Em parceria com a Element AI, a Amnistia Internacional divulgou um estudo sobre as situações de abuso online. Depois de analisados milhões de tweets, a organização avisa que o Twitter é um local tóxico para as mulheres.
Mais de 15 milhões de tweets depois, o estudo apoia aquilo que já era conhecido há algum tempo: o Twitter é um local particularmente nocivo para o género feminino. No universo de 15 milhões de tweets, 7% dos tweets recebidos por mulheres ligadas a organizações governamentais ou ao mundo do jornalismo eram de teor abusivo.
Segundo a Bloomberg, esta situação atinge dimensões ainda piores no caso das mulheres não caucasianas: é 34% mais provável que sejam alvo de ‘trolls’ online ou recebam comentários abusivos. Para as mulheres negras, o estudo indica que é 84% mais provável que sejam mencionadas em tweets abusivos.
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Não é de agora que o Twitter é chamado à atenção para ter um papel mais ativo na moderação de abusos online – algo que é agora reforçado pela Amnistia Internacional, que recorreu à inteligência artificial da Element AI para analisar os tweets.
Por seu turno, o Twitter já veio a público responder: “o Twitter está publicamente comprometido a melhorar a saúde coletiva e a ter abertura para uma conversa pública sobre o serviço”, disse Vijaya Gadd, responsável por questões legais, política e segurança do Twitter, através de um comunicado. “A saúde do Twitter é medida através da forma como conseguimos encorajar um debate saudável, conversa e pensamento crítico”.
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O projeto recebeu o nome de ‘Troll Patrol’. Foram avaliadas as menções e respostas de mais de 800 mulheres ligadas ao jornalismo e política, em países como os Estados Unidos e o Reino Unido. Mais de 6500 voluntários analisaram milhares de publicações e verificaram quais é que continham discurso abusivo. Ao mesmo tempo em que esta análise era feita, os dados adquiridos serviram para treinar um modelo de algoritmo, que mais tarde analisou os tais 15 milhões de tweets.
A equipa da canadiana Element AI aplicou o algoritmo e comparou depois os resultados com a análise feita pelos humanos. A conclusão é a de que, por enquanto, os algoritmos e a aprendizagem automática ainda não conseguem fazer um trabalho tão bom quanto os humanos, dada as nuances de linguagem que ainda é preciso aprender.
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