Résumé:
Avec l’émergence de l’utilisation de l’internet et des TIC, et suite à la demande croissante
et continue d’information, le phénomène de fausses informations a connu une large
propagation en influençant négativement des différents secteurs de vie moderne. Ainsi, il
est devenu une nécessité de développer des solutions pour la détection et la suspension
de la dissémination de ce type d’informations circulant sur le web et les plateformes sociales.
Comme ce problème est difficile à gérer manuellement, de nombreuses applications
et systèmes ont déjà été développés pour le résoudre automatiquement.
Dans ce projet, nous nous intéresserons à l’aspect émotionnel des « Fake News ». Cet
aspect peut être la réponse pour comprendre le mécanisme de propagation de ces fausses
informations sur les réseaux sociaux et les identifier sur la base de cet aspect.
Pour vérifier cette hypothèse, nous avons mené une étude sur un corpus que nous avons
construit pour cet objectif. Durant l’étude deux méthodes de classification ont été testées
(KNN et SVM) et elles ont donné une précision de 65 et 70 respectivement.
