AI pode detectar discurso de ódio
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out
É crescente nas mídias sociais o discurso de ódio, identifica-lo com uma única fonte 
pode ser perigoso e tendencioso, em função disto pesquisadores da Finlândia treinaram um algoritmo de aprendizagem para identificar o discurso do ódio comparando-o computacionalmente com o que diferencia o texto que inclui o discurso em um sistema de categorização como “de ódio”.
Os pesquisadores empregaram o algoritmo diariamente para visualizar todo o conteúdo aberto que os candidatos em eleições municipais geraram tanto no Facebook como no Twitter.
O algoritmo foi ensinado usando milhares de mensagem, que foram analisadas de forma cruzada para confirmar a validade científica, segundo Salla-Maaria Laaksonen, da Universidade de Helsinque: “Ao categorizar as mensagens, o pesquisador deve tomar uma posição sobre a linguagem e o contexto e, portanto, é importante que várias pessoas participem na interpretação do material didático”, por exemplo, fazer um discurso odioso para defender-se de uma ação odiosa.
O algoritmo foi ensinado usando milhares de mensagens, que foram analisadas de forma cruzada para confirmar a validade científica, explica Salla-Maaria:“When categorizing messages, the researcher has to take a stance on the language and context, and it is therefore important that several people participate in interpreting the teaching material,” says the University of Helsinki’s Salla-Maaria Laaksonen. “ao categorizar as mensagens, o pesquisador deve tomar uma posição sobre a linguagem e o contexto e, portanto, é importante que várias pessoas participem na interpretação do material didático”, senão o ódio pode ser identificado apenas unilateralmente. She says social media services and platforms could identify hate speech if they wanted to, and in that way influence the activities of Internet users.
Ela diz que os serviços e plataformas de mídia social podem identificar o discurso de ódio se quiserem, e dessa forma influenciam as atividades dos usuários da Internet. “There is no other way to extend it to the level of individual citizens,” Laaksonen notes. “não há outra maneira de estendê-lo ao nível dos cidadãos individuais”, observa Laaksonen, ou seja, são semi automáticos porque preveem a interação humana na categorização.
O artigo completo pode ser lido no site da Aalto University de Helsinque.
