Criação e Caracterização de um Corpus de Discurso Sexista em Português - Braga, M. Luísa P.; Nakamura, Fabíola G.; Nakamura, Eduardo F. (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM); 2020: Anais do IX Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, 2020)
Identificar o discurso de disseminação de ódio e preconceito é um desafio contínuo para os ambientes de mídias sociais online. Uma caracterização e identificação precisa são peças-chave para tratar e mitigar a violência, assim como, educar os usuários de forma eficaz e assertiva. A disseminação online de ódio pode ser direcionada a grupos distintos de pessoas, o que gera várias classes de discurso de ódio, como por exemplo o racismo, a homofobia ou o sexismo. Esse último é um tópico cujo interesse social tem crescido a medida que a figura feminina vence as barreiras da desigualdade de gênero. Em particular, o discurso sexista propaga e incentiva o comportamento depreciativo e abusivo contra mulheres. Neste trabalho, apresentamos um corpus de discurso sexista em Português coletado a partir de portais de notícias de grande penetração popular, como G1 e UOL, por exemplo. O trabalho apresenta três contribuições principais: (1) o processo de criação do corpus e de rotulação de comentários (sexista/não sexista); (2) a caracterização e análise do corpus e do comportamento dos rotuladores anônimos; (3) uma avaliação inicial de técnicas de aprendizagem de máquina para classificação de comentários sexistas/não sexistas. Os resultados preliminares mostram que, ao utilizar support vector machine, é possível identificar comentários sexistas com uma medida F1 acima de 0,8, precisão acima de 0,9 e revocação próxima a 0,8.