Detecção de Mensagens Homofóbicas em Português no Twitter usando Análise de Sentimentos
Resumo
Discurso de ódio em redes sociais direcionado a minorias trazem hostilidade para este meio causando sofrimento e danos que vão além do mundo digital. Moderadores podem ajudar no controle de mensagens ofensivas, mas com o grande volume de mensagens publicadas é inviável realizar uma filtragem manual. Para tentar combater a propagação de mensagens de ódio de forma mais abrangente, este trabalho tem como objetivo utilizar análise de sentimentos para detecção de mensagens homofóbicas em português no Twitter. Os resultados da técnica desenvolvida foram comparados com as interpretações de humanos. Neste experimento, a técnica obteve 0,6148 de acurácia, 0,6667 de precisão, 0,6216 de sensibilidade e 0,6433 de f-measure.
Palavras-chave:
análise de sentimentos, discurso de ódio, redes sociais, aprendizagem de máquina
Referências
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Publicado
30/06/2020
Como Citar
COUTINHO, Vinicius Matheus de Medeiros Silva; MALHEIROS, Yuri.
Detecção de Mensagens Homofóbicas em Português no Twitter usando Análise de Sentimentos. In: BRAZILIAN WORKSHOP ON SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING (BRASNAM), 9. , 2020, Cuiabá.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 1-12.
ISSN 2595-6094.
DOI: https://doi.org/10.5753/brasnam.2020.11158.
