Contexto Boatos s?o compartilhados em milhares de grupos todos os dias no WhatsApp, enganando muitos brasileiros. Para tentar combater esses boatos, eu imaginei que possa ter algum padr?o nesses textos, para tentar identificá-los automaticamente e combater esse problema usando Machine Learning. Para isso, eu precisava de datos, ent?o criei esse dataset fazendo scrapping de todos os boatos falsos dos sites [boatos.org](http://www.boatos.org/) e [hablillas.org](http://hablillas.org/), que est?o nesses CSVs para que você possa explorar à vontade. Se quiser saber mais sobre o que fiz com esses dados, dê uma olhada no projeto [Fake News Detector](https://fakenewsdetector.org/). Conteúdo O dataset contém o texto do boato em si, o link desmentindo o boato e a data que ele foi dementido pelo boatos.org, ou pelo hablillas.org para os rumores em espanhol. O código usado para fazer scrapping desses dados está no [repositório do github](https://github.com/fake-news-detector/scrappers). Ideias para explorar - Existe algum padr?o de escrita nos boatos? - Boatos costumam ter mais emojis que conversas comuns? - Quem s?o as pessoas que mais aparecem nos boatos? Dilma? Temer? Pabllo Vittar? - Olhando as datas, est?o surgindo boatos cada vez mais rápido? - Podemos identificar e bloquear um boato no whatsapp antes que ele se espalhe? Agradecimentos Muito obrigado à equipe do boatos.org que me permitiu publicar este dataset para experimentos fututos