Socially Responsible and Explainable Automated Fact-Checking and Hate Speech Detection - Vargas, Francielle; Pardo, Thiago; Benevenuto, Fabrício (Anais do Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD-SBC); 2025: Anais do XXXVIII Concurso de Teses e DissertaçõesDO - 10.5753/ctd.2025.8511, 2025)
Desinformação e discurso de ódio formam um ciclo socialmente prejudicial. Pesquisas mostram que a desinformação pode amplificar o discurso de ódio contra grupos badeado na sua identidade social e reforçar estereótipos prejudiciais. Para combater esse ciclo, uma ampla variedade de métodos de Processamento de Linguagem Natural (PLN) tem sido proposto. No entanto, embora o PLN tenha historicamente se baseado em técnicas inerentemente explicáveis, conhecidas como “caixa branca”, como algoritmos baseados em regras, árvores de decisão, modelos ocultos de Markov e regressão logística, a adoção de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e embeddings de linguagem (frequentemente considerados “caixa preta”), reduziu significativamente a interpretabilidade. Essa falta de transparência introduz riscos consideráveis, incluindo vieses, que se tornaram uma preocupação importante na IA. Esta tese de doutorado aborda essas lacunas críticas propondo novos recursos que garantem explicabilidade e mitigação de vieses em modelos de PLN para essas tarefas. Especificamente, essa tese introduz cinco datasets benchmark (HateBR, HateBRXplain, HausaHate, MOL e FactNews), três métodos inovadores (SELFAR, SSA e B+M) e um sistema web (NoHateBrazil) projetados para melhorar a explicabilidade e a justiça da verificação automática de fatos e da detecção de discurso de ódio. Os modelos propostos superam os baselines para o português e o hausa, ambos idiomas sub-representados. Esta pesquisa contribui para as discussões em curso sobre IA responsável e explicável, preenchendo a lacuna entre desempenho dos modelos e interpretabilidade para aplicações no mundo real. Por fim, os resultados obtidos nessa tese tiveram um impacto significativo tanto nacional quanto internacionalmente, recebendo citações de universidades e institutos de pesquisa de prestígio no exterior e inspirando novos projetos de mestrado e doutorado no Brasil.