Detecção de viés ideológico em artigos de notícias utilizando Aprendizado Métrico Profundo e Representações Contextuais

Januário, Jailson Pereira; http://lattes.cnpq.br/4489240434789923

Dissertação

Detecção de viés ideológico em artigos de notícias utilizando Aprendizado Métrico Profundo e Representações Contextuais

Diante da rápida expansão dos meios de comunicação digitais e da vasta disseminação de informações através de plataformas online, os portais de notícias na Web se estabeleceram como a principal fonte de informação para grande parte da população. A forma como essas informações são apresentadas pode e...

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Autor principal:	Januário, Jailson Pereira
Outros Autores:	http://lattes.cnpq.br/4489240434789923
Grau:	Dissertação
Idioma:	por
Publicado em:	Universidade Federal do Amazonas 2025
Assuntos:	Processamento de linguagem natural (Computação) CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Viés ideológico Aprendizado Profundo Aprendizado Métrico Processamento de Linguagem Natural
Acesso em linha:	https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10580

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spelling	oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-105802025-01-08T05:06:01Z Detecção de viés ideológico em artigos de notícias utilizando Aprendizado Métrico Profundo e Representações Contextuais Januário, Jailson Pereira Carvalho, André Luiz da Costa http://lattes.cnpq.br/4489240434789923 http://lattes.cnpq.br/4863447798119856 Colonna, Juan Gabriel Costa, Elloá Barreto Guedes da Processamento de linguagem natural (Computação) CIENCIAS EXATAS E DA TERRA Viés ideológico Aprendizado Profundo Aprendizado Métrico Processamento de Linguagem Natural Diante da rápida expansão dos meios de comunicação digitais e da vasta disseminação de informações através de plataformas online, os portais de notícias na Web se estabeleceram como a principal fonte de informação para grande parte da população. A forma como essas informações são apresentadas pode exercer uma influência significativa sobre a opinião pública, moldando o discurso em torno de questões cruciais e, em última instância, impactando os processos de tomada de decisão política. Para aumentar a transparência das informações oferecidas ao público, é essencial desenvolver soluções que permitam a caracterização automática da orientação ideológica nas publicações de artigos de notícias. No entanto, as abordagens recentes têm se mostrado parcialmente eficazes nesse sentido, uma vez que frequentemente dependem de fontes externas e de múltiplos processos de geração de características, o que pode levar a imprecisões. Nesse cenário, este trabalho propõe métodos para a classificação de viés ideológico em artigos de notícias, fundamentados exclusivamente no seu conteúdo. Para isso, exploramos uma abordagem de aprendizado profundo que integra diferentes formas de representação textual, utilizando técnicas de aprendizado métrico profundo. O objetivo é demonstrar a eficácia dessa estratégia em comparação com a literatura existente. A abordagem proposta combina aprendizado contextual e semântico com recursos textuais, validando-os; em um conjunto de dados composto por mais de 30 mil artigos de notícias de temas variados. Given the rapid expansion of digital media and the widespread dissemination of information through online platforms, web news portals have become the primary source of information for a large portion of the population. The way this information is presented and framed can significantly influence public opinion, shaping the discourse around critical issues and ultimately impacting political decision-making processes. To enhance the transparency of informa- tion provided to the public, it is essential to develop solutions that enable the automatic characterization of ideological orientation in news articles. How- ever, recent approaches have proven only partially effective in this regard, as they often rely on external sources and multiple feature generation processes, which can lead to inaccuracies. In this context, this work proposes methods for classifying ideological bias in news articles based solely on the content of the articles from these portals. To achieve this, we explore a deep learning ap- proach that integrates different forms of textual representation, employing deep metric learning techniques. The objective is to demonstrate the effectiveness of this strategy compared to the existing literature. The proposed approach combines contextual and semantic learning with textual features, validating it on a dataset composed of over 30,000 news articles covering a wide range of topics 2025-01-08T01:41:50Z 2024-11-08 Dissertação JANUÁRIO, Jailson Pereira. Detecção de viés ideológico em artigos de notícias utilizando Aprendizado Métrico Profundo e Representações Contextuais. 2024. 97 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2024. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10580 por Acesso Aberto https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Computação Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Informática
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Detecção de viés ideológico em artigos de notícias utilizando Aprendizado Métrico Profundo e Representações Contextuais

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