Veronyka/radar-social-lgbtqia

🏳️‍🌈 Radar Social LGBTQIA+

Sistema avançado de detecção de hate speech contra pessoas LGBTQIA+ em redes sociais brasileiras com correções contextuais inteligentes.

🚀 Funcionalidades

• Detecção Inteligente: Sistema ensemble com modelos especializados
• Múltiplas Redes Sociais: Instagram, TikTok e YouTube
• Correções Contextuais: Regras específicas para reduzir falsos positivos
• Análise Especializada: Classificação em Assédio/Insulto e Transfobia
• Interface Amigável: Gradio app para teste interativo

📊 Resultados Finais Validados

Análise Completa (12.102 comentários):

• HATE: 4.825 casos (39.9%)
• NÃO-HATE: 7.277 casos (60.1%)

Por Rede Social:

• Instagram: 27.6% HATE (🟢 MUITO PRECISO)
• TikTok: 37.4% HATE (🟡 PRECISA MELHORIAS)
• YouTube: 50.9% HATE (🔴 PRECISA MELHORIAS)

⚠️ Nota: TikTok e YouTube apresentam desempenho inferior e receberão atualizações em breve. O sistema já serve como solução inicial eficaz.

Melhorias Implementadas:

• ✅ Redução de 802 falsos positivos (-6.6%)
• ✅ Correção de pontuação excessiva
• ✅ Proteção de linguagem neutra
• ✅ Contexto de risadas simples
• ✅ Detecção de emojis de apoio

🎯 Como Usar

1. Teste Individual: Digite um comentário na interface
2. Análise em Lote: Use os scripts Python fornecidos
3. API: Integre via predict_hate_speech(text)

🔧 Métodos de Detecção

1. model_prediction (68.6%): Modelo ensemble principal
2. laughter_context_neutral_rule (5.9%): Contexto de risadas
3. religious_moralism_rule (4.3%): Moralismo religioso
4. supportive_emoji_rule (2.9%): Emojis de apoio
5. curse_words_rule (2.0%): Palavrões contextuais

📈 Impacto das Correções

ANTES: 46.5% HATE, 53.5% NÃO-HATE
DEPOIS: 39.9% HATE, 60.1% NÃO-HATE
MELHORIA: -6.6% falsos positivos corrigidos

🔬 Tecnologias

• Transformers: BERTimbau e modelos especializados
• Gradio: Interface web interativa
• Pandas: Análise de dados
• Scikit-learn: Métricas e avaliação

📁 Arquivos Principais

• app_space_version.py: Sistema principal
• analyze_all_datasets_corrected.py: Análise completa corrigida
• create_detailed_final_report.py: Relatório detalhado
• clean-annotated-data/: Dados limpos das redes sociais
• out/: Resultados das análises mais recentes

🌐 Links

• GitHub: https://github.com/travahacker/radar-social-lgbtqia
• Hugging Face Space: https://huggingface.co/spaces/Veronyka/radar-social-lgbtqia-space
• Modelos: https://huggingface.co/Veronyka/radar-social-lgbtqia

📄 Licença

MIT License - Veja LICENSE para detalhes.

🤝 Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Veja os arquivos de documentação para mais detalhes.

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Desenvolvido com ❤️ para combater o hate speech contra pessoas LGBTQIA+