Abordagem Híbrida com foco em pessoas idosas para a detecção de fake news: Integração de Aprendizado de Máquina e Verificação Baseada em Conhecimento (2025)
- Authors:
- Autor USP: LIRA, CAROLINE BARBOSA DE OLIVEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- DOI: 10.11606/D.55.2025.tde-18112025-155604
- Subjects: DESINFORMAÇÃO; FAKE NEWS; IDOSOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; LETRAMENTO DIGITAL
- Keywords: Ada; Ada Tool; Digital literacy; Human-Computer Interaction; Machine Learning; Older adults
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A desinformação digital representa uma ameaça crescente, especialmente para pessoas idosas, grupo frequentemente apontado como mais vulnerável ao compartilhamento de notícias falsas. Esta dissertação propõe uma abordagem híbrida para a detecção de fake news voltada ao público idoso, combinando técnicas de Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural com estratégias de letramento informacional e digital. O estudo resultou na criação da ferramenta Ada, uma interface acessível construída com base no Design Participativo, que alcançou acurácia superior a 86% na classificação de notícias. A pesquisa incluiu o desenvolvimento de um corpus com mais de 3.788 notícias em português, a avaliação de diferentes algoritmos de classificação e a realização de cursos de extensão com 60 idosos. A análise dos resultados demonstrou que a combinação entre tecnologia e educação foi eficaz para melhorar a percepção crítica dos participantes sobre desinformação. As principais dificuldades identificadas estavam mais associadas à falta de familiaridade com a tecnologia do que à idade em si. Os resultados apontam que ferramentas de verificação automática aliadas a ações educativas podem desempenhar papel fundamental na promoção da cidadania digital e no combate à desinformação. Conclui-se que abordagens inclusivas, éticas e centradas no usuário são essenciais para enfrentar os desafios da era da informação.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
- Data da defesa: 02.09.2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
LIRA, Caroline Barbosa de Oliveira. Abordagem Híbrida com foco em pessoas idosas para a detecção de fake news: Integração de Aprendizado de Máquina e Verificação Baseada em Conhecimento. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18112025-155604/. Acesso em: 24 jan. 2026. -
APA
Lira, C. B. de O. (2025). Abordagem Híbrida com foco em pessoas idosas para a detecção de fake news: Integração de Aprendizado de Máquina e Verificação Baseada em Conhecimento (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18112025-155604/ -
NLM
Lira CB de O. Abordagem Híbrida com foco em pessoas idosas para a detecção de fake news: Integração de Aprendizado de Máquina e Verificação Baseada em Conhecimento [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18112025-155604/ -
Vancouver
Lira CB de O. Abordagem Híbrida com foco em pessoas idosas para a detecção de fake news: Integração de Aprendizado de Máquina e Verificação Baseada em Conhecimento [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18112025-155604/ - Curso de inteligência artificial para idosos: inclusão digital e bem-estar em saúde
- Desafos legais e éticos em pesquisas de interação humano-computador com idosos: uma abordagem multidisciplinar
- Uma abordagem híbrida para detecção de notícias falsas: aprendizado de máquina e verifcação baseada em conhecimento
- Ada: ferramenta para detecção automática de notícias falsas
- Empowering elderly people for disinformation education in the digital age: an activity linked to university extension
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2025.tde-18112025-155604 (Fonte: oaDOI API)
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