ANÁLISE COMPARATIVA DE SENTIMENTO PARA DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE DISCURSO DE ÓDIO UTILIZANDO O ALGORITMO LEIA-VADER

Autores

  • Guilherme Luiz Cintra Neves Universidade Federal do Paraná image/svg+xml Autor
  • Rodrigo Eduardo Botelho-Francisco Universidade Federal do Paraná image/svg+xml Autor
  • Luciano Heitor Gallegos Marin Universidade Federal do Paraná image/svg+xml Autor
  • Denise Fukumi Tsunoda Universidade Federal do Paraná image/svg+xml Autor

Resumo

Humanidades Digitais e Ciência da Informação convergem na recente realidade tecnológica e digital. Discurso de ódio insere-se como vulnerabilidade nas plataformas digitais. No âmbito da Análise de Sentimentos, verificou-se o desempenho do algoritmo LeIA em relação aos discursos da base OFFCOMBR2 comparando a medida F do LeIA com análises similares. Trata-se de pesquisa descritiva aplicada que executa o LeIA na base OFFCOMBR2. Verificou-se baixo desempenho do LeIA na comparação efetuada. Sugere-se ampliação do léxico e revisão das etapas de pré-processamento. Como contribuição a Ciência da Informação, destaca-se a importância da prevenção de abusos da liberdade de expressão em plataformas digitais.


Biografia do Autor

  • Guilherme Luiz Cintra Neves, Universidade Federal do Paraná
    Mestrando em Gestão da Informação. PPGGI/UFPR.
  • Rodrigo Eduardo Botelho-Francisco, Universidade Federal do Paraná
    Pesquisador vinculado aos programas de pós-graduação em Comunicação e em Gestão da Informação; e docente do Departamento de Ciência e Gestão da Informação da Universidade Federal do Paraná - UFPR. Livre-docente em Informação e Tecnologia, pela Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto da USP. Doutor e mestre em Ciências da Comunicação pela Escola de Comunicação e Artes da USP; com pós-doutorado na Universidad Complutense de Madrid e na Universitat Autònoma de Barcelona.
  • Luciano Heitor Gallegos Marin, Universidade Federal do Paraná
    Professor Adjunto da Universidade Federal do Paraná, alocado no Departamento de Ciência e Gestão da Informação. Foi Professor e Pesquisador da Universidade de Fortaleza, e ex-membro do Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência de Dados (LCDIA). Atuou como Professor e Pesquisador da Faculdade de Tecnologia de São Paulo - Fatec, pertencente ao Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza - CEETEPS, nos cursos de graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Sistemas para Internet, Gestão de Produção Industrial, e Gestão de Tecnologia da Informação, cooperando voluntariamente, também, em cursos de graduação em Mecatrônica Industrial e em Projetos Mecânicos. Foi pesquisador visitante em Computational Social Sciences na University of Southern California - USC, EUA (2016), com pós-doutorado pela mesma instituição (2015). PhD em Engenharia pela Université de Rennes, França (2013), Mestre em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica - ITA (2009), Pós-graduado em Administração de Empresas pelo CEAG/FGV-SP (2008), Bacharel em Análise de Sistemas (2002), Tecnólogo em Processamento de Dados (2001), e Técnico em Eletrotécnica (1997).
  • Denise Fukumi Tsunoda, Universidade Federal do Paraná
    Graduada em Bacharelado em Informática pela Universidade Federal do Paraná (1992), possui mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (1996) e doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial - Engenharia Biomédica pela também Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2004). Atualmente é professora na Universidade Federal do Paraná no curso de Gestão da Informação, Departamento de Ciência e Gestão da Informação.

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Publicado

28-08-2022

Volume dos Anais

v. 2 n. 1 (2022): XXII ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO

Seção

GT 8 – Dados, Informação e Tecnologia