Discurso de ódio nas redes sociais: uma análise pela inteligência artificial

Discurso de ódio nas redes sociais: uma análise pela inteligência artificial (2023)

Authors:
Autor USP: FERREIRA, PÂMELA EVELIN - ICMC
Unidade: ICMC
DOI: 10.11606/003191078
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS
Keywords: Discurso de ódio; Twitter; ChatGBT
Language: Português
Abstract: Com a limitada disponibilidade de conjuntos de dados na língua portuguesa, contrastada com a imensa quantidade de informações dos usuários em plataformas digitais, com rápida disseminação de conteúdo no Twitter em poucos caracteres, este estudo realiza a etapa de pré processamento e análise dos tweets submetidos ao modelo de arquitetura do ChatGPT 3.5. Feito a análise, o modelo obteve como resultado na comparação de dois experimentos, uma F1-Score menor na análise métrica de 37%, que por ser uma classificação de multirrótulo, tem a dependência da detecção de discurso de ódio e identificação das categorias.
Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023

Informações sobre o DOI: 10.11606/003191078 (Fonte: oaDOI API)

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ABNT

FERREIRA, Pâmela. Discurso de ódio nas redes sociais: uma análise pela inteligência artificial. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003191078. Acesso em: 28 fev. 2026.
APA

Ferreira, P. (2023). Discurso de ódio nas redes sociais: uma análise pela inteligência artificial (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003191078
NLM

Ferreira P. Discurso de ódio nas redes sociais: uma análise pela inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191078
Vancouver

Ferreira P. Discurso de ódio nas redes sociais: uma análise pela inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191078