PROTÓTIPO DE SISTEMA MODERADOR DE CONTEÚDO COM INTERAÇÕES POR DEEP LEARNING

Autores

  • Cícero Marcelo de Oliveira Universidade do Estado de Minas Gerais (UEMG)
  • Rodrigo Guimarães de Aro Universidade Paulista-UNIP
  • Vitor Manzato Darakjian Universidade Paulista-UNIP

Resumo

Com a popularização das redes sociais, a presença do discurso de ódio sofreu um aumento exponencial. Nesse cenário, o dia a dia de usuários se torna cada vez mais estressante. O objetivo do projeto é aplicar métodos de filtragem utilizando deep learning para demonstrar a existência de formas práticas de coibir o aumento do discurso de ódio. Para simular o uso da aplicação em um cenário real, foi desenvolvido um protótipo de blog e sistema administrativo utilizando conceitos de API aliados à linguagem Swift e seu framework Vapor.  Os métodos de filtragem foram obtidos por meio de bibliotecas Python, e sua eficácia foi comprovada a partir de testes realizados através de informações reais coletadas de uma base de dados. Verificou-se, assim, a capacidade da ferramenta de obter resultados consistentes e satisfatórios.

Biografia do Autor

  • Cícero Marcelo de Oliveira, Universidade do Estado de Minas Gerais (UEMG)

    Possui graduação em: (i) Direito pelo Centro Universitário Toledo (UNITOLEDO), câmpus Araçatuba/SP; (ii) Sistemas de Informação pelo Centro Universitário de Votuporanga (UNIFEV); (iii) Tecnológico de Design de Interiores pela Universidade Paulista (UNIP), câmpus São José do Rio Preto/SP. Graduando em Arquitetura e Urbanismo pela Universidade Santo Amaro (UNISA). Especialização em: (i) Direito das Novas Tecnologias pelo Centro de Extensão Universitária de São Paulo/SP-CEU; (ii) Lighting Design pela Uninter. MBA em Gestão da Segurança da Informação pela Fundação Educacional de Fernandópolis/SP-FEF. Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), câmpus Ilha Solteira/SP. Atua como docente titular da Universidade do Estado de Minas Gerais (UEMG), câmpus Frutal, tendo sido designado no período de agosto de 2008 a outubro de 2017 e como Professor Titular desde dezembro de 2018, no curso de Sistemas de Informação (disciplinas atuais: Sistemas Inteligentes, Gerenciamento de Projetos de Sistemas de Informação, Sistemas de Apoio a Tomada de Decisão, Redes Neurais Artificiais e Análise e Complexidade de Algoritmos). Coordena o Projeto de Extensão de "Inclusão Digital do Público de Terceira Idade"; coordena o Projeto de Pesquisa "Protótipo de Sistema Interativo aplicado a Crianças Portadoras de Síndrome de Down por meio de Tecnologia Assistiva". Atua como Vice Coordenador do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação da UEMG, unidade Frutal. Presidente do NDE - Núcleo Docente Estruturante e membro do Colegiado do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação da UEMG, unidade Frutal.Atua como docente na UNIP - Universidade Paulista, em São José do Rio Preto/SP., nos cursos de Administração, Ciências Contábeis, Farmácia e Ciência da Computação. Disciplinas atuais: Tecnologia da Informação, Engenharia de Software, Qualidade de Software, Comunicação e Expressão e Ciências Sociais.

  • Rodrigo Guimarães de Aro, Universidade Paulista-UNIP

    Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Paulista-UNIP, câmpus São José do Rio Preto/SP, desenvolvedor sênior em aplicações iOS.

  • Vitor Manzato Darakjian, Universidade Paulista-UNIP

    Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Paulista-UNIP, câmpus São José do Rio Preto/SP, desenvolvedor Full Stack Rails.

Referências

APPLE, About Swift. Disponível em: https://www.swift.org/about/. Acesso em: 04 mar. 2024.

GUERRA, V.M.L.; KLAS, S.S. Um olhar sobre o cyberbullying: entre a periferia social e o preconceito, o percurso identitário do sujeito. Cadernos de estudos culturais, Campo Grande, v. 9, n. 17, p.195-212, jan.-jun. 2017.Disponível em https://periodicos.ufms.br/index.php/cadec/article/view/4235. Acesso em: 04 mar. 2024.

HUSSAIN, T.; CRAWFORD, T. A comparison of server side scripting technologies. In: Proceedings of the International Conference on Software Engineering Research and Practice (SERP). The Steering Committee of The World Congress in Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing (WorldComp), 2017. p. 69-76. Disponível em: https://www.semanticscholar.org/paper/A-Comparison-of-Server-Side-Scripting-Technologies-Crawford/ad4da4d8cb10b77096794eac72c549d8e8d47b8c. Acesso em: 04 mar. 2024.

LECUN, Y.; BENGIO, Y; HINTON, G. E. Deep Learning. Nature, Vol. 521, p. 436-444. Disponível em: https://www.nature.com/articles/nature14539. Acesso em: 04 mar. 2024.

PAGANO, B; NIJIM, S. APIs for dummies: Apigee special edition. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc. 2014.

PEREIRA, L.I.; CALDAS, C.O.L. O fenômeno Shitstorm: Internet, intolerância e violação de direitos humanos. Interfaces Científicas - Humanas e Sociais, Aracaju, v. 6, n. 1, p. 123-134, jun. 2017. Disponível em: https://periodicos.set.edu.br/humanas/article/view/3540. Acesso em: 04 mar. 2024.

PONTI, M. A.; COSTA, G. B. P. Como funciona o deep learning. In: Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Uberlândia: SBC, 2017. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/livros/index.php/sbc/catalog/book/31. Acesso em: 04 mar. 2024.

VUEJS, Readme, Disponível em: https://github.com/vuejs/vue. Acesso em: 04 mar. 2024.

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Publicado

2024-03-13

Edição

v. 16 n. 2 (2023): RETEC - Revista de Tecnologias

Seção

Artigos