Identificação automática de tweets homofóbicos em português.

• Autor(a) principal: LIMA, Douglas Pereira de.
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29240
• topic: Tweets homofóbicos; Homofobia - twitter; Processamento de linguagem natural; Classificação automática; Discurso de ódio; Lgbtfobia; Redes sociais; Aprendizagem de máquina supervisionada; Homophobic tweets; Homophobia - twitter; Natural language processing; Automatic sorting; Hate speech; Lgbtphobia; Social media; Supervised machine learning; Ciência da Computação.

Discursos de ódio com conteúdo homofóbico são cada dia mais frequentes nas redes sociais. Muitas dessas plataformas, como o Twitter, disponibilizam algumas ferramentas, como a denúncia, para contornar esses problemas, mas não são efetivas. A sociedade precisa se haver de técnicas, que não dependam dessas plataformas, para lidar com esse tipo de violência e garantir que vidas e corpos distintos sejam respeitados. Uma das ações possíveis, em relação a esse problema, é a detecção automática desse conteúdo. Técnicas de aprendizagem de máquina foram criadas para automatizar essa detecção, mas diversos estudos mostram que essas técnicas podem ser refinadas e melhoradas. Com isso, essa pesquisa propõe utilizar técnicas de aprendizagem de máquina para identificar automaticamente discursos de ódio com conteúdo homofóbico em tweets em português. Os resultados mostram que métricas satisfatórias de classificação automática podem ser atingidas e os modelos produzidos tem potencial, de serem utilizados para auxiliar a população LGBTQIA+, na luta contra a violência em redes sociais.