Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Guide, Bruno Ferrari |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8139/tde-08122022-174035/
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Resumo: |
O propósito deste trabalho é investigar a detecção automática do discurso de ódio punitivista em redes sociais. Para tanto, revisa a literatura sobre a tarefa de detecção automática de discurso de ódio em geral, traz a contextualização social e histórica sobre o que é o discurso de ódio punitivista e, a partir daí, passa por compilar um corpus de postagens de redes sociais, nomeado de Corpus de Discurso de Ódio Punitivista -- DOP -- para testar modelos de aprendizado de máquina dedicados a classificar textos como contendo discurso de ódio. Os modelos selecionados estão entre os mais utilizados nas tarefas de aprendizado de máquina e foram organizadas grades de hiperparâmetros para testar distintas configurações de cada modelo, a fim de gerar uma ampla gama de resultados, que são também comparados com os obtidos por um modelo genérico de detecção baseado em redes transformadores. Os resultados obtidos mostram que esse tipo de discurso de ódio tem comportamento similar ao de outros tipos mais estudados. Alguns modelos de aprendizado de máquina performam bem na tarefa de detecção automática. Os melhores resultados foram obtidos com o modelo de reforço extremo de gradiente (XGB), cuja métrica F1 obtida foi de o,76, contra o baseline de um modelo BERT específico para discurso de ódio em português, cuja métrica F1 foi de 0,49. Além disso, foi possível extrair algumas observações qualitativas sobre o fenômeno observado, que possibilitaram esboçar uma tipologia e alguns argumentos base do discurso de ódio punitivista. Dentro do campo da detecção automática de discurso de ódio, o fenômeno do ódio punitivista ainda não foi especificamente investigado. Além disso, ainda são poucos os trabalhos em português brasileiro sobre detecção automática de discurso de ódio em geral, especialmente dentro do ambiente das redes sociais. Apesar disso, dados de redes sociais são abundantes e cada vez mais o ambiente das redes se torna um espaço inevitável de socialização, ressaltando a importância de poder monitorar, identificar e alertar sobre comportamentos que estimulem o ódio e a violência, de forma que a tarefa de detecção automática de discurso de ódio constitui-se em uma ferramenta importante para o combate da disseminação de conteúdos tóxicos e agressivos. |
