RESUMEN
Este trabalho tem como objetivo relatar estratégias para coleta de um conjunto de dados em português para treinamento de modelos de Inteligência Artificial com vistas a identificar de forma automática fake news sobre covid-19 disseminadas durante a pandemia, a partir de código Python. Analisamos um método de detecção de fake news baseado em uma Rede Neural Recorrente e de aprendizagem supervisionada. Selecionamos um corpus com 7,2 mil textos coletados em websites e agências de notícias por Monteiro et al. (2018) com cada um previamente catalogado como verdadeiro ou falso como conjunto de dados de treino e validação. O modelo foi usado para detecção de fake news sobre covid-19 em um conjunto de notícias coletadas e classificadas pelos autores deste trabalho. O índice de acerto foi de 70%, ou seja, essa foi a taxa de sucesso da detecção dos itens catalogados.
This work aims to report strategies for collecting a dataset in Portuguese for training Artificial Intelligence models to automatically identify fake news about covid-19 disseminated during the pandemic, using Python code. We analyze a fake news detection method based on a Recurrent Neural Network and supervised learning. We selected a corpus with 7,200 texts collected on websites and news agencies by Monteiro et al. (2018), each one of them previously cataloged as true or false as a training and validation dataset. This model was used to detect fake news about covid-19 in a set of news collected and classified by the authors of this work. The hit rate was 70%.
Este trabajo tiene como objetivo informar estrategias para recopilar un conjunto de datos en portugués para entrenar modelos de Inteligencia Artificial para identificar automáticamente noticias falsas sobre covid-19 difundidas durante la pandemia, utilizando el código Python. Analizamos un método de detección de noticias falsas basado en una Red Neuronal Recurrente y de aprendizaje supervisado. Seleccionamos un corpus de 7.200 textos recogidos en webs y agencias de noticias por Monteiro et al. (2018) con cada uno catalogado previamente como verdadero o falso como un conjunto de datos de entrenamiento y validación. El modelo se utilizó para detectar noticias falsas sobre covid-19 en un conjunto de noticias recopiladas y clasificadas por los autores de este trabajo. La tasa de acierto fue del 70%, es decir, esta fue la tasa de éxito de detección de los artículos catalogados.
Asunto(s)
Humanos , Lenguajes de Programación , Inteligencia Artificial , Comunicación , COVID-19 , Desinformación , Recolección de Datos , Noticias , Intercambio de Información en SaludRESUMEN
Neste artigo, investigamos os modos como o jornalismo enquadra narrativas testemunhais de estupro publicadas na última década na seção 'Eu, leitora' da revista Marie Claire brasileira. A partir de uma análise textual narrativa, cotejada com estudos de trauma e testemunho e com estudos feministas, buscamos problematizar a maneira como o jornalismo lida com o testemunho. Dialogamos com o conceito de fait divers e sua presença no jornalismo dito feminino para compreender os modos como Marie Claire enquadra esses relatos. Concluímos que a revista opera ambiguamente em relação à verdade testemunhal das feridas traumáticas dessas mulheres, ao mesmo tempo se aproximando e se afastando delas, por meio de estratégias narrativas e editoriais.
In this article, we investigate how the journalism frames narratives of testimonies about rapes published in the last decade in the 'Eu, leitora' section of the Brazilian Marie Claire magazine. By means of a narrative textual analysis, compared with testimony and trauma studies as well as feminist studies, we seek to problematize the way journalism deals with testimony. We dialogue with the concept of fait divers and its presence in so-called female journalism to understand how Marie Claire frames these reports. We conclude that the magazine operates ambiguously with regard to the testimony truth of the traumatic wounds of these women, at the same time approaching and moving away from them, through narrative and editorial strategies.
En este artículo investigamos cómo el periodismo encuadra las narrativas testimoniales de violación publicadas en la última década en la sección de 'Eu, leitora' de la revista brasileña Marie Claire. A partir de un análisis textual narrativa, comparado con estudios del trauma y del testimonio y con estudios feministas, buscamos problematizar la forma cómo el periodismo aborda el testimonio. Dialogamos con el concepto de fait divers y su presencia en el llamado periodismo femenino para entender las formas cómo Marie Claire enmarca esas narraciones. Concluimos que la revista opera de manera ambigua con relación a la verdad testimonial de las heridas traumáticas de esas mujeres, al mismo tiempo acercándose y alejándose de ellas, a través de estrategias narrativas y editoriales.