Detector de Fake News

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## O que é isso? O Detector de Fake News te permite detectar e denunciar **Fake News**, **Click Baits** e notícias **Extremamente Tendenciosas**, graças ao nosso robô, o [Robinho](https://github.com/fake-news-detector/fake-news-detector/tree/master/robinho). Há varias formas de usar o Detector de Fake News: - Instalando a extensão para o [Chrome](https://chrome.google.com/webstore/detail/fake-news-detector/alomdfnfpbaagehmdokilpbjcjhacabk) ou [Firefox](https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/fakenews-detector/) que checa as notícias direto do seu feed do Twitter e Facebook - Conversando diretamente com o Robinho [no Telegram](https://t.me/RobinhoFakeBot) - Copiando e colando o link ou texto no campo acima para checar ## Como funciona? Ao classificar uma notícia, outras pessoas que usam o Detector de Fake News vão ver a sua sinalização, ficarão mais atentas e também poderão sinalizar. Essas informações são guardadas em um banco de dados e são lidas pelo Robinho. O Robinho se baseia na informação dada por nós humanos e vai aprendendo com o tempo a classificar automaticamente uma notícia como Fake News, Click Bait, etc, pelo seu texto. Com isso, mesmo novas notícias que ninguém nunca viu poderão ser rapidamente classificadas. A extensão então mostra nas notícias do seu facebook ou twitter a avaliação do robô e das pessoas:Extensão mostrando que uma notícia foi classificada como click bait no facebookOu, se você perguntar pra ele no Telegram, ele te diz:Conversa no Telegram mostrando um texto que foi classificado como fake news pelo RobinhoQuanto mais você avalia as notícias, mais você contribui para a construção de uma base para ensinar e melhorar o Robinho, que ainda está bem no início do seu desenvolvimento, veja, ele ainda é um bebê robô:Foto do RobinhoCréditos aDrew Tetzpela foto
Créditos a@laurapaschoalpelo nome Robinho## Motivação Em 2016, durante a eleição dos Estados Unidos, muitos sites de fake news foram criados, e propagados através das redes sociais, principalmente do Facebook. Mas foram tantos, que as Fake News tiverammais cliques que as notícias reais.Um dos casos mais icônicos foi o de um morador da Macedônia que tinhamais de 100 sites de fake news registrados, chegando a ganhar milhares de dólares por mês com anúncios. A maioria desses sites era pró-Trump, por que? O Macedônio era um defensor ferrenho do Trump? Não necessariamente! Mas ele percebeu que o eleitorado do Trump era mais sucetível a acreditar e propagar Fake News. Agora, em 2018, teremos eleições no Brasil, e há muitas páginas por aí que não se preocupam em conferir as fontes e podem se aproveitar (e já estão se aproveitando) da mesma estratégia que beneficiou Donald Trump. Além disso, ainda temos muitas publicações extremamente tendenciosas de todos os lados e os irritantes click-baits. O Detector de Fake News é uma pequena iniciativa para tentar fazer alguma diferença na luta contra esse problema, unindo a boa vontade das pessoas (Crowdsourcing) com tecnologia (Machine Learning) ## Como contribuir Só de baixar a extensão e sinalizar as notícias você já vai estar ajudando muito! Tanto outros usuários, quanto no desenvolvimento do Robinho. Mas se você é programador ou cientista de dados, o Detector de Fake News é um projeto de código aberto que precisa muito da sua ajuda! Todos os repositórios estão disponíveis em: [https://github.com/fake-news-detector](https://github.com/fake-news-detector). As tecnologias também são muito empolgantes: usamos Elm com WebExtensions para a extensão, Rust para a API e Python para Machine Learning. Não conhece? Não tem problema, afinal o objetivo do projeto é justamente aprender essas tecnologias enquanto ajuda o mundo. Se quiser ajudar, dê uma olhada no nosso [ROADMAP](https://github.com/fake-news-detector/fake-news-detector/blob/master/site/ROADMAP.md) (em inglês) para entender a direção do projeto, e dê uma olhada também nas [issues do github dos projetos](https://github.com/fake-news-detector). Se você ficou interessado mas tem dúvidas de como pode ajudar, me procure no twitter, [@_rchaves_](https://twitter.com/_rchaves_). E siga o nosso perfil do twitter para notícias sobre Fake News e novidades do projeto: [@fndetector](https://twitter.com/fndetector).
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