componentes estruturais de notícias para sua classificação como verdadeira ou falsa. Além disso, implementamos um algoritmo genético para ponderação dos fatores de relevância. Resultados indicam uma melhor eficácia em comparação ao modelo utilizado como base”,
Também integram o projeto os alunos do Curso Técnico em Informática Integrado ao Ensino Médio, Ana Luisa Almeida, Gabriel Carrara, Isabele Prates, Letícia Troiano, Pedro Henrique O. Souza e Thiago Ratis. O projeto foi desenvolvido com amparo pelo Edital de Pesquisa 53/2020 da PROPES (Pró-Reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação do Instituto Federal de Mato Grosso).
