DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE CONTEÚDOS PRECONCEITUOSOS UTILIZANDO TÉCNICAS DE CLASSIFICAÇÃO DE TEXTOS

Autores

  • Keterly Geovana Gouveia Silva Centro Universitário Sagrado Coração-UNISAGRADO
  • Patrick Pedreira Silva Centro Universitário Sagrado Coração-UNISAGRADO

Resumo

Com o aumento exponencial da quantidade de informações textuais torna-se relevante investigar métodos e técnicas que permitam lidar com este conteúdo de forma eficiente e automática, dessa forma, o processamento automático de textos é um grande desafio. A classificação automática de texto envolve atribuir uma ou mais categorias de documentos predefinidas. Esta investigação se propõe a examinar as técnicas associadas à categorização automática, propondo uma ferramenta computacional que permita identificar conteúdos preconceituosos em redes sociais, a partir da análise estatística e linguística de textos coletados. O intuito deste trabalho foi investigar e desenvolver técnicas de classificação automática para realizar a tarefa de detectar discursos de ódio contra a comunidade LGBTQIA+. Foi desenvolvido um website responsivo, utilizando linguagem Python, banco de dados MySQL e Flask Framework, permitindo que usuários possam classificar seus comentários ou visualizar comentários classificados pelo modelo como preconceituoso ou não.

Biografia do Autor

Keterly Geovana Gouveia Silva, Centro Universitário Sagrado Coração-UNISAGRADO

Bacharel em Ciência da Computação pelo Centro Universitário Sagrado Coração (UNISAGRADO) Atualmente é aluna especial no Programa de Mestrado em Ciência da Computação (UNESP), Desenvolvedora na BX Blue e possui experiência na área de Ciência da Computação, com enfase em Linguagem de Programação, Processamento de Linguagem Natural e Mineração de Dados. Durante a graduação participou de projetos de pesquisa de iniciação científica, projetos de extensão e projeto de conclusão de curso, além de ter desenvolvido projetos nas diversas disciplinas do curso.

Patrick Pedreira Silva, Centro Universitário Sagrado Coração-UNISAGRADO

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (2003) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2006). Doutor pelo Programa de Pós-graduação em Ciências da Reabilitação do Hospital de Reabilitação de Anomalias Craniofaciais da Universidade de São Paulo (HRAC-USP - 2021) - área de concentração: Fissuras Orofaciais e Anomalias Relacionadas. Trabalha atualmente como professor no Centro Universitário Sagrado Coração-UNISAGRADO. Já lecionou nas seguintes instituições: Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB), Faculdade Independente do Nordeste (FAINOR) e Faculdade de Tecnologia e Ciências (FTC). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial.

Referências

BECKER, K.; TUMITAN, D. Introdução à Mineração de Opiniões: Conceitos, Aplicações e Desafios. In: Joao Eduardo Ferreira. (Org.). Lectures of the 28th Brazilian Symposium on Databases. 1ed. Pernambuco: CIN - UFPE, 2013, p. 27-52. Disponível em: https://www.inf.ufrgs.br/~kbecker/lib/exe/fetch.php?media=minicursosbbd_versaosubmetida.pdf. Acesso em: 04 jul. 2024.

COMUNICA QUE MUDA, 2016. Nova/sb identifica quadro de intolerância no Brasil. São Paulo, 08/04/2016. Disponível em: http://www.clubedecriacao.com.br/ultimas/comunica-que-muda-2/. Acesso em: 04 jul. 2024.

JORNAL DO COMÉRCIO. Governo Federal Lança Ação Para Defesa de Direitos Humanos na Internet. Porto Alegre, 07/04/2015. Disponível em: https://www.jornaldocomercio.com/site/noticia.php?codn=192894. Acesso em: 04 jul. 2024.

MATSUURA, S. Brasil Cultiva Discurso de Ódio nas Redes Sociais, Mostra Pesquisa. O Globo, Rio de Janeiro, 03 ago. 2016. Disponível em: https://oglobo.globo.com/brasil/brasil-cultiva-discurso-de-odio-nas-redes-sociais-mostra-pesquisa-19841017#newsletterLink. Acesso em: 04 jul. 2024.

O'DELL, J. How Big Is the Web & How Fast Is It Growing? Mashable, Nova York, 19 jun. 2011. Disponível em: https://mashable.com/2011/06/19/how-many-websites/. Acesso em: 04 jul. 2024.

PANG, B.; LEE, L. Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, v. 2, p. 1–135. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/8187070/metrics#metrics. Acesso em: 04 jul. 2024.

PUBLICO. Comentários racistas publicados no Facebook divulgados à porta de quem os escreveu. Lisboa, 1 dez. 2015. Disponível em: https://www.publico.pt/2015/12/01/tecnologia/noticia/comentarios-racistas-publicados-no-facebook-divulgados-a-porta-de-quem-os-escreveu-1716118. Acesso em: 04 jul. 2024.

WEISS, S. M. et al. Text Mining: Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information. New York, Springer Science & Business Media, 1st ed. 1, 2005.

Downloads

Publicado

2024-07-27

Edição

v. 17 n. 1 (2024): RETEC - Revista de Tecnologias

Seção

Artigos