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Projeto de Pesquisa

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Métodos de Machine Learning para Determinar Fake News em Saúde nas Mídias Sociais

Autor: Jorge Zavaleta

ORCID: 0000-0002-4747-8613

Instituição: Programa de Pós-graduação em Informática - Universidade Federal do Rio de Janeiro (Brasil)

Fonte de Financiamiento: CAPES Tecnodigital

Objetivos

• Caracterizar as fake-news em função da autenticidade e intencionalidade com a finalidade de estudar as mesmas na área da saúde;
• Avaliar os métodos de aprendizado de máquina no prognóstico de fake-news na saúde;
• Organizar um repositório de dados de fake-news para saúde.

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Plano de Gestão de Dados

Dataset

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Artigos:

• Criação de Planos de Gestão de Dados em Projetos de Ciência de Dados para Detecção de Fake News Apoiados pelos princípios FAIR. Zavaleta, J., Pinheiro, A., Cerceau, R., Lima, C., Campos, M., & da Cruz, S. (Melhor artigo do ERSI-RJ 2021).

As informações complementares usadas no artigo podem ser encontradas em Plano de Gestão de dados

• Datasets Curados e Enriquecidos com Proveniência da Campanha Nacional de Vacinação Contra COVID-19. Gonçalves, M., dos Santos, J., Ferreira, C., Zavaleta, J., Cruz, S., & Sampaio, J. (Artigo com mensão honrosa).

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Citar como:

Jorge Zavaleta. (2021). zavaleta/Machine-Learning-and-Fake-News: Repository of Machine Learning and Fake News (Version rfn_v1.0). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.4697918

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Plano de Gestão de dados, Copyright © Jorge Zavaleta, 2021