Percepção de adolescentes quanto à identificação de notícias falsas na internet: um algoritmo preditivo baseado em aprendizado de máquina - Emanuel Santos Junior; Myke Morais de Oliveira (Tudo é Ciência: Congresso Brasileiro de Ciências e Saberes Multidisciplinares, 2022)
Atualmente, o fenômeno de disseminação de notícias falsas na internet é notável e requer cautela de usuários da internet, da sociedade e de governos para evitá-lo. O objetivo principal do estudo é propor um modelo preditivo a partir da identificação de características de indivíduos que, em pesquisas/entrevistas conduzidas pelo Cetic.br, declararam saber ver se a informação que encontrou na internet está certa. A elaboração do modelo foi efetuada por meio das técnicas de árvore de decisão e regressão logística, utilizando-se o total de 324 registros minerados de pesquisas TIC Domicílios e TIC Indivíduos de 2020. A modelagem foi realizada no programa RStudio. Inicialmente, o método de árvore de decisão foi aplicado para classificar os entrevistados e definir as variáveis explicativas mais relevantes, de acordo com o critério de partição e interrupção de crescimento da árvore. Em seguida, a regressão logística foi empregada para o desenvolvimento do algoritmo preditivo com as variáveis selecionadas pelo modelo de árvore de decisão. O objetivo da modelagem é predizer a probabilidade do usuário da internet declarar saber identificar se uma notícia encontrada na internet é falsa. O modelo preditivo contém 8 características dos indivíduos (variáveis explicativas categóricas e métricas), possui acurácia de 81% e é aplicável para usuários adolescentes da faixa etária entre 11 e 17 anos.