Uma tese de doutorado que propõe soluções de inteligência artificial para detectar discurso de ódio e notícias falsas na internet foi a vencedora do Prêmio Maria Carolina Monard 2025, uma das mais importantes distinções acadêmicas da área de inteligência artificial no Brasil. O trabalho premiado teve como coorientador o professor Fabrício Benevenuto, do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG, especialista em estudos sobre desinformação e comportamento online.
A tese, intitulada Socially Responsible and Explainable Automated Fact-Checking and Hate Speech Detection, é de autoria de Francielle Alves Vargas, e foi defendida no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, sob orientação do professor Thiago Pardo. A pesquisa se destacou por desenvolver métodos de IA que aliam responsabilidade social, transparência e efetividade na detecção de conteúdos tóxicos em língua portuguesa, contribuindo diretamente para o combate à desinformação e à violência verbal nas redes sociais.
A atuação do professor Fabrício Benevenuto como coorientador teve papel fundamental na construção metodológica e na validação dos sistemas desenvolvidos. Reconhecido por sua produção científica sobre o impacto das redes sociais na sociedade, Benevenuto trouxe à pesquisa uma perspectiva aplicada e interdisciplinar, fortalecendo a conexão entre os aspectos técnicos da IA e os desafios sociais contemporâneos.
“Trata-se de um trabalho de grande relevância para a comunidade de processamento de linguagem natural, que resultou também em aplicações práticas disponíveis na web para toda a sociedade”, afirmou a professora Heloisa Camargo, da UFSCar e presidente da comissão julgadora do prêmio.
Entre os principais resultados da tese estão três ferramentas de inteligência artificial capazes de analisar, em poucos segundos, se um comentário online contém discurso de ódio ou informações falsas. Um dos sistemas desenvolvidos, o Brasil#SemÓdio, integra conhecimento estatístico e curadoria de especialistas para identificar e explicar conteúdos ofensivos em plataformas digitais.
Além da tese vencedora, o trabalho de Washington Luiz Miranda da Cunha, também da UFMG, recebeu menção honrosa. A pesquisa, orientada pelo professor do DCC/UFMG Marcos André Gonçalves e coorientada pelo professor da Universidade Federal de São João Del Rei, Leonardo Chaves Dutra da Rocha, foca na eficiência de métodos de seleção de instâncias para a classificação automática de textos.
