Aprendizagem de máquina aplicada para identificação de preconceitos em textos de redes sociais

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorAscari, Rúbia Eliza de Oliveira Schultz-
Autor(es): dc.contributorAscari, Rúbia Eliza de Oliveira Schultz-
Autor(es): dc.contributorFávero, Eliane Maria de Bortoli-
Autor(es): dc.contributorDosciatti, Mariza Miola-
Autor(es): dc.creatorMoreno, Leonardo da Silva-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T12:25:51Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T12:25:51Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-31-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-31-
Data de envio: dc.date.issued2023-06-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31894-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1095192-
Descrição: dc.descriptionSocial networks are powerful tools capable of sharing, in seconds, diverse information with millions of users. This power can be dangerous when the disseminated information is hate speech, harming individuals and groups directly and indirectly. Systems that feed on texts and information from social networks are subject to collecting this type of data, data that can harm possible analyzes made in these systems that are based on texts. Depending on the objective, the algorithms can make erroneous decisions, directly affecting one or more individuals, a resolution that could be different if texts full of intolerance were not in the analyzed dataset, impairing the program’s judgment. Using methods of classification and supervised machine learning, this work sought to identify texts present in social networks in Portuguese that contain some type of discrimination or prejudice, contributing both to the end user of the social network and to developers who seek to identify and remove this type of content from your database.-
Descrição: dc.descriptionAs redes sociais são poderosas ferramentas capazes de compartilhar, em segundos, diversas informações com milhões de usuários. Esse poderio pode ser perigoso quando a informação disseminada é um discurso de ódio, prejudicando indivíduos e grupos direta e indiretamente. Sistemas que se alimentam de textos e informações de redes sociais, estão sujeitos a coletar esse tipo de dado, dado esse que pode prejudicar possíveis análises feitas nesses sistemas que se baseiam em textos. Dependendo do objetivo, os algoritmos podem tomar decisões errôneas, afetando diretamente um ou mais indivíduos, resolução essa que poderia ser diferente se textos repletos de intolerância não estivessem no conjunto de dados analisado, prejudicando o julgamento do programa. Utilizando métodos de classificação e de aprendizado de máquina supervisionado, este trabalho buscou identificar textos presentes em redes sociais na língua portuguesa que contenham algum tipo de discriminação ou preconceito, contribuindo tanto para o usuário final da rede social, quanto para desenvolvedores que buscam identificar e retirar este tipo de conteúdo de sua base de dados.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPato Branco-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Informática-
Publicador: dc.publisherTecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado do computador-
Palavras-chave: dc.subjectPreconceitos-
Palavras-chave: dc.subjectDiscurso de ódio-
Palavras-chave: dc.subjectDiscurso de ódio na Internet-
Palavras-chave: dc.subjectRedes sociais on-line-
Palavras-chave: dc.subjectMachine learning-
Palavras-chave: dc.subjectPrejudices-
Palavras-chave: dc.subjectHate speech-
Palavras-chave: dc.subjectOnline hate speech-
Palavras-chave: dc.subjectOnline social networks-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO-
Título: dc.titleAprendizagem de máquina aplicada para identificação de preconceitos em textos de redes sociais-
Título: dc.titleMachine learning applied to identify social prejudices in social network texts-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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