{"id":53320,"date":"2022-05-03T17:36:38","date_gmt":"2022-05-03T22:36:38","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=53320"},"modified":"2022-05-14T09:38:21","modified_gmt":"2022-05-14T14:38:21","slug":"jornalistas-de-brasil-mexico-argentina-e-colombia-combatem-discurso-misogino-online-com-ajuda-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/jornalistas-de-brasil-mexico-argentina-e-colombia-combatem-discurso-misogino-online-com-ajuda-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Jornalistas de Brasil, M\u00e9xico, Argentina e Col\u00f4mbia combatem discurso mis\u00f3gino online com ajuda de intelig\u00eancia artificial"},"content":{"rendered":"

As jornalistas da revista digital feminista\u00a0AzMina<\/a>, do Brasil, notaram que grande parte da viol\u00eancia contra as mulheres em seu pa\u00eds teve origem nas redes sociais. Elas queriam investigar sobre o assunto e para isso desenvolveram uma metodologia de monitoramento da viol\u00eancia online.<\/p>\n

Sob essa metodologia, desde 2020 a AzMina publica uma s\u00e9rie de investiga\u00e7\u00f5es de dados, em alian\u00e7a com organiza\u00e7\u00f5es como InternetLab, Volt Data Lab e INCT.DD, que revelam como as mulheres\u00a0na pol\u00edtica<\/a> e\u00a0no jornalismo<\/a> s\u00e3o v\u00edtimas de ataques e insultos nas redes sociais que tentam deslegitimar sua capacidade intelectual para o exerc\u00edcio de suas profiss\u00f5es.<\/p>\n

\"B\u00e1rbara

O Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino foi desenvolvido como parte do Collab Challenge, uma iniciativa do JournalismAI e da Google News Initiative. (Foto: captura de tela da transmiss\u00e3o ao vivo do YouTube)<\/p><\/div>\n

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\u201cT\u00ednhamos que ler e analisar tweet por tweet, coment\u00e1rio por coment\u00e1rio\u201d, disse B\u00e1rbara Lib\u00f3rio, gerente de jornalismo e projetos da AzMina, \u00e0\u00a0LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong>. \u201cTivemos muito trabalho manual e humano, lendo muitos tweets, muitas publica\u00e7\u00f5es, muitos coment\u00e1rios. Pensamos 'como eu gostaria que a intelig\u00eancia artificial pudesse fazer isso por n\u00f3s, porque faria isso de forma muito mais assertiva e muito mais r\u00e1pida'. Somos uma equipe muito pequena e tivemos que fazer muitas outras coisas ao mesmo tempo, o que exigiu muito tempo e esfor\u00e7o, e pensamos que a intelig\u00eancia artificial poderia nos ajudar.\u201d<\/p>\n

Por isso, quando Lib\u00f3rio e mais duas integrantes da equipe AzMina foram aceitas para participar do\u00a0Collab Challenge 2021<\/a>, iniciativa global do\u00a0JournalismAI <\/a>e da Google News Initiative que re\u00fane meios de todo o mundo para desenvolver inova\u00e7\u00f5es no jornalismo por meio da intelig\u00eancia artificial, decidiram apresentar como um projeto para desenvolver sua metodologia de monitoramento da viol\u00eancia online contra mulheres, com o objetivo de criar uma ferramenta que ser\u00e1 \u00fatil na cobertura das pr\u00f3ximas elei\u00e7\u00f5es presidenciais de 2022 no Brasil.<\/p>\n

\u201cSab\u00edamos que quer\u00edamos continuar com o monitor, mas precis\u00e1vamos de ajuda tecnol\u00f3gica, n\u00e3o apenas manual e humana, ent\u00e3o achamos que seria uma boa ideia [...] ter algum aprendizado que pud\u00e9ssemos levar de volta para nossa equipe e nosso projeto\u201d, disse Lib\u00f3rio. \u201cMas quando apresentamos nossa ideia, vimos que outras organiza\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m estavam interessadas em tal ferramenta, n\u00e3o s\u00f3 pela quest\u00e3o de g\u00eanero e machismo, mas pela quest\u00e3o do discurso de \u00f3dio em geral\u201d.<\/p>\n

Lib\u00f3rio e suas colegas da AzMina Helena Bertho e Marina Gama Cubas da Silva formaram uma equipe com Fernanda Aguirre, do Data Cr\u00edtica (M\u00e9xico); Gaby Bouret, do La Naci\u00f3n (Argentina); e Jos\u00e9 Luis Pe\u00f1arredonda, do CLIP (Col\u00f4mbia) para desenvolver o que viria a ser o\u00a0Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino<\/a>.<\/p>\n

\u00c9 uma API (interface de programa\u00e7\u00e3o de aplicativos) que, por meio de um modelo treinado de Processamento de Linguagem Natural (NLP), detecta discursos de \u00f3dio contra mulheres na internet em espanhol e portugu\u00eas. A ferramenta tem o potencial de automatizar a an\u00e1lise de postagens online usando aprendizado de m\u00e1quina para que os jornalistas possam se concentrar em tarefas mais cruciais em suas investiga\u00e7\u00f5es sobre viol\u00eancia de g\u00eanero.<\/p>\n

\u201cEncontramos muitos projetos que tentam monitorar o discurso de \u00f3dio com intelig\u00eancia artificial, mas n\u00e3o s\u00e3o tantos que fazem isso em torno da misoginia\u201d, disse Lib\u00f3rio. \u201cPara jornalistas, acho que o principal problema \u00e9 o tempo que nos custa, porque \u00e9 muito tempo e esfor\u00e7o que investimos em ler todas as publica\u00e7\u00f5es e analisar se s\u00e3o ataques mis\u00f3ginos ou n\u00e3o. Se tivermos uma intelig\u00eancia artificial que fa\u00e7a isso por n\u00f3s com assertividade e escalabilidade, ter\u00edamos muito tempo para focar nossos esfor\u00e7os em outras coisas, como realizar entrevistas ou buscar os perfis que est\u00e3o realizando os ataques, ou fazer investiga\u00e7\u00f5es mais profundas, com mais tempo.\u201d<\/p>\n

O primeiro passo na constru\u00e7\u00e3o do Monitor foi atualizar o dicion\u00e1rio de termos mis\u00f3ginos que a AzMina havia criado para seus projetos de monitoramento de coment\u00e1rios mis\u00f3ginos online. Esses termos foram usados \u200b\u200bpara treinar um modelo de aprendizado de m\u00e1quina de PLN.<\/p>\n

Os participantes de Data Cr\u00edtica, La Naci\u00f3n e CLIP tamb\u00e9m criaram seus pr\u00f3prios dicion\u00e1rios de espanhol baseados no dicion\u00e1rio da AzMina. Eles compilaram termos ofensivos contra as mulheres nas redes sociais e os ordenaram por tipo de ofensas, como insultos devido \u00e0 apar\u00eancia f\u00edsica, ra\u00e7a, ataques ao intelecto, ofensas transf\u00f3bicas e ataques sexuais, entre outros.<\/p>\n

\u201cAch\u00e1vamos que era algo t\u00e3o simples quanto traduzir o dicion\u00e1rio do portugu\u00eas e pronto. Mas n\u00e3o foi t\u00e3o f\u00e1cil assim. Muitas coisas em espanhol n\u00e3o faziam sentido ou n\u00e3o eram mis\u00f3ginas\", disse Aguirre, analista de dados da Data Cr\u00edtica, \u00e0\u00a0LJR<\/strong>. \u201cPercebemos que no final \u00e9 algo que depende muito do contexto e que parece ser muito f\u00e1cil identificar se um tweet \u00e9 mis\u00f3gino e a verdade \u00e9 que \u00e0s vezes n\u00e3o era t\u00e3o f\u00e1cil.\u201d<\/p>\n

A equipe utilizou o modelo de processamento de linguagem natural BERT (sigla em ingl\u00eas para Representa\u00e7\u00f5es de Codificador Bidirecional de Transformadores), desenvolvido pelo Google<\/a>, que \u00e9 capaz de \u201caprender\u201d as rela\u00e7\u00f5es contextuais entre palavras em um texto. A equipe selecionou uma amostra de tweets em portugu\u00eas e espanhol que inclu\u00edam as palavras contidas em dicion\u00e1rios e marcou manualmente aquelas que poderiam ser consideradas mis\u00f3ginas. Eles ent\u00e3o usaram essa amostra para treinar o modelo para identificar tweets que eram mis\u00f3ginos.<\/p>\n

\"Interface

A ferramenta tem o potencial de automatizar a an\u00e1lise de tweets por meio de aprendizado de m\u00e1quina, para que os jornalistas possam se concentrar em tarefas mais cruciais. (Foto: Cortesia)<\/p><\/div>\n

\"Em geral, todos esses modelos entendem coisas de linguagem porque foram alimentados por muito texto\", explicou Aguirre. \u201cVoc\u00ea pega esse modelo e refina esse conhecimento para que ele aprenda algo muito espec\u00edfico, que no nosso caso foi 'voc\u00ea j\u00e1 sabe coisas sobre linguagem, agora queremos que voc\u00ea aprenda a identificar textos que s\u00e3o mis\u00f3ginos'. Isso pode ser usado para muitas coisas, mas nosso alvo era o discurso mis\u00f3gino.\"<\/p>\n

A equipe contou com o apoio de Iv\u00e1n Vladimir Meza, pesquisador especialista em computa\u00e7\u00e3o de linguagem humana da Faculdade de Engenharia da Universidade Nacional Aut\u00f4noma do M\u00e9xico (UNAM), para o treinamento do modelo BERT e a posterior cria\u00e7\u00e3o da API do Monitor.<\/p>\n

Ap\u00f3s fazer um primeiro treinamento, a equipe descobriu que o modelo detectou tweets que continham palavras consideradas mis\u00f3ginas, mas que foram escritas sem a inten\u00e7\u00e3o de ofender, o que gerou \u201cfalsos positivos\u201d de discurso mis\u00f3gino.<\/p>\n

Da mesma forma, os jornalistas perceberam que a cultura e o contexto de cada pa\u00eds influenciam significativamente a interpreta\u00e7\u00e3o do conte\u00fado mis\u00f3gino. Por exemplo, alguns termos considerados mis\u00f3ginos na Col\u00f4mbia n\u00e3o o s\u00e3o no M\u00e9xico ou na Argentina e vice-versa. Ent\u00e3o, a equipe teve que verificar novamente a rotulagem dos tweets para garantir que eles fossem intencionalmente mis\u00f3ginos.<\/p>\n

\u201cEu marcava os [tweets] do M\u00e9xico e depois conferia os da Gaby da Argentina e via se concordava com o que ela tinha marcado. E Gaby verificou os de Jos\u00e9 Luis e ele verificou os meus\u201d, explicou Aguirre. \u201cSe um n\u00e3o concordasse com a marca\u00e7\u00e3o de outro, esse tweet era removido do banco de dados. N\u00f3s s\u00f3 inclu\u00edmos a marca\u00e7\u00e3o onde tanto o marcador quanto o verificador concordaram que era mis\u00f3gino.\"<\/p>\n

Tamb\u00e9m ap\u00f3s o primeiro treinamento, a equipe percebeu que o BERT funcionava com mais precis\u00e3o em espanhol do que em portugu\u00eas, embora em nenhum dos dois idiomas a efic\u00e1cia fosse t\u00e3o alta quanto em ingl\u00eas. Foi ent\u00e3o que decidiram realizar um segundo treinamento, desta vez com modelos diferentes para cada idioma. Terminada a participa\u00e7\u00e3o no Collab Challenge, a equipe decidiu realizar uma terceira sess\u00e3o de treinamento para refinar ainda mais os resultados em portugu\u00eas.<\/p>\n

\u201cTivemos esse desafio de que o PLN em ingl\u00eas \u00e9 muito melhor, em espanhol funciona bem e em portugu\u00eas, mais ou menos... Na nossa forma\u00e7\u00e3o, os resultados em espanhol t\u00eam sido melhores que os resultados em portugu\u00eas\u201d, disse Lib\u00f3rio. \u201cAcho que esta terceira sess\u00e3o de forma\u00e7\u00e3o vai ajudar-nos um pouco a esclarecer as nossas ideias\u201d.<\/p>\n

Ao longo do processo, tanto Lib\u00f3rio quanto os demais integrantes perceberam que o monitoramento de discurso \u00e9 uma tarefa praticamente intermin\u00e1vel devido \u00e0 evolu\u00e7\u00e3o natural da linguagem humana e \u00e0s mudan\u00e7as no contexto social. Embora a equipe da AzMina j\u00e1 tivesse dicion\u00e1rios de termos mis\u00f3ginos de seus trabalhos anteriores, atualiz\u00e1-los com novas formas de agress\u00e3o \u00e0s mulheres nas redes significava fazer praticamente todo o trabalho novamente.<\/p>\n

\u201cA l\u00edngua \u00e9 uma coisa muito viva, por isso \u00e9 um trabalho que nunca acaba. Sempre que voc\u00ea for trabalhar com linguagem tem que pensar que \u00e9 algo muito vivo que deve estar sempre atualizado\u201d, disse Lib\u00f3rio. \u201cIsso d\u00e1 um pouco de ansiedade, porque tem aquela sensa\u00e7\u00e3o de que o trabalho nunca termina e \u00e9 importante ter em mente quando voc\u00ea vai estimar seus esfor\u00e7os\u201d.<\/p>\n

A import\u00e2ncia de colaborar dentro e fora do jornalismo<\/h3>\n

Como resultado de sua participa\u00e7\u00e3o no Collab Challenge, os jornalistas de AzMina, Data Cr\u00edtica, La Naci\u00f3n e CLIP descobriram que ainda \u00e9 muito dif\u00edcil para um meio de comunica\u00e7\u00e3o latino-americano criar inova\u00e7\u00e3o em intelig\u00eancia artificial por conta pr\u00f3pria, n\u00e3o apenas por pela falta de recursos econ\u00f4micos, mas tamb\u00e9m pela falta de conhecimento t\u00e9cnico. Da mesma forma, eles aprenderam que a colabora\u00e7\u00e3o entre jornalistas e profissionais experientes em tecnologia \u00e9 crucial para desenvolver uma ferramenta como o Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino.<\/p>\n

Al\u00e9m da alian\u00e7a com o engenheiro da UNAM, os jornalistas tiveram a orienta\u00e7\u00e3o t\u00e9cnica de Jeremy Gilbert, Joe Germuska e Scott Bradley do\u00a0Knight Lab da Northwestern University<\/a>, nos Estados Unidos, organiza\u00e7\u00e3o que serviu como aliada regional e ponto de contato entre a equipe e os organizadores do Collab Challenge.<\/p>\n

\u201cComo jornalistas de dados, sabemos o que precisamos e temos essas ideias, mas n\u00e3o temos o conhecimento t\u00e9cnico. Por isso fizemos a alian\u00e7a com o Iv\u00e1n (Meza)\u201d, disse Lib\u00f3rio. \u201cTivemos que buscar uma alian\u00e7a com algu\u00e9m que n\u00e3o fosse jornalista, porque acho que existe aquela lacuna de que como jornalistas sabemos o que gostar\u00edamos de fazer, como deveria ser a ferramenta, o que deveria ter, mas n\u00e3o temos o conhecimento t\u00e9cnico para realiz\u00e1-lo\u201d.<\/p>\n

\"Instagram

A AzMina planeja continuar aplicando sua metodologia de monitoramento \u00e0 viol\u00eancia de g\u00eanero online. (Foto: Instagram da AzMina)<\/p><\/div>\n

A alian\u00e7a com Meza tamb\u00e9m significou apoio financeiro indireto. Como pesquisador do Instituto de Matem\u00e1tica Aplicada e Pesquisa de Sistemas (IIMAS) da UNAM, o engenheiro conseguiu usar um dos servidores da institui\u00e7\u00e3o para hospedar a API do Monitor e mant\u00ea-la l\u00e1 por at\u00e9 dois anos, enquanto os meios por tr\u00e1s do projeto encontram uma forma de financiar uma hospedagem por conta pr\u00f3pria.<\/p>\n

\"Muitas vezes a academia tem meios para apoiar esse tipo de projeto\", disse Aguirre. \u201cProvavelmente se n\u00e3o tiv\u00e9ssemos feito essa colabora\u00e7\u00e3o com o Iv\u00e1n, n\u00e3o sei como ter\u00edamos resolvido tudo isso, pagando a hospedagem, o servidor... Por isso acho que a colabora\u00e7\u00e3o pode ser fundamental para pequenos meios como \u00e9 o nosso caso. Sem a colabora\u00e7\u00e3o com outros meios e com Iv\u00e1n e seu laborat\u00f3rio, n\u00e3o ter\u00edamos conseguido fazer o que fizemos ou seria muito caro e n\u00e3o conseguir\u00edamos mant\u00ea-lo\u201d.<\/p>\n

Embora a ferramenta j\u00e1 seja funcional e possa ser utilizada, o plano da equipe \u00e9 otimizar ao m\u00e1ximo sua opera\u00e7\u00e3o antes de aplic\u00e1-la em investiga\u00e7\u00f5es jornal\u00edsticas. Assim que atingir um n\u00edvel ideal de precis\u00e3o, eles planejam disponibiliz\u00e1-la para outros meios como uma ferramenta de c\u00f3digo aberto.<\/p>\n

\u201cGostar\u00edamos que essa API fosse aberta para que outras reda\u00e7\u00f5es e outras pessoas pudessem test\u00e1-la ou colocar o texto de um tweet, uma publica\u00e7\u00e3o l\u00e1 e ter uma resposta\u201d, disse Lib\u00f3rio. \u201cEstamos procurando bolsas de estudo e oportunidades que talvez possamos obter para conseguir mais financiamento para o projeto.\u201d<\/p>\n

As vantagens de um modelo de intelig\u00eancia artificial como o\u00a0Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino \u00e9 que ele pode ser treinado para detectar muitos outros tipos de discurso e em outras plataformas de texto escrito al\u00e9m do Twitter. Embora, no momento, o Data Cr\u00edtica veja um grande potencial para estender sua aplica\u00e7\u00e3o no combate \u00e0 viol\u00eancia contra mulheres jornalistas no M\u00e9xico.<\/p>\n

\u201cInicialmente, imaginamos continuar o trabalho da AzMina sobre viol\u00eancia contra as mulheres na pol\u00edtica e estend\u00ea-lo para ver o que estava acontecendo com as mulheres na pol\u00edtica no M\u00e9xico ou na Col\u00f4mbia\u201d, disse Aguirre. \u201cMas depois imaginei muito como essa ferramenta pode ser aplicada \u2013 especificamente no M\u00e9xico \u2013 na viol\u00eancia contra mulheres jornalistas. Essa ferramenta aplicada ao jornalismo \u00e9 interessante para entender essa onda de viol\u00eancia contra as mulheres e como podemos us\u00e1-la para ajudar as jornalistas que est\u00e3o sendo atacadas.\u201d<\/p>\n

Por sua vez, a AzMina espera poder aplicar o\u00a0Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino em sua cobertura das elei\u00e7\u00f5es brasileiras de 2022, al\u00e9m de continuar aplicando sua metodologia de monitoramento a outras quest\u00f5es de g\u00eanero, como em seu projeto \u201cElas no Congresso<\/a>\u201d, indicado ao\u00a0Pr\u00eamio Gabo 2020 na categoria Inova\u00e7\u00e3o<\/a>, que monitora projetos de lei ou iniciativas que tratam dos direitos das mulheres no Congresso brasileiro com base em dados p\u00fablicos.<\/p>\n

\u201cAs pessoas t\u00eam que entender que \u00e9 muito bom ver uma intelig\u00eancia artificial em funcionamento, mas que h\u00e1 muito trabalho humano antes disso\u201d, disse Lib\u00f3rio. \u201cTodo mundo gosta de ver a intelig\u00eancia artificial funcionando, mas ningu\u00e9m gosta de marcar tweets, posts, ler milhares de textos. Tudo isso \u00e9 essencial, porque se n\u00e3o houver trabalho humano para tornar os dados eficazes, para termos certeza do que estamos fazendo, a intelig\u00eancia artificial n\u00e3o funcionar\u00e1. \u00c9 muito importante que este trabalho tamb\u00e9m seja valorizado\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

O Monitor de Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino, desenvolvido por jornalistas de AzMina, Data Cr\u00edtica, La Naci\u00f3n e CLIP, detecta discursos de \u00f3dio contra mulheres na internet em espanhol e portugu\u00eas por meio de um modelo de Processamento de Linguagem Natural.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":53309,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1217],"tags":[1556,1564],"coauthors":[],"class_list":["post-53320","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inovacao-pt-br","tag-inteligencia-artificial-pt-br","tag-jornalismo-de-dados-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"\nJornalistas de Brasil, M\u00e9xico, Argentina e Col\u00f4mbia combatem discurso mis\u00f3gino online com ajuda de intelig\u00eancia artificial - LatAm Journalism Review by the Knight Center<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Jornalistas de Brasil, M\u00e9xico, Argentina e Col\u00f4mbia combatem discurso mis\u00f3gino online com ajuda de intelig\u00eancia artificial Inova\u00e7\u00e3o. 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He has written for publications such as TODO Austin, Texas Music Magazine and The Austin Chronicle. C\u00e9sar has a Master's degree in Journalism from the University of Texas at Austin and a Bachelors degree in Communication from the National Autonomous University of Mexico. He previously wrote about innovation in journalism for the Gabo Foundation in Colombia and currently reports for the Knight Center's LatAmJournalism Review digital magazine. A native of Mexico City, C\u00e9sar has become a digital nomad combining content creation with his passion for travel. ________ C\u00e9sar L\u00f3pez Linares inici\u00f3 su carrera en el diario mexicano REFORMA como coeditor de entretenimiento y medios. Ha escrito para publicaciones como TODO Austin, Texas Music Magazine y The Austin Chronicle. C\u00e9sar tiene una Maestr\u00eda en Periodismo de la Universidad de Texas en Austin y una Licenciatura en Comunicaci\u00f3n de la Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico. 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Nascido na Cidade do M\u00e9xico, C\u00e9sar se tornou um n\u00f4made digital combinando a cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fado com sua paix\u00e3o por viagens.","sameAs":["https:\/\/x.com\/cesarisch"],"url":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/author\/cesar-lopez-linares\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/53320","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/19"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=53320"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/53320\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":53921,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/53320\/revisions\/53921"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/53309"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=53320"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=53320"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=53320"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=53320"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}