The Role of News Source Certification in Shaping Tweet Content: Textual and Dissemination Patterns in Brazil's 2022 Elections

G. Da Fonseca, Luis Guilherme; Gomes Ferreira, Carlos Henrique; Soares Dos Reis, Julio Cesar

doi:10.1145/3658271.3658303

Proceedings of the 20th Brazilian Symposium on Information Systems 2024

DOI: 10.1145/3658271.3658303

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The Role of News Source Certification in Shaping Tweet Content: Textual and Dissemination Patterns in Brazil's 2022 Elections

Luis Guilherme G. Da Fonseca,

Carlos Henrique Gomes Ferreira,

Julio Cesar Soares Dos Reis

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Caracterização e Predição de Usuários Tóxicos no Twitter/X durante as Eleições Brasileiras de 2022

Pinto,

Campolina,

Sena

et al. 2024

Anais Do XIII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2024)

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Com o surgimento dos smartphones, as plataformas sociais tornaram-se amplamente populares devido à sua facilidade de uso. Essas plataformas fornecem um ambiente propício para a comunicação entre pessoas sobre diversos assuntos. Especialmente no contexto político, essas plataformas têm sido amplamente utilizadas para realização de campanhas eleitorais virtuais e disseminação de conteúdo ilícito, incluindo discurso de ódio. Neste contexto, soluções computacionais podem ser úteis para identificação precoce deste tipo de mensagem. Exploramos publicações de usuários do Twitter/X para a proposição de uma abordagem que utiliza um modelo BERT pré-treinado para o português brasileiro (BERTimbau), para identificação de usuários potencialmente tóxicos considerando o contexto político brasileiro. Nossos melhores resultados obtiveram cerca de 85% em termos de F1 score na tarefa de identificar um usuário potencialmente tóxico. Logo, além de contribuir para a compreensão das características do discurso tóxico no Twitter/X, este estudo releva o potencial das abordagens de aprendizado de máquina para identificar usuários com comportamento inadequado no ambiente online, o que pode ser útil para mitigar o impacto causado pela propagação desse tipo de conteúdo nesses ambientes. Aviso! Este artigo contém palavras e exemplos de tweets ofensivos.

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Caracterização e Predição de Usuários Tóxicos no Twitter/X durante as Eleições Brasileiras de 2022

Pinto,

Campolina,

Sena

et al. 2024

Anais Do XIII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2024)

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Um Framework para Análise Bidimensional de Disseminação de Informações em Plataformas de Mídias Sociais

Oliveira,

Venâncio,

Vieira

et al. 2024

Proceedings of the 30th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web (WebMedia 2024)

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Social media platforms have revolutionized how people connect and share information, but they also bring challenges when it comes to information dissemination. Many studies in the literature examine this phenomenon using network models. However, they often focus on a unidimensional analysis, considering only the volume of interactions on the edges, which does not fully capture the different aspects of this phenomenon, especially concerning the speed of dissemination. In this work, we propose a framework that allows for the bidimensional analysis of information dissemination on social media platforms, taking into account both the volume and the speed of interactions. Our framework is based on backbone extraction techniques to identify the most salient edges in both dimensions and classifies the edges into different dissemination profiles, allowing a detailed analysis of the topology and community presence for each profile. We applied it to two case studies covering critical information dissemination scenarios, notably on Twitter/X and Telegram. Our results show that the proposed framework is able to uncover different patterns of information dissemination. This emphasizes the importance of considering multiple dimensions simultaneously for a deeper understanding of the phenomenon.

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Caracterização e Predição de Usuários Tóxicos no Twitter/X durante as Eleições Brasileiras de 2022

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