ANÁLISE DE SENTIMENTOS NO X: classificação de cyberbullying utilizando modelos de deep learning
Resumo
O crescimento das redes sociais, especialmente o X (antigo Twitter), transformou a comunicação online, mas também potencializou problemas como o cyberbullying, uma forma de violência virtual. Este trabalho utiliza o dataset Cyberbullying Classification, composto por mais de 47.000 tweets classificados em seis categorias, para realizar a classificação de textos por meio de Redes Neurais Recorrentes, com arquitetura Long Short-Term Memory (LSTM). A metodologia incluiu a exploração dos dados, o pré-processamento e a aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). O desempenho do modelo foi avaliado com métricas como acurácia, precisão, recall, F1-score e matriz de confusão para identificar padrões de erro. Os resultados mostraram bom desempenho nas categorias relacionadas a etnia, religião e idade, mas dificuldades na detecção de mensagens ofensivas ligadas a gênero e na distinção entre conteúdos ofensivos e não-ofensivos. Como trabalhos futuros, pretende-se investigar abordagens mais sofisticadas, especialmente modelos baseados em Transformers. Assim, este estudo contribui para o avanço das pesquisas em detecção de discursos ofensivos e para a promoção de ambientes digitais mais seguros.
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