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dc.contributor.advisor1Basso, Fábio Paulo-
dc.creatorFreitas, Daniel Oliveira de-
dc.date.accessioned2024-08-01T21:23:26Z-
dc.date.available2024-07-10-
dc.date.available2024-08-01T21:23:26Z-
dc.date.issued2024-07-01-
dc.identifier.citationFREITAS, Daniel Oliveira de; BASSO, Fábio Paulo; LUNARDI, Gabriel Machado. AVICO MNF: um software sentinela para o monitoramento de notícias falsas sobre vacinas da COVID. Orientador: Fábio Paulo Basso. 2024. 21p. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Engenharia de software) - Universidade Federal do Pampa, Curso de Engenharia de software, Alegrete, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/9460-
dc.description.abstractDuring the COVID-19 pandemic, the proliferation of fake news on social media and other platforms has had a serious impact on people’s physical and mental health. This misinformation has led to distrust of health authorities and medical advice, leading to risky behavior. With millions of confirmed cases and hundreds of thousands of deaths, combating fake news is crucial. Researchers are using advanced techniques such as data mining, web scraping, web crawling, machine learning, and deep learning to detect this false information. Despite these advances, challenges such as the need for large volumes of data and the rapid evolution of disinformation tactics persist, requiring multifaceted approaches to address the problem. This paper presents a proposed solution: a sentinel software that allows monitoring of false news about COVID-19 vaccines. Keywords: data mining, text mining, web mining, fake news.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Pampapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEngenharia de softwarept_BR
dc.subjectFake newspt_BR
dc.subjectData miningpt_BR
dc.subjectText miningpt_BR
dc.subjectWeb miningpt_BR
dc.subjectSoftware engineeringpt_BR
dc.titleAVICO MNF: um software sentinela para o monitoramento de notícias falsas sobre vacinas da COVIDpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor-co1Lunardi, Gabriel Machado-
dc.publisher.initialsUNIPAMPApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.description.resumoDurante a pandemia de COVID-19, a proliferação de fake news nas mídias sociais e outras plataformas causaram sérios impactos na saúde física e mental das pessoas. Essa desinformação gera desconfiança nas autoridades de saúde e orientações médicas, levando a comportamentos arriscados. Com milhões de casos e centenas de milhares de mortes confirmadas, combater as fake news é crucial. Pesquisadores utilizam técnicas avançadas como mineração de dados, web scraping, web crawling, aprendizado de máquina e aprendizado profundo para detectar essas informações falsas. Apesar dos avanços, desafios como a necessidade de grandes volumes de dados e a rápida evolução das táticas de desinformação persistem, exigindo abordagens multifacetadas para lidar com o problema. Este trabalho apresenta uma proposta de solução: um software sentinela que permite o monitoramento de notícias falsas acerca das vacinas da COVID-19. Palavras-chaves: data mining, text mining, web mining, fake news.pt_BR
dc.publisher.departmentCampus Alegretept_BR
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