O Dr. Eduardo Silva Alvarado, diretor da Fundación Universitaria Iberoamericana (Fundação Universitária Ibero-Americana, FUNIBER) na Guatemala, participa de um estudo que desenvolveu um modelo inovador para a detecção automática de discursos de ódio nas redes sociais. Este avanço aborda os desafios inerentes à identificação de conteúdo ofensivo em ambientes digitais multilíngues e multimodais.
O auge das redes sociais facilitou a comunicação global, permitindo aos utilizadores partilhar informações em diversos formatos e idiomas. No entanto, essa expansão também propiciou a disseminação de discursos de ódio, que podem se manifestar em textos, imagens e vídeos, e em vários idiomas. A detecção desse tipo de conteúdo é essencial para manter ambientes digitais seguros e respeitosos.
Tradicionalmente, os sistemas de detecção de discurso de ódio têm-se centrado na análise monolingue e num único tipo de conteúdo, principalmente texto. Estas abordagens apresentam limitações significativas quando confrontadas com a diversidade linguística e a natureza multimodal das publicações nas redes sociais. A falta de ferramentas capazes de lidar com estas complexidades tem dificultado a identificação eficaz de conteúdo ofensivo em contextos multilingues e multimodais.
O estudo em questão introduz um modelo que combina técnicas avançadas de processamento de linguagem natural e análise de imagens para detectar discurso de ódio em vários idiomas e formatos de conteúdo. Esta abordagem integrada permite uma identificação mais precisa e eficiente de conteúdo ofensivo em ambientes digitais diversos.
Para desenvolver este modelo, a equipa compilou um conjunto de dados multilingues e multimodais que inclui textos, imagens e vídeos com conteúdo rotulado como discurso de ódio. Foram utilizadas técnicas de aprendizagem profunda para treinar o modelo na identificação de padrões associados ao discurso de ódio em diferentes idiomas e formatos de conteúdo.
Resultados relevantes
Os resultados do estudo mostram que o modelo proposto supera as abordagens tradicionais na deteção de discurso de ódio em contextos multilingues e multimodais. A capacidade do modelo de analisar simultaneamente texto e imagens em vários idiomas melhora significativamente a precisão e a eficiência na identificação de conteúdo ofensivo.
Este avanço tem implicações importantes para a moderação de conteúdo em plataformas de redes sociais, permitindo uma resposta mais rápida e eficaz à disseminação de discurso de ódio. Além disso, o modelo pode ser adaptado a diferentes contextos culturais e linguísticos, tornando-o uma ferramenta valiosa para a promoção de ambientes digitais mais seguros e inclusivos.
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