Detecção de Viés Ideológico em Artigos de Notícias Utilizando Aprendizagem Métrica Profunda e Representações Contextuais - Januário, Jailson Pereira; Carvalho, André Luiz da Costa (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM), 2026)
Este estudo investiga a detecção de viés ideológico em artigos de notícias por meio de aprendizagem métrica profunda com DistilRoBERTa. Na melhor configuração experimental, o modelo atingiu Macro F1-Score de 0,83 no conjunto ABP em random split. Sob o cenário mais rigoroso de media-bias split, o desempenho caiu para 0,43, evidenciando os desafios de generalização entre fontes. Na comparação com LLMs em regime zero-shot, a abordagem proposta superou GPT-3.5 e Llama-2 em Macro F1, indicando melhor equilíbrio entre classes para esta tarefa. Em síntese, os resultados sustentam a aprendizagem métrica como estratégia competitiva para detecção de viés ideológico, ao mesmo tempo em que expõem limitações relevantes de adaptação de domínio entre ecossistemas de notícias.