Desenvolvimento e Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial para Análise de Imagens

• Processo: 25/12082-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2026
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Sylvia Iasulaitis
• Beneficiário: Heitor Gomes de Oliveira
• Instituição Sede: Centro de Educação e Ciências Humanas (CECH). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/03090-0 - Análise de grandes volumes de dados políticos e redes complexas: mineração, modelagens e aplicações em Ciência Política Computacional, AP.PNGP.PI
• Assunto(s): Análise de redes sociais Aprendizado computacional Big data Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise de redes sociais | Aprendizado de Máquina | big data | Ciência Política Computacional | Dados políticos | Redes Complexas | Computação Visual

Resumo

Com o crescente uso das plataformas de mídia social, variados tipos de conteúdo são compartilhados diariamente, em especial, os memes, que são um tipo de conteúdo composto, geralmente, por texto e imagem, que se caracterizam como uma forma de rápida comunicação para expressar ideias, críticas, humor, entre outros. No entanto, o uso desse tipo de artefato tem veiculado também mensagens de conteúdo nocivo. Devido à natureza multimodal (texto e imagem), a análise automática de memes é um problema desafiador, pois a compreensão do seu conteúdo só é possível quando texto e imagem são analisados conjuntamente, sendo também necessário conhecimento externo relacionado ao contexto semântico e cultural em que o meme está inserido. Dessa forma, uma das etapas cruciais é classificação binária de uma imagem como sendo um meme ou não. Nesse sentido, a presente proposta de pesquisa visa a construção/adaptação de um modelo de classificação de imagens, o qual irá ajudar na criação de uma base de dados de memes em português brasileiro a ser utilizada nas pesquisas desenvolvidas pelo grupo de estudo Interfaces relacionadas à discurso de ódio, análise de sentimentos, detecção de conteúdo nocivo, dentre outros estudos relacionados.