Uma Abordagem Integrada para Detecção de Discurso de Ódio em Mídias Sociais Utilizando Vetorização de Textos e Emojis - Miranda, Arthur Lima de Araújo; Rodrigues, Cleyton Mário de Oliveira (Anais do Workshop sobre as Implicações da Computação na Sociedade (WICS); 2025: Anais do VI Workshop sobre as Implicações da Computação na Sociedade, 2025)
Este artigo propõe uma abordagem integrada para detecção de discurso de ódio em mídias sociais, combinando três dimensões principais: (1) fusão de datasets em português brasileiro (HateBR e TuPy-E), (2) processamento conjunto de textos e emojis, e (3) arquitetura classificatória em duas etapas (binária e multiclasse). Utilizando o modelo BERTimbau adaptado para capturar relações semânticas e representações de emojis, o sistema realiza primeiro uma classificação binária (ódio vs não-ódio) seguida de categorização específica (Xenofobia, gênero/sexualidade, etc). Os resultados alcançaram 85% de acurácia na etapa binária e até 86% em categorias específicas. Discute-se a relação entre volume de dados e desempenho, bem como estratégias futuras para aprimoramento do modelo, incluindo o uso de LLMs (Large Language Models) e integração de metadados.