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Título: Detecção e análise de metáforas em fake news
Título(s) alternativo(s): Metaphor detection and analysis on fake news
Autor(es): Pinto, Guilherme Pontes
Silva, Leonardo de Assis da Silva
Cunha, Luiz Filipe Klupppel
Orientador(es): Gomes Junior, Luiz Celso
Palavras-chave: Metáfora
Notícia falsa
Redes neurais (Computação)
Emoções - Análise
Metaphor
Fake news
Neural networks (Computer science)
Emotions - Analyisis
Data do documento: 2-Jul-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: PINTO, Guilherme Pontes; SILVA, Leonardo de Assis; CUNHA, Luiz Filipe Kluppel. Detecção e análise de metáforas em fake news. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019.
Resumo: A metáfora é uma figura de linguagem amplamente presente tanto nas conversas do dia a dia como nos textos formais. Além disso, acredita-se que as metáforas afetam a aquisição de novas informações ao formar uma nova estrutura conceitual para o alvo, semelhante às características da fonte com a qual ele está sendo comparado. Dado que as notícias falsas, um fenômeno que vem ganhando atenção acadêmica e social, são usadas para confundir e manipular leitores, procuramos investigar se as metáforas são um dos métodos utilizados para influenciar o conteúdo das reportagens. Para isso, realizamos a tarefa de detecção automática de metáforas através de um modelo de Long Short-Term Memory e analisamos as emoções associadas com as anotações resultantes para entidades específicas (Hillary Clinton e Donald Trump). Observamos que notícia falsa foi a classe com maior concentração de metáforas por palavras no corpo de seus artigos e que as emoções das metáforas usadas para descrever cada candidato diferem significativamente de acordo com o tipo de notícia. Acreditamos que o estudo de metáforas e das emoções que elas transmitem pode ser empregado em conjunto com os métodos atuais usados para detectar notícias falsas, a fim de melhorar o desempenho da classificação.
Abstract: Metaphor is a figure of speech largely present both in day-to-day conversations and formal texts. Furthermore, it is believed that metaphors affect the acquisition of new information by forming a new conceptual structure for the target, similar to that of the source characteristics it is being compared to. Given that fake news, a phenomenon that has gained academic and social attention, is used to confuse and manipulate readers, we seek to investigate whether metaphors are one of the methods used to bias the content of news articles. For that purpose, we perform the task of automatically detecting metaphors through a Long Short-Term Memory model and analyze the emotions associated with the resulting annotations for specific entities (i.e., Hillary Clinton and Donald Trump). We have observed that fake news present the highest concentration of metaphors by words in the body of its articles and that the emotions of the metaphor used to describe each candidate differ according to the type of news. We believe that studying the metaphors and the emotions they convey could be used in addition to the current methods being employed to detect fake news in order to improve the classification performance.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/17260
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