A BERT-Based Approach for Gender Inference from Place Reviews: Applications to Urban Representativeness - Abate, Jemal; Peixoto, Felipe; Bald, João; Delgado, Myriam; Silva, Thiago H. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb), 2026)
O conteúdo gerado pelo usuário em plataformas baseadas em localização fornece informações valiosas sobre o comportamento urbano, mas a falta de informações demográficas explícitas limita as análises de representatividade social. Em particular, compreender as diferenças de gênero no uso do espaço urbano permanece um desafio devido à ausência de atributos estruturados do usuário. Neste trabalho, investigamos o uso de técnicas de processamento de linguagem natural para inferir rótulos binários de gênero a partir de avaliações textuais no Google Places. Avaliamos duas abordagens baseadas em Transformers: um classificador BERT ajustado e um modelo baseado em BERT aumentado com características linguísticas para classificação de gênero a partir do texto da avaliação. Experimentos conduzidos em um conjunto de dados em larga escala de avaliações de locais mostram que o modelo BERT aumentado alcança alto desempenho, atingindo uma pontuação F1 média de 0,95. Além do desempenho preditivo, exploramos como os rótulos proxy de gênero inferidos podem apoiar a análise de representatividade urbana. Usando a cidade de Nova York como estudo de caso, analisamos a distribuição espacial do desequilíbrio de gênero entre os CEPs e avaliamos em que medida esses padrões se alinham com um benchmark externo (Foursquare). Essas descobertas destacam tanto o potencial quanto as limitações do uso de atributos demográficos inferidos para estudar a representatividade urbana. Nossos resultados demonstram que modelos de linguagem contextual podem auxiliar na inferência demográfica em dados sociais baseados em localização, possibilitando novas perspectivas sobre o comportamento urbano, ao mesmo tempo que levantam considerações importantes sobre viés, incerteza e representatividade.