Contraponto: Uma Nova Abordagem para o Ódio Online

O contrarrelato é uma resposta a discursos prejudiciais encontrados Online, com o objetivo de desafiar quem espalha ódio e apoiar as Vítimas desse tipo de abuso. Ele oferece uma abordagem diferente para lidar com o ódio online em comparação com métodos tradicionais, como remover conteúdo ou banir usuários. Em vez de focar apenas em eliminar postagens prejudiciais, o contrarrelato promove conversas positivas. Com a ajuda de tecnologia avançada, especialmente modelos de linguagem grandes, criar contrarrelatos pode se tornar mais fácil e eficaz. No entanto, ainda precisamos entender como o contrarrelato funciona melhor, incluindo quais tipos são mais eficazes e em quais condições são usados.

O problema crescente do ódio e abuso online nas redes sociais tem gerado preocupações em muitas pessoas. Embora plataformas como o Twitter ainda estejam cheias de comentários abusivos, essas plataformas estão se tornando menos rigorosas na moderação de conteúdo. As pessoas alvo do Discurso de ódio muitas vezes sofrem efeitos negativos em sua saúde mental, e aqueles que testemunham o abuso também são afetados. Figuras públicas enfrentam desafios significativos porque o ódio que recebem pode afastá-las do engajamento com o público, o que pode prejudicar processos democráticos.

Em resposta a essa questão, pesquisadores estão trabalhando em diferentes maneiras de combater o abuso online, e uma abordagem promissora é o contrarrelato. Essa abordagem não exige que plataformas ou a polícia intervenham, mas sim encoraja os indivíduos a responder positivamente ao ódio. Grupos já começaram a usar o contrarrelato para desafiar comentários odiosos diretamente, e algumas plataformas têm se envolvido com comunidades para promover ferramentas de contrarrelato.

Detectar e gerar contrarrelatos é crucial, já que isso forma a base para usar tecnologia no combate ao ódio. Entender como identificar contrarrelatos também é importante para a pesquisa, pois pode ajudar a esclarecer a relação entre aqueles que espalham ódio, aqueles que são alvos e aqueles que testemunham o abuso. Além disso, ter maneiras automatizadas de produzir contrarrelatos pode economizar tempo e esforço para quem quer ajudar a enfrentar o ódio online.

Apesar desses benefícios potenciais, o campo do contrarrelato ainda é relativamente novo e dividido em diferentes áreas de estudo. Cientistas sociais que examinam contrarrelatos muitas vezes não interagem com cientistas da computação que trabalham na detecção e geração de contrarrelatos. Para preencher essa lacuna, este artigo fornece uma visão geral detalhada da pesquisa sobre contrarrelatos tanto nas ciências sociais quanto na ciência da computação. Combinando insights de ambos os campos, podemos identificar direções futuras promissoras.

Dinâmica do Contrarrelato

O processo de contrarrelato começa quando um indivíduo ou grupo gera discurso de ódio. Esse conteúdo odioso pode ser visto por aqueles que são alvo, por testemunhas ou por ambos. Em seguida, alguém que se envolve no contrarrelato responde. Essa pessoa pode direcionar sua mensagem diretamente ao falante de ódio, oferecer apoio às vítimas ou direcionar sua mensagem aos Espectadores. Dependendo de suas identidades, os contrarrelatores podem pertencer ao mesmo grupo que o falante de ódio ou à vítima. Suas mensagens podem alcançar uma pessoa, várias pessoas ou grandes públicos.

O interesse no contrarrelato cresceu significativamente. Enquanto muita pesquisa analisa como o contrarrelato pode diminuir o ódio, poucos estudos combinaram insights das ciências sociais e da ciência da computação. Estudos anteriores examinaram contranarrativas, que são semelhantes, mas se concentram em desafiar ideologias extremistas. Pesquisadores categorizaram várias técnicas de contranarrativas, incluindo apresentar fatos, apelar para emoções e expor crenças falsas. Essas técnicas têm o objetivo de reduzir atitudes e comportamentos prejudiciais.

Alguns estudos recentes categorizaram diferentes formas de contrarrelato e os fatores que influenciam os indivíduos a intervir em situações abusivas. Eles se concentram em aspectos como estratégias, audiência e como avaliar a eficácia. Do lado da ciência da computação, pesquisadores têm revisado como o processamento de linguagem natural pode ajudar a entender contrarrelatos, incluindo coleta de dados e desenvolvimento de abordagens automatizadas.

Metodologia de Revisão

Esta revisão adota uma visão ampla do contrarrelato ao longo da última década, abrangendo tanto ciências sociais quanto ciência da computação. Pesquisamos três principais bancos de dados usando várias palavras-chave relacionadas ao contrarrelato. O objetivo foi incluir todos os estudos relevantes focados em analisar a eficácia do contrarrelato, as características dos usuários de contrarrelato e quaisquer dados relacionados à classificação ou geração de contrarrelatos. Após a triagem das publicações, analisamos 90 artigos que atenderam aos nossos critérios.

Definindo o Contrarrelato

O contrarrelato pode ser descrito de várias maneiras. Criamos um framework para caracterizá-lo, focando em quem envia a mensagem, que tipo de mensagens são enviadas, quem são os destinatários e o propósito das mensagens. Vários estudos usam termos como "contrarrelato", "contranarrativas" e "discurso de esperança", todos referindo-se a conteúdo que se opõe ao discurso de ódio. Embora sejam semelhantes, esses termos podem se referir a contextos ou abordagens diferentes.

Pesquisadores identificaram múltiplas distinções no contrarrelato, como a identidade do contrarrelator, as estratégias que usam, o público que estão abordando e o objetivo final de sua mensagem. A identidade do contrarrelator desempenha um papel vital em como sua mensagem é recebida e sua eficácia. Fatores como afiliações a grupos e status social podem impactar quão persuasivo o contrarrelato pode ser.

As estratégias usadas no contrarrelato podem assumir muitas formas. As estratégias comuns incluem apresentar informações factuais, destacar contradições, alertar sobre consequências, criar conexões emocionais, usar humor e escolher um tom apropriado. O impacto do contrarrelato também depende muito de quem está sendo abordado. Pode direcionar-se ao falante de ódio original, a espectadores solidários ou às vítimas do discurso de ódio.

O propósito do contrarrelato pode variar. Pode ter como objetivo mudar as atitudes e comportamentos daqueles que espalham ódio, influenciar espectadores ou fornecer apoio direto às vítimas do discurso de ódio. Cada um desses objetivos tem estratégias e resultados esperados diferentes, destacando a complexidade de como o contrarrelato pode funcionar.

Impacto do Contrarrelato

Determinar o efeito do contrarrelato é uma tarefa complexa, com vários métodos usados para avaliar sua eficácia. Pesquisadores têm empregado estudos observacionais para ver como o contrarrelato afeta o discurso de ódio ao longo do tempo. Desenhos experimentais visam determinar os impactos específicos do contrarrelato em comparação a um grupo controle.

Estudos têm examinado o contrarrelato em diferentes idiomas e países, focando principalmente em idiomas indo-europeus, como inglês, alemão e urdu. A pesquisa mostrou que o contrarrelato é comumente estudado em plataformas como Twitter e Facebook, embora pouco tenha sido abordado em plataformas mais novas como TikTok ou Discord.

O contrarrelato pode se dirigir a diferentes formas de ódio. Por exemplo, racismo, islamofobia e ódio contra indivíduos LGBTQ+ são temas comuns de estudo. Várias estratégias são usadas para identificar conteúdo odioso e determinar respostas apropriadas de contrarrelato.

Diferentes métodos de entrega do contrarrelato podem incluir formatos de texto e vídeo. As mensagens podem ser elaboradas por pesquisadores, coletadas de redes sociais ou criadas por trabalhadores crowdsourced. Cada método tem seus pontos fortes e fracos, afetando a eficácia do contrarrelato.

Avaliar o sucesso do contrarrelato envolve observar interações sociais, mudanças de comportamento e mudanças de atitude. Pesquisadores costumam usar métricas de impacto social para ver como o público responde, como níveis de engajamento ou o número de compartilhamentos. Medidas de mudança de comportamento investigam se as ações das pessoas mudam após serem expostas ao contrarrelato, enquanto medidas de mudança de atitude Avaliam se suas crenças subjacentes mudam.

Apesar da promessa do contrarrelato, os achados sobre sua eficácia podem variar. Alguns estudos mostram que o contrarrelato pode reduzir futuros atos de ódio e empoderar vítimas e testemunhas. Outros sugerem que o contrarrelato pode ter efeito contrário, provocando respostas ainda mais odiosas. Entender as condições sob as quais o contrarrelato funciona melhor é crucial.

Abordagens Computacionais para o Contrarrelato

Mudando o foco para o aspecto da ciência da computação, vários estudos exploraram conjuntos de dados para contrarrelato. Esses conjuntos de dados podem conter comentários coletados de redes sociais ou respostas elaboradas para combater o discurso de ódio. A maioria desses conjuntos de dados está em inglês e geralmente foca em textos individuais em vez de conversas.

Trabalhos na automação da detecção de contrarrelato investigam se um comentário é classificado como contrarrelato ou não. Alguns pesquisadores se concentram nos diferentes tipos de contrarrelato presentes. Essa área de estudo já ultrapassou um idioma e está começando a explorar abordagens multilíngues.

Gerar contrarrelato pode envolver várias metodologias, particularmente utilizando grandes modelos de linguagem como o GPT-2. Diferentes configurações podem afetar a qualidade do contrarrelato gerado, e a avaliação desses sistemas geralmente combina métricas automáticas com avaliação humana, focando em aspectos como relevância e precisão gramatical.

Desafios persistem na automação da geração de contrarrelatos. Por exemplo, modelos de linguagem podem produzir declarações que parecem convincentes, mas não são totalmente factuais. Também há o risco de que o conteúdo gerado seja percebido como tendencioso ou que possa provocar involuntariamente mais comportamentos odiosos.

Perspectivas Futuras

À medida que muitas intervenções estão sendo desenvolvidas para combater o ódio online, os pesquisadores devem buscar abordagens escaláveis e confiáveis, tendo em mente a necessidade de avaliação eficaz. Uma combinação de ciências sociais e ciência da computação pode fornecer insights sobre como abordar melhor o ódio online.

Acordar sobre métricas de avaliação essenciais é necessário para entender as melhores maneiras de conduzir contrarrelatos em grande escala. A necessidade de colaboração interdisciplinar é crucial para tratar essas questões de forma abrangente.

Melhores Práticas

Ao desenvolver ferramentas de contrarrelato, é essencial considerar casos de uso práticos. Uma única estratégia pode não ser suficiente para combater o ódio de maneira eficaz. É necessário explorar fatores como as características da audiência, o tipo de conteúdo a ser usado e os canais de comunicação.

Também é importante garantir uma compreensão clara de como as avaliações são conduzidas. A pesquisa deve enfatizar a transparência nas metodologias para aumentar a confiança nos achados e facilitar análises comparativas entre estudos.

Por fim, incentivar o trabalho interdisciplinar pode levar a melhores resultados. Colaborar com especialistas em várias áreas pode ajudar a identificar soluções de longo prazo para a complexa questão do ódio online. Pesquisadores e praticantes devem trabalhar juntos para testar e refinar abordagens em configurações do mundo real, considerando as implicações sociais de suas intervenções.

Em conclusão, o contrarrelato é uma ferramenta essencial na luta contra o ódio online. Ao promover um diálogo positivo e abordar diretamente discursos prejudiciais, pode mudar atitudes e promover compreensão. No entanto, pesquisas, colaborações e avaliações cuidadosas são necessárias para maximizar seu impacto e garantir que contribua positivamente para o discurso online.