Analisando polarização e toxicidade no debate político em transcrição de vídeos publicados no TikTok brasileiro
Year: 2023
Type: dissertation
Abstract: Com o ascensão da popularidade do TikTok, existe a oportunidade de entender como a comunicação política tem sido feita nesta plataforma baseada em vídeos curtos.Além de entender quais tópicos e temas são discutidos no TikTok, a polarização e comportamento tóxico de seus usuários também foram analisados neste trabalho.Contudo, essa grande oportunidade também traz um desafio: devido o TikTok ser uma plataforma de vídeo, a grande carga de informação está no vídeo em si, sendo necessário utilizar técnicas de manipulação de áudio e reconhecimento de fala a fim de extrair tais características e dados do vídeo.Esta dissertação propõe uma metodologia para extrair tópicos de transcrições de vídeos do TikTok a fim de identificar polarização e toxicidade em seus conteúdos, utilizando de técnicas que variam de web crawling a algoritmos de reconhecimento de fala.Ao prover um processo de limpeza de áudio, foi possível gerar um dataset menos ruidoso, removendo silêncio e segmentos de música.A metodologia proposta foi validada de forma prática, sendo aplicada para gerar tópicos a fim de identificar sinais de polarização política e toxicidade em 8.329 vídeos políticos brasileiros no TikTok, coletados ao longo dos últimos dois anos.Este trabalho apresenta que é possível extrair tópicos coerentes e interpretáveis a partir de vídeos do TikTok, mesmo com os desafios que a língua falada traz.Ao fim, destaca-se que tópicos relacionados a religião e classes sociais contém um maior percentual de toxicidade e polarização, assim como hashtags opositoras, como "direita"e "esquerda".
Authors: Vasconcellos, Paulo Henrique Santos, Marques Neto, Humberto Torres, 2023-07-11
Language: Portuguese
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7120797991