VIOLENTÔMETRO
O Violentômetro é um projeto experimental que faz uso de inteligência artificial para identificar discursos de ódio na rede. Uma primeira versão desse modelo, treinado com exemplos e contra-exemplos de comentários agressivos classificados por especialistas e publicados em trabalhos acadêmicos, foi aplicado para identificar e contabilizar postagens violentas direcionadas a candidatas a deputada estadual e federal nas eleições de 2022. Essas postagens são coletadas do Twitter em tempo real desde o início da campanha eleitoral.
Os números deste projeto não representam o universo de usuários nem a quantidade de discurso de ódio em toda a rede social. O resultado é uma amostra específica durante o período eleitoral de 2022.
Ataques desde o início da campanha
milhares
centenas
Ataques realizados ontem
milhares
centenas
Última atualização realizada no dia 19/09/2022 às 04:12:44.
Interações e ataques dia a dia
O gráfico acima mostra, para cada dia, do começo da campanha eleitoral até o dia da eleição, o número total de tweets direcionados às candidatas (painel de cima), o número de tweets com discursos violentos direcionados às candidatas (painel do meio) e a porcentagem dos tweets que continham alguma forma de violência (painel de baixo). Uma tabela com os dados do gráfico pode ser obtida aqui.
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Metodologia
Os perfis no Twitter das candidatas e candidatos a deputado estadual, distrital e federal foram coletados dos dados abertos do TSE, de acordo com o informado pelos partidos durante o registro das candidaturas. Essa lista foi complementada com perfis dos atuais deputados e deputadas federais concorrendo à reeleição, se não informados ao TSE. Dentre as 27.976 candidaturas de 2022, foram encontrados 1.723 perfis de candidaturas a deputado federal, 1.648 de deputado estadual e 103 de deputado distrital com contas no Twitter, totalizando 3.474 perfis na rede social. Desses perfis, 28% são de candidaturas femininas.
A cada três horas, um sistema automatizado seleciona um terço dos 3.474 perfis de maneira aleatória e captura as menções feitas a eles dentro das últimas três horas, de forma que todas as 24 horas de todos os dias são monitoradas de maneira amostral. A maioria das menções coletadas são respostas a tweets das candidaturas.
Para termos certeza de que as menções são direcionadas às candidaturas em questão, selecionamos apenas as respostas diretas aos tweets das candidaturas ou tweets que não mencionem outro perfil além do da candidatura. Também ignoramos tweets sem nenhum texto. Os tweets selecionados são classificados por uma inteligência artificial que calcula, a partir do texto do tweet, a probabilidade de cada tweet conter discurso de ódio.
A inteligência artificial utilizada é uma rede neural do tipo “transformer”, de arquitetura BERT, pré-treinada por Souza et al. (2020) para adivinhar sentenças e palavras ocultadas no meio de 3,53 milhões de documentos obtidos da web brasileira por Wagner et al. (2018). Ela foi ajustada para a tarefa específica de identificação de discursos de ódio a partir de 926 exemplos e 4.713 contra-exemplos desses discursos disponibilizados pelos trabalhos de Pelle & Moreira (2017) e Fortuna et al. (2019).
Para calcular o número de ataques diários direcionados às candidaturas femininas com perfis identificados no Twitter, selecionamos apenas as menções a esses perfis. O número de ataques diários é estimado somando as probabilidades calculadas pela IA e reescalando esse valor, obtido das amostras, para todas as 975 candidaturas femininas com presença identificada no Twitter.
Após o término das eleições, os dados coletados serão analisados em maior detalhe e profundidade, e os resultados serão apresentados em um relatório.
