Uso de aprendizagem de máquinas na detecção de cyberbullying em redes sociais.
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Tipo
TCC
Data de publicação
2022-05-31
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Paula, Pedro Victor Dini Silva de
Orientador
Fernandes, Leandro Carlos
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Programa
Resumo
O Cyberbullying atualmente é um dos maiores problemas a serem
entendidos, enfrentados e combatidos pela comunidade educacional e clínico científica, sendo prejudicial em sua maioria aos adolescentes e jovens da
sociedade contemporânea. Por ter sua natureza em grande parte nos ambientes
digitais, como redes sociais, sua detecção e combate se torna um desafio para
tecnologia por conta do grande volume de dados. Este trabalho tem como
objetivo buscar uma solução ao problema de detecção e prevenção do
cyberbullying por meio da análise dos tweets visando de maneira aprofundada,
utilizar mecanismos de processamentos de dados e classificação tanto de sua
natureza como de seu conteúdo, afim de detectar a presença de elementos de
linguagem natural prejudiciais à saúde mental de seus usuários por meio de
técnicas de aprendizado de máquinas e algoritmos supervisionados.
Cyberbullying is currently one of the biggest problems to be understood, faced and fought by the educational and clinical-scientific community, being mostly harmful to adolescents and young people in contemporary society. Due to its nature largely in digital environments, such as social networks, its detection and combat becomes a challenge for technology due to the large volume of data. This work aims to find a solution to the problem of detecting and preventing cyberbullying through the analysis of tweets, aiming in depth, using mechanisms of data processing and classification of both its nature and its content, in order to detect the presence of harmful natural language elements to the mental health of its users through machine learning techniques and supervised algorithms.
Cyberbullying is currently one of the biggest problems to be understood, faced and fought by the educational and clinical-scientific community, being mostly harmful to adolescents and young people in contemporary society. Due to its nature largely in digital environments, such as social networks, its detection and combat becomes a challenge for technology due to the large volume of data. This work aims to find a solution to the problem of detecting and preventing cyberbullying through the analysis of tweets, aiming in depth, using mechanisms of data processing and classification of both its nature and its content, in order to detect the presence of harmful natural language elements to the mental health of its users through machine learning techniques and supervised algorithms.
Descrição
Palavras-chave
cyberbullying , redes sociais , aprendizado de máquinas , algoritmos , cyberbullying , social media , machine learning , algorithms