Análise sobre Viés de Gênero no Youtube: Um Estudo sobre as Eleições Presidenciais de 2018 e 2022

Abstract

Muito se discute sobre o papel das redes sociais na sociedade atual, pois seus algoritmos acabam reforçando discursos predominantes e limitando a circulação de pautas minoritárias. Este trabalho investigou a presença de viés de gênero através da análise de sentimento dos comentários em vídeos do Youtube produzidos por canais de notícias contendo nome de homens ou mulheres no título dos vídeos. Para tal, foi escolhido os cenários brasileiros das eleições presidenciais de 2018 e 2022, utilizando classificador de sentimento pySentimiento com análises quantitativas e estatísticas através de teste de chiquadrado. Os resultados da pesquisa revelaram que há presença de viés de gênero para os dados de 2022, porém, em 2018, foi inconclusivo.

Machine Learning and Deep Learning Sentiment Analysis Models: Case Study on the SENT-COVID Corpus of Tweets in Mexican Spanish

“…Additionally, since TextBlob and VADER were designed mainly for English-language texts, they may not be as effective when used in texts in other languages. Therefore, a toolkit for analyzing text sentiments and emotions in a wide range of languages is the Pysentimiento library, which offers support for multiple languages [20][21][22], including Spanish [23,24]. Furthermore, Pysentimiento uses state-of-the-art machine learning models, such as BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) models, for sentiment analysis.…”