Classificação de comentários ofensivos e discurso de ódio em tweets relacionados as eleições presidenciais de 2022

Resumo

O uso de mídias sociais tornou-se parte do cotidiano de eleitores e políticos brasileiros, servindo como espaço de manifestação de opiniões e debates públicos. Entretanto, também intensificou a circulação de comentários ofensivos e discursos de ódio, provocando impactos negativos para a sociedade. Nesse cenário, analisar tais interações é fundamental para compreender padrões de comportamento e desenvolver medidas mais eficazes no enfrentamento desse problema. Contudo, devido ao grande volume de postagens diárias, a detecção manual desses conteúdos torna-se inviável. Dado esse contexto, este artigo apresenta os resultados de experimentos realizados para a detecção automática de comentários ofensivos e discurso de ódio em tweets relacionados ao segundo turno das eleições presidenciais de 2022. Os experimentos foram conduzidos tendo como foco duas tarefas principais: (i) classificação binária de comentários ofensivos e (ii) classificação multi-rótulos de discurso de ódio. Para tanto, foram usados um modelo de deep learning baseado em Transformers e a abordagem AutoML.