Análise de Linguagem no Reddit

Como comunidades online codificam discurso de ódio em palavras que parecem inofensivas — e como detectar isso com Processamento de Linguagem Natural.

Metodologia Detalhes Técnicos Ver no GitHub


O problema

Comunidades online desenvolvem apitos para cães (dog whistles): termos aparentemente inócuos que carregam significado oculto para um grupo específico. Para quem está de fora, a frase soa banal ou sem sentido. Para quem está dentro, ela diz exatamente o que não poderia ser dito em voz alta.

É assim que discurso racista, antissemita e misógino atravessa moderação automática: ele não usa as palavras que os filtros procuram. Ele inventa outras.

O Reddit, por abrigar milhares de comunidades relativamente isoladas, é um ambiente onde esse vocabulário paralelo se forma e se propaga com rapidez — e onde ele pode ser estudado.

O que este projeto faz

Desenvolve ferramentas e metodologia para identificar, medir e acompanhar esses padrões:

  • Coleta — captura automatizada de posts e comentários via API oficial (PRAW), com filtragem por termos e respeito às políticas de uso e privacidade da plataforma
  • Pré-processamento — limpeza e normalização preservando o contexto ao redor das palavras-chave
  • Análise de padrões — frequência, dispersão, evolução temporal e mapeamento das comunidades onde cada termo circula
  • Análise contextual — janelas de contexto, n-gramas, colocações frequentes, redes de co-ocorrência e word embeddings
  • Classificação — modelos de classificação de contexto, análise de toxicidade e desambiguação de sentido, para separar o uso codificado do uso comum da mesma palavra

Por que isso importa

Um termo codificado só funciona enquanto ninguém de fora percebe. Documentar o vocabulário, o momento em que ele aparece e as comunidades por onde passa retira dele exatamente aquilo que o torna eficaz: a invisibilidade.

Este é um projeto de pesquisa aberto. A metodologia está documentada para ser criticada, reproduzida e adaptada a outras plataformas e outros idiomas.

Documentação

Página O que contém
Metodologia Contexto, motivação e a abordagem completa de análise
Detalhes Técnicos Documentação do código, dependências e execução

Estrutura do repositório

/scraper        Coleta de dados do Reddit
/data           Armazenamento dos datasets
/analysis       Notebooks de análise e PLN
/visualization  Scripts de visualização
/docs           Documentação e este site

Status

O pipeline de coleta e análise está documentado e disponível no repositório. O painel de visualizações interativas ainda não existe — os resultados são gerados hoje pelos notebooks em /analysis.

Distribuído sob licença MIT. Contribuições e críticas metodológicas são bem-vindas via issues.


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