Estudo comparativo para classificação automática de viés político avaliados com técnicas de explicabilidade

Abstract

O viés, seja explícito ou implícito, é um fenômeno inevitável na produção de textos. Estimar o viés político em um texto de forma manual é um processo laborioso e demorado, que necessita da ajuda de seres humanos qualificados e que também podem adicionar seus vieses. Com o auxílio da tecnologia, este trabalho se propõe a estimar o viés político de textos de forma automática, a partir de modelos de aprendizagem de máquina supervisionada. São realizados diversos experimentos que comparam um conjunto de classificadores a partir de métricas de avaliação tradicionais, que atingem um macro F-1 score de 0.61. Entretanto, ainda faltam trabalhos que tragam explicações interpretáveis para quais fatores influenciaram na classificação do viés. Por isto, este projeto utiliza um método de explicabilidade chamado LIME, que permite a geração de explicações locais e globais das predições de qualquer modelo. A análise destas explicações contribui para o melhor entendimento dos vieses políticos presentes em qualquer texto e do próprio modelo em si.