{"id":73797,"date":"2023-04-04T09:53:39","date_gmt":"2023-04-04T14:53:39","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=73797"},"modified":"2023-04-04T09:55:50","modified_gmt":"2023-04-04T14:55:50","slug":"jornalistas-do-mexico-e-do-brasil-desenvolvem-ferramenta-de-inteligencia-artificial-para-detectar-discurso-de-odio-online-contra-jornalistas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/jornalistas-do-mexico-e-do-brasil-desenvolvem-ferramenta-de-inteligencia-artificial-para-detectar-discurso-de-odio-online-contra-jornalistas\/","title":{"rendered":"Jornalistas do M\u00e9xico e do Brasil desenvolvem ferramenta de intelig\u00eancia artificial para detectar discurso de \u00f3dio online contra jornalistas"},"content":{"rendered":"

A viol\u00eancia digital contra jornalistas \u00e9 um fen\u00f4meno crescente na Am\u00e9rica Latina. Diante dessa situa\u00e7\u00e3o, um grupo de jornalistas do Brasil e do M\u00e9xico recorreu \u00e0 intelig\u00eancia artificial para explorar a origem das narrativas violentas contra jornalistas no mundo digital.<\/p>\n

A Associa\u00e7\u00e3o Brasileira de Jornalismo Investigativo (Abraji) e a organiza\u00e7\u00e3o mexicana sem fins lucrativos de jornalismo de dados Data Cr\u00edtica uniram for\u00e7as para desenvolver o \u201cAttack Detector\u201d (\"Detector de Ataques\"), uma ferramenta que combina jornalismo de dados e aprendizagem de m\u00e1quina para detectar discurso de \u00f3dio online.<\/p>\n

No Brasil, o ambiente de viol\u00eancia digital contra jornalistas aumentou em rela\u00e7\u00e3o a anos anteriores. Em seu mais recente\u00a0Monitoramento de ataques a jornalistas no Brasil<\/u><\/a>, publicado em 29 de mar\u00e7o, a Abraji revelou que mais de 550 ataques contra jornalistas e ve\u00edculos de comunica\u00e7\u00e3o foram registrados em 2022.<\/p>\n

\"Cover

O relat\u00f3rio \"Monitoramento de ataques a jornalistas no Brasil 2022\", publicado em 29 de mar\u00e7o pela Abraji. (Foto: Abraji)<\/p><\/div>\n

Desse total, 61,2% correspondem a epis\u00f3dios de viol\u00eancia verbal ou discurso estigmatizante, com 341 casos registrados. E desses, 298 casos (87,4%) tiveram origem online, principalmente em redes sociais.<\/p>\n

Neste contexto, \"Attack Detector\", um modelo de processamento de linguagem natural (PLN), foi criado para detectar ataques no Twitter, n\u00e3o apenas contra jornalistas, mas tamb\u00e9m ativistas ambientais e defensores da terra no Brasil e no M\u00e9xico.<\/p>\n

A ferramenta foi desenvolvida por Fernanda Aguirre, Gibr\u00e1n Mena (da Data Cr\u00edtica), Schirlei Alves e Reinaldo Chavez (da Abraji) como parte de sua participa\u00e7\u00e3o na\u00a0primeira gera\u00e7\u00e3o da JournalismAI Fellowship<\/u><\/a>, uma iniciativa da\u00a0JournalismAI<\/u><\/a>, organiza\u00e7\u00e3o de jornalismo e intelig\u00eancia artificial sediada na London School of Economics and Political Science (LSE). O programa convocou 46 jornalistas e profissionais t\u00e9cnicos de meios de comunica\u00e7\u00e3o de 16 pa\u00edses em 2022 para desenvolver projetos que explorassem a aplica\u00e7\u00e3o respons\u00e1vel da intelig\u00eancia artificial no jornalismo.<\/p>\n

\"No Brasil temos este problema, que ainda n\u00e3o terminou, de discurso de \u00f3dio nas redes sociais contra v\u00e1rios tipos de pessoas envolvidas em coisas pol\u00edticas, n\u00e3o s\u00f3 jornalistas, mas tamb\u00e9m mulheres em v\u00e1rios cargos de poder ou pessoas de minorias e pessoas que defendem o meio ambiente\", disse Chaves, coordenador de projetos na Abraji, \u00e0\u00a0LatAm Journalism Review (LJR)<\/strong>. \"Pensamos: 'por que n\u00e3o usar t\u00e9cnicas de aprendizagem de m\u00e1quina para come\u00e7ar a entender melhor isto?' E junto com Data Cr\u00edtica fizemos um projeto que ainda est\u00e1 em fase Beta, h\u00e1 muitas coisas que podem ser feitas este ano, mas com as quais j\u00e1 podemos investigar de forma automatizada em uma rede social \u2013 Twitter \u2013 estes discursos contra jornalistas e ativistas ambientais\".<\/p>\n

A equipe tomou como antecedente o\u00a0Monitor do Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino<\/u><\/a>, a ferramenta de detec\u00e7\u00e3o de discurso de \u00f3dio contra mulheres desenvolvida em 2021 por Data Cr\u00edtica, Revista AzMina, La Naci\u00f3n e CLIP, como parte do Collab Challenge, a iniciativa predecessora da JournalismAI Fellowship. Esse Monitor funcionava por meio do treinamento de um modelo PLN com dicion\u00e1rios de termos mis\u00f3ginos que o modelo \"aprendia\".<\/p>\n

\"Attack Detector\u201d, ao contr\u00e1rio, \u00e9 baseado em modelos multil\u00edngues de c\u00f3digo aberto, como o\u00a0RoBERTa<\/u><\/a>, um modelo PLN para an\u00e1lise de sentimento (tamb\u00e9m chamado de extra\u00e7\u00e3o de opini\u00e3o) que identifica o tom emocional por tr\u00e1s de determinado texto, entre outros.<\/p>\n

\"Usamos a an\u00e1lise de sentimento para verificar a similaridade ou proximidade das palavras para entender se elas refletem o mesmo sentimento. Em nosso caso, procuramos o \u00f3dio. Com isso, podemos 'agrupar', separar grandes blocos de posts\", explicou Chaves. \"Em nosso caso, \u00e9 para isso que usamos este agrupamento, para ter esses graus de possibilidade de \u00f3dio.\u201d<\/p>\n

Antes de treinar os modelos da PLN, a equipe realizou pesquisas sobre quais perfis de jornalistas e ativistas foram mais atacados nas redes sociais, as palavras mais usadas em tais ataques e os tipos mais frequentes de perpetradores, entre outros crit\u00e9rios. Para isso, entrevistaram especialistas e organiza\u00e7\u00f5es que acompanham de perto a viol\u00eancia online contra membros da imprensa, como Art\u00edculo 19, no caso do M\u00e9xico.<\/p>\n

Ao rastrear esses perfis, eles selecionaram uma amostra de tu\u00edtes dirigidos a jornalistas e ativistas frequentemente atacados e etiquetaram manualmente aqueles que preenchiam as caracter\u00edsticas dos ataques com discursos de \u00f3dio. Com essas informa\u00e7\u00f5es eles treinaram os modelos PLN, automatizando a an\u00e1lise e depois otimizando-a.<\/p>\n

Com os dados obtidos por meio do modelo e metadados como dados do usu\u00e1rio, data, hora e localiza\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica dos tu\u00edtes, \u00e9 poss\u00edvel analisar, por exemplo, como surge o fluxo de divulga\u00e7\u00e3o desses ataques, a intera\u00e7\u00e3o entre usu\u00e1rios e tu\u00edtes, e se j\u00e1 existem comunidades estabelecidas para a cria\u00e7\u00e3o e divulga\u00e7\u00e3o de tais ataques.<\/p>\n

\"Podemos tamb\u00e9m descobrir a que horas do dia [os ataques] tendem a acontecer, pois se pudermos identificar isso, talvez possamos vincul\u00e1-lo ao contexto do que est\u00e1 acontecendo no pa\u00eds. Portanto, talvez se um certo evento pol\u00edtico ou algum evento acontecer, possamos saber que \u00e9 o que pode estar desencadeando esse ataque\", disse Aguirre, que tamb\u00e9m fez parte da equipe que desenvolveu o \"Monitor do Discurso Pol\u00edtico Mis\u00f3gino\".<\/p>\n

O desenvolvimento do \u201cAttack Detector\u201d come\u00e7ou em junho de 2022 e levou cerca de seis meses. Foi somente em novembro daquele ano que o modelo entrou numa fase piloto, onde foi lan\u00e7ado para monitorar contas selecionadas no Twitter.<\/p>\n

Desde ent\u00e3o, a equipe continua trabalhando na otimiza\u00e7\u00e3o do funcionamento da ferramenta e est\u00e1 trabalhando para torn\u00e1-la cada vez mais capaz de identificar n\u00e3o apenas ataques com palavras ofensivas espec\u00edficas, mas tamb\u00e9m ataques com constru\u00e7\u00f5es menos literais, tais como aquelas que incluem ironia, insultos disfar\u00e7ados ou ataques \u00e0 credibilidade de um jornalista, por exemplo.<\/p>\n

\"Voc\u00ea tamb\u00e9m tem que lidar com frases que parecem ataques, mas s\u00e3o ironias e n\u00e3o h\u00e1 computador que consiga detectar com certeza quando \u00e9 ironia ou quando \u00e9 um ataque com discurso de \u00f3dio. Isto s\u00f3 pode ser feito por um ser humano que compreenda, por exemplo, a realidade do M\u00e9xico ou do Brasil\", disse Chaves. \"Hoje detectamos estes casos de ironia, mas eles s\u00e3o classificados como ataques. Para que sejam classificados como ironia, temos que melhorar nosso banco de dados de treinamento, que \u00e9 uma das prioridades e objetivos para este ano\".<\/p>\n

\"Fernanda

Fernanda Aguirre e Gibr\u00e1n Mena, de Data Cr\u00edtica (M\u00e9xico); e Reinaldo Chaves e Schirlei Alves, da Abraji (Brasil). (Foto: JournalismAI)<\/p><\/div>\n

A equipe de \u201cAttack Detector\u201d hospedou tudo sobre o modelo no\u00a0GitHub<\/u><\/a>, e est\u00e1 disponibilizando um site onde o banco de dados da ferramenta e uma s\u00e9rie de visualiza\u00e7\u00f5es de dados com resultados de monitoramento podem ser baixados. Algumas dessas visualiza\u00e7\u00f5es mostram os usu\u00e1rios com o maior n\u00famero de ataques, os usu\u00e1rios que iniciam mais ataques e os jornalistas e ativistas mais atacados, tanto no M\u00e9xico como no Brasil.<\/p>\n

Embora o programa JournalismAI Fellowship tenha terminado em dezembro passado, Abraji e Data Cr\u00edtica planejam continuar trabalhando juntos no treinamento de \u201cAttack Detector\u201d com recursos de ambas as organiza\u00e7\u00f5es. O pr\u00f3ximo passo, disseram eles, \u00e9 o desenvolvimento de uma API (interface de programa\u00e7\u00e3o de aplicativos) para que outras organiza\u00e7\u00f5es possam fazer uso do modelo para monitorar o discurso de \u00f3dio online em outras \u00e1reas. A equipe espera que o API esteja pronto no final deste ano.<\/p>\n

\"Queremos deixar a porta aberta para que outras organiza\u00e7\u00f5es a utilizem atrav\u00e9s do API\", disse Aguirre. \"Por exemplo, em um per\u00edodo eleitoral no M\u00e9xico, se houver uma organiza\u00e7\u00e3o que monitore a viol\u00eancia pol\u00edtica, uma vez que o modelo detecta a linguagem sexista, ele pode ser aplicado a muitas outras coisas, como o monitoramento de candidatas para essas elei\u00e7\u00f5es ou de defensoras da terra, exclusivamente. Acho que pode ser usado de forma bastante ampla e pode ser adaptado a diferentes tipos de pesquisa.<\/p>\n

Rob\u00f4 com supervis\u00e3o tem melhor desempenho<\/h3>\n

O uso da intelig\u00eancia artificial no jornalismo \u00e9 sempre acompanhado de dilemas \u00e9ticos, e as ferramentas da PLN n\u00e3o s\u00e3o exce\u00e7\u00e3o. Ciente disso, a equipe de \u201cAttack Detector\u201d garantiu que seu modelo tivesse sempre algum n\u00edvel de supervis\u00e3o humana.<\/p>\n

Durante seu treinamento para detectar discurso do \u00f3dio, a ferramenta foi constantemente auditada para avaliar qu\u00e3o bem ela estava fazendo seu trabalho, com verifica\u00e7\u00e3o manual de seus resultados.<\/p>\n

\"N\u00e3o \u00e9 um processo totalmente automatizado, porque sempre h\u00e1 presen\u00e7a humana em maior ou menor grau, mesmo que seja simplesmente para avaliar e dizer que a rotulagem estava correta, mas n\u00e3o deixamos que seja algo que seja decidido apenas pelo algoritmo\", explicou Aguirre.<\/p>\n

Quando o modelo se depara com um texto em que o discurso de \u00f3dio n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o \u00f3bvio ou quando est\u00e1 disfar\u00e7ado, a equipe interv\u00e9m para fazer uma segunda avalia\u00e7\u00e3o. De acordo com os desenvolvedores do \u201cAttack Detector\u201d, os modelos PLN nem sempre seguem um padr\u00e3o definido, e seus resultados n\u00e3o consideram fatores contextuais.<\/p>\n

\"Graph

\u201cAttack Detector\u201d est\u00e1 baseado en modelos multil\u00edngues de c\u00f3digo aberto para an\u00e1lise de sentimento, que identificam o tom emocional por tr\u00e1s de determinado texto. (Foto: \"Attack Detector\")<\/p><\/div>\n

\"\u00c9 dif\u00edcil classificar realmente s\u00f3 atrav\u00e9s de um rob\u00f4 e n\u00e3o ter a a parte humana ali de compreender o que est\u00e1 acontecendo na avalanche de ataques\", disse Alves, jornalista de dados especializada em direitos humanos e a outra representante da Abraji na equipe, \u00e0\u00a0LJR<\/strong>. \u201cAjuda nesse esfor\u00e7o de [manejar] um grande volume de informa\u00e7\u00e3o, mas tamb\u00e9m precisa ter algu\u00e9m ali para fazer o ajuste final, digamos assim. Acho que sempre tem que ter esse olhar humano para conseguir tamb\u00e9m fazer essa \u00faltima classifica\u00e7\u00e3o, de olhar o que realmente \u00e9 e o que n\u00e3o \u00e9 [um ataque com discurso de \u00f3dio]\".<\/p>\n

Como os fen\u00f4menos sociais que eles analisam, modelos inform\u00e1ticos como o \u201cAttack Detector\u201d evoluem e mudam com o tempo e, portanto, devem passar por constante manuten\u00e7\u00e3o e atualiza\u00e7\u00e3o dos bancos de dados em que funcionam. Os representantes da Abraji e da Data Cr\u00edtica planejam continuar testando novos modelos PLN e an\u00e1lises lingu\u00edsticas para melhorar a precis\u00e3o e o desempenho da ferramenta.<\/p>\n

A equipe espera num futuro pr\u00f3ximo formar parcerias com outras organiza\u00e7\u00f5es de liberdade de express\u00e3o, tanto no Brasil como no M\u00e9xico, bem como em outros pa\u00edses. Eles antecipam que o modelo poderia ter uma aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica no entendimento e combate \u00e0 viol\u00eancia digital contra jornalistas e que as capacidades do \u201cAttack Detector\u201d poderiam ser expandidas para incluir n\u00e3o apenas o conte\u00fado do Twitter, mas tamb\u00e9m outras plataformas onde existe viol\u00eancia com discurso de \u00f3dio, como Facebook, Instagram e TikTok.<\/p>\n

\"Temos notado que existe viol\u00eancia digital, lamentavelmente e com bastante frequ\u00eancia contra jornalistas e defensores do meio ambiente, no Facebook\", disse o cofundador do Data Cr\u00edtica Mena \u00e0\u00a0LJR<\/strong>. \"Estamos buscando amplas parcerias e financiamento para expandir os esfor\u00e7os, primeiro no desenvolvimento de an\u00e1lises de outras plataformas, como o Facebook, e depois na cria\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias de impacto onde possamos fazer com que uma ferramenta como esta tenha um claro impacto na diminui\u00e7\u00e3o da viol\u00eancia digital contra jornalistas.\u201d<\/p>\n

Procuram-se novos fellows<\/h3>\n

A segunda edi\u00e7\u00e3o da JournalismAI Fellowship acontecer\u00e1 este ano e as inscri\u00e7\u00f5es est\u00e3o abertas para aqueles que desejam desenvolver novos projetos que liguem o uso da intelig\u00eancia artificial ao jornalismo.<\/p>\n

A JournalismAI est\u00e1 convidando jornalistas e profissionais t\u00e9cnicos de meios de comunica\u00e7\u00e3o de todo o mundo para participar do programa, que \u00e9 gratuito e acontece inteiramente online.<\/p>\n

\"Ao contr\u00e1rio de outros programas, a JournalismAI Fellowship n\u00e3o selecionar\u00e1 bolsistas individuais, mas um m\u00e1ximo de 15 pares de bolsistas ser\u00e3o selecionados para participar da classe de 2023. Estes pares formar\u00e3o equipes com as quais trabalhar\u00e3o por seis meses para criar solu\u00e7\u00f5es baseadas na IA que melhorem o exerc\u00edcio do jornalismo\", disse Lakshmi Sivadas, gerente do programa, \u00e0\u00a0LJR<\/strong>.<\/p>\n

A JournalismAI Fellowship ser\u00e1 realizada entre junho e dezembro de 2023 e os selecionados dever\u00e3o dedicar pelo menos oito horas por semana ao desenvolvimento de seus projetos. Cada equipe receber\u00e1 apoio financeiro, assim como orienta\u00e7\u00e3o e treinamento de especialistas no uso da intelig\u00eancia artificial no jornalismo.<\/p>\n

O prazo final\u00a0para as candidaturas<\/u><\/a> \u00e9 21 de abril.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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