Detecção de viés ideológico de portais de notícias na Web

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Aires, Victoria Patricia Silva
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/2689243372205269
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Viés ideológico em mídias digitais; Crime de ódio; Portais da Web; Sites da Web; Teoria da informação; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; Viés na mídia; Análise de notícias; Classificação; Web
• Link de acesso: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/7932

Nos dias atuais, websites ou portais de notícias são os principais meios pelos quais as pessoas consomem informação. Entretanto, assim como mídias tradicionais, esses veículos podem ter um viés na maneira como reportam notícias, favorecendo uma ideologia de interesse. Combinado às mídias sociais e à facilidade de compartilhamento e alcance desse tipo de conteúdo, esse fato contribui fortemente para a polarização, crimes de ódio e outras consequências na opinião pública. Para tornar as informações mais transparentes ao público, é necessário desenvolver métodos para caracterizar a orientação ideológica destes portais automaticamente. Abordagens propostas recentemente não são exatamente adequadas para este problema, pois dependem, em sua maioria, de fontes externas, gerando resultados imprecisos caso contrário. Diante disso, neste trabalho apresentamos métodos para detectar viés ideológico em portais de notícias baseado apenas nos artigos de notícias oriundos destes portais, sem nenhuma fonte externa. Exploramos duas abordagens: análise de hiperlinks e conteúdo textual. O objetivo é demonstrar a eficiência e eficácia dessa estratégia comparada à literatura atual. Como resultados, mostramos que uma abordagem baseada em hiperlinks é capaz de detectar viés ideológico em um cenário polarizado através de um método baseada em padrões de citações. Além disso, apresentamos uma abordagem baseada em conteúdo textual associada a conceitos de Teoria da Informação e mostramos que o método é capaz de superar um baseline mais tradicional, obtendo quase o dobro de acurácia/F1 em três bases de dados e três tarefas de classificação diferentes (bi-classe e multi-classe), enquanto emprega um conjunto de apenas quatro atributos (contra 282 do baseline) na detecção de diferentes níveis de viés ideológico em portais de notícias.