@inproceedings{andrade-etal-2026-caracterizacao,
    title = "Caracteriza{\c{c}}{\~a}o lexical e sint{\'a}tica de not{\'i}cias falsas em portugu{\^e}s produzidas por humanos e por m{\'a}quinas",
    author = "Andrade, Pedro Lucas Castro de  and
      Silva, Renato  and
      Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro",
    editor = "Souza, Marlo  and
      de-Dios-Flores, Iria  and
      Santos, Diana  and
      Freitas, Larissa  and
      Souza, Jackson Wilke da Cruz  and
      Ribeiro, Eug{\'e}nio",
    booktitle = "Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of {P}ortuguese ({PROPOR} 2026) - Vol. 2",
    month = apr,
    year = "2026",
    address = "Salvador, Brazil",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest-dnd/2026.propor-2.22/",
    pages = "148--158",
    ISBN = "979-8-89176-387-6",
    abstract = "Not{\'i}cias falsas s{\~a}o um grande problema para a sociedade. Com a Intelig{\^e}ncia Artificial generativa, not{\'i}cias falsas produzidas pela m{\'a}quina t{\^e}m se proliferado, tornando o cen{\'a}rio mais desafiador. Apesar da relev{\^a}ncia desse problema, em l{\'i}nguas sub-representadas como o Portugu{\^e}s, as pesquisas que buscam diferenciar not{\'i}cias falsas de humanos e de m{\'a}quinas s{\~a}o incipientes. Buscando preencher essa lacuna, este artigo explora os corpora Fake.br e FakeTrueBR expandidos com not{\'i}cias falsas geradas automaticamente, caracterizando lexical e sintaticamente as not{\'i}cias falsas produzidas por humanos e por m{\'a}quina. Os resultados mostram que textos gerados por m{\'a}quina apresentam palavras significativamente mais longas, maior uso de modificadores adjetivais e menor diversidade sint{\'a}tica, apesar de utilizarem mais regras sint{\'a}ticas por senten{\c{c}}a. Em contrapartida, textos humanos exibem maior variabilidade estil{\'i}stica em todas as dimens{\~o}es analisadas."
}