Combatir el discurso de odio generando contranarrativas con esquemas argumentativos

29 Julio 2020 - https://meet.google.com/qeh-kntz-som

Fecha: Miércoles 29 de julio 11 hs.

Expositores: Lic. Damián Furman (DC-UBA - CONICET), Dra. Vanina Martínez (DC-UBA - CONICET) y Dra. Laura Alonso I Alemany (FAMAF).

Título: Combatir el discurso de odio generando contra narrativas con esquemas argumentativos

Resumen:

El discurso de odio hacia colectivos es un fenómeno con graves implicaciones sociales, como el aumento de la crispación, la legitimación de la violencia o el refuerzo de estereotipos dañinos. Para combatirlo en redes sociales se suele usar censura. Para abarcar la gran cantidad de mensajes de las redes sociales se trabaja para automatizar la detección de mensajes de odio, la tarea conocida como "hate speech recognition" en la comunidad de PLN, con resultados mixtos. En este trabajo proponemos introducir la detección de esquemas argumentativos en esta tarea. Así proponemos mejorar la detección de discurso de odio, pero también introducir un análisis más profundo de los mensajes que permita una alternativa a la censura, como es la generación automática o semi-automática de contranarrativas. Una contranarrativa toma componentes de un argumento y construye un mensaje que desafía el argumento inicial. Para este objetivo combinaremos detección de discurso de odio, detección de posición argumentativa (stance) basada en comunidades, detección de esquemas argumentativos específicos y generación automática de lenguaje con entrenamiento específico.