Detection of Fake News in Virtual Social Networks: a review of methods based on propagation data
DOI:
https://doi.org/10.22491/rmct.v40i3.11622.ptKeywords:
virtual social networks, disinformation, fake news, propagation data, computational toolsAbstract
The popularization of virtual social media has significantly increased the intentional dissemination of false information, known as Fake News. This type of news can cause a wide range of negative impacts on society, reinforcing the need for developing computational methods that can detect this harmful type of news. Among the existing computational methods, those that use news propagation data have been highlighted given their relation with the disseminative nature of information on social media. Thus, this study describes a state-of-the-art review of Fake News detection methods based on news propagation data. By introducing the basic concepts related to these methods and describing and discussing their main characteristics, the authors intend to provide subsidies for the creation of new research in this area.
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Copyright (c) 2026 Argus Antonio Barbosa Cavalcante, Paulo Márcio Souza Freire, Ronaldo Ribeiro Goldschmidt, Claudia Marcela Justel
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