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Binder

Projeto de Pesquisa


DOI


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


Dicionário de dados do Dataset


Nome do campo Tipo de dado Formato Tamanho (bytes) Descrição
fonte Texto string 20 Origem da mensagem
autor_Editor Texto string 32 Autor-editor da mensagem
titulo_mensagem Texto string 32 Título da mensagem
intencionalidade Booleano booleano 4 Intencionalidade da mensagem
autenticidade Booleano booleano 4 Autenticidade da mensagem
facticidade Booleano booleano 4 Facticidade da mensagem
conteúdo Texto string variável Texto, imagem ou vídeo da mensagem
contexto Texto string variável Contexto da mensagem (geral, política, educação, economia, saúde etc.)
data Date date 8 Data de criação ou edição da mensagem
tipo_fake Texto string 20 Tipo de fake-news (sátira, parodia etc.) em alguns casos este campo pode aparecer como categoria
link texto string variável url da mensagem
imagem imagem png, jpg variável imagem que acompanha a mensagem
video video mp4, mov variável mensagem em vídeo
meio_divulgacao Texto string variável Divulgação em redes sociais ou outros

Observações sobre o dicionário de dados

Tamanho (bytes) = variável: Ainda em etapa de análise e deve mudar de tamanho depois de fazer pré-processamento e limpeza das informações desses campos. O dicionário também pode mudar ao adicionar ou reduzir variáveis segundo seja o resultado da análise ou as necessidades no decorrer da pesquisa.


Informações sobre Jupyter Notebook do dataset do projeto

Informações sobre o Plano de Gestão de dados do projeto.


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


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