Detecção de Misoginia em Redes Sociais - Rangel, João; Feitosa, Alexander; Rios, Alice; Ferrari, Lilian; Junior, Fabio; Belloze, Kele; Ogasawara, Eduardo; Guedes, Gustavo (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM), 2026)
Este artigo busca contribuir com a criação de recursos linguísticos para a detecção de misoginia em português do Brasil. Para isso, combina construção lexical, coleta de mensagens em redes sociais e anotação humana. Como resultado, foi proposto o léxico LexMis-BR, que orientou a coleta e a seleção de um subconjunto para anotação. A anotação mostrou que a recuperação lexical é útil para construir o corpus, mas insuficiente como critério de decisão final, reforçando a importância da validação humana. Com esse conjunto, foram avaliados modelos supervisionados de classificação.