Hoje, 26 de agosto de 2025, ocorreu a defesa de tese de Ingryd Vanessa, com o título Detecção de fake news utilizando multi-view autoencoders.
A tese propõe estratégias para fundir diferentes formas de representar texto usando autoencoders. Ingryd propõe a adição de um componente supervisionado na função de loss do multi-view autoencoder com o intuito de gerar uma representação final mais acurada, tendo em vista que os rótulos das classes são usadas no processo de treinamento para a geração do embedding combinado.
Esta foi a defesa de doutorado número de 675 do Centro de Informática da UFPE. E ocorreu exatamente um ano após a defesa de Juscimara (número 636) que agora é professora do CIn. Tsang e Alceu compartilharam a banca dessas minhas duas alunas. A coincidência de datas foi puro acaso!
Ingryd foi bastante resiliente ao longo do doutorado. Esta jornada começou antes da pandemia (2019), passou por todas as fases da pandemia e teve seu desfecho em um momento em que muitos já esqueceram que tivemos uma pandemia recente. Foram muitos os percalços, desafios que foram além da dificuldade inerente de um doutoramento. Esteja orgulhosa do seu caminhar, das batalhas vencidas. Os altos e baixos do processo, sejam do ponto de vista pessoal ou de pesquisa, tonaram você uma pessoa mais resiliente e uma pesquisadora mais madura. Sucesso nos próximos passos.
Parte das contribuições da tese foram publicados no seguinte artigo:
Ingryd V. S. T. Pereira, George D. C. Cavalcanti, Rafael M. O. Cruz. Multi-view autoencoders for Fake News Detection. IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), Trondheim, Noruega, 2025.
Mais detalhes sobre esse artigo podem sem encontrados neste link.
Agradeço ao prof. Rafael Cruz que foi o co-supervisor de Ingryd nesses anos de doutorado e a banca formada pelos professores:
— Tsang Ing Ren (CIn-UFPE) — Adiel Filho (CIn-UFPE) — Maira Araujo de Santana (CIn-UFPE) — Alceu de Souza Britto Jr (PUC-PR) — Rafael Ferreira Leite de Mello (UFRPE)
A recepção ao chegar no aeroporto de Trondheim foi neve. Sim, estava frio e o visual branco/cinza não apenas no chão, mas também no céu. Mas, lembro da recepção calorosa na minha primeira participação no IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), um evento bianual que neste ano ocorreu de 17-20 de março.
Deixar Recife com destino ao país nórdico requer um punhado de paciência. Pelos menos duas paradas e muitas horas em aeroportos. Meus voos foram: Recife para São Paulo (~3h), São Paulo para Amsterdã (~11h) e Amsterdã para Trondheim (~2h). Embora o trajeto tenha sido cansativo, o evento foi bastante proveitoso e tive a oportunidade de conhecer muitos outros pesquisadores, conhecer um pouco da cidade-cede do evento e, claro, participar das apresentações dos dois artigos que fui co-autor.
O artigo Multi-view autoencoders for Fake News Detection, assunto da tese de doutorado de Ingryd Pereira com co-orientação do prof. Rafael Cruz, propõe uma abordagem para fundir vários embeddings em apenas um. A ideia é manter as informações mais importante de cada um dos embeddings usados como entrada, além de ser mais eficiente do ponto de vista computacional. Os resultados se mostraram promissores para o contexto de detecção de fake news.
Antes da recepção de boas vindas do evento, tivemos um recital na Catedral de Nidaros. Belíssimo som que envolveu todos os espaços da catedral emitido por um órgão com mais de 10.000 pipes, dos quais 72 eu conseguia ver por trás do instrumento. Como bem falou a senhora que nos inspirou ao passar seus dedos pelas teclas e seus pés nas “pedaleiras”, tocando de músicas locais, passando por Bach e pela trilha do filme Interestelar, a música tem esse papel de provocar sentimentos, é preciso senti-la. E é verdade, sentimentos de happyness, de sadness e de joy que parecem vir de canto-nenhum (provavelmente de dentro) afloram e são contribuídos pelo local especial.
A Catedral de Nidaros (antigo nome da cidade de Trondheim) está prestes a fazer mil anos. Vale salientar que a população atual da cidade é estimada em 215 mil habitantes; assim, mil anos atrás não deveria ter tanta gente por lá. Mas, a catedral é bem grande. O motivo é que, no passado, a catedral se tornou um ponto de peregrinação e muitos a visitavam. Por esse motivo, construiu-se uma catedral desse porte.
Olav Haraldsson foi rei da Noruega. Esse guerreiro viking se converteu ao catolicismo na cidade francesa de Rouen e foi responsável pela disseminação do cristianismo em seu país. Foi canonizado em 1164, tornado-se um santo da igreja católica. O altar principal da Catedral de Nidaros foi construído no local de seu sepultamento.
Após o recital, a recepção foi no Palácio do Arcebispo, ao lado da catedral. O espaço conta também com um museu.
Um dos marcos da cidade é uma ponte (Old Town Bridge, construída em 1681) que cruza as águas do rio Nidelva que, por sua vez, corta a cidade.
Na quinta-feira, finalmente, parou de chover depois de três dias cansativos de chuva, frio e vento. Sim, parte do céu ficou azul e, como numa metamorfose, as pessoas foram às ruas, crianças brincando nas praças e adultos sentados nas mesas do lado de fora dos restaurantes — tudo isso com a temperara de 1 grau celsius; mas, sem chuva e sem vento. Almost paradise! 😉
Adoro caminhar nas cidades. Logo, aproveitei a ausência de chuva e de vento e fui ao forte Kristiansten (construído em 1681), a partir do qual é possível ter uma visão ampla de toda a cidade. Depois de dois quilômetros, parte do percurso em subida, a vista compensou cada passo. Verdade, o céu não estava azul, mas, quando comparado aos dias anteriores, não posso reclamar.
Uma característica forte da cidade são as cores das casas. As casas e suas cores compõem uma paisagem harmoniosa, quebrando a dureza do frio, trazendo uma leveza alegre ao quebrar a monocromaticidade. Vermelhas, amarelas, verdes, beges, brancas, azuis , marrons, cinzas, … uma linda aquarela!
Bom, não foi desta vez que vi a aurora boreal. Mas, destaco que esta foi uma excelente oportunidade, pois a cidade de Trondheim está na latitude 63,45 (quanto maior mais perto do círculo polar ártico). A título de comparação, a cidade de Montreal que é conhecida pelo inverno intenso fica na latitude 45,51 e a maior cidade do Alaska, Anchorage, fica na latitude 61,22. Ou seja, Trondheim está mais perto do círculo polar ártico do que a maior cidade do Alaska!
Doze de março, aniversário das cidades-irmãs: Olinda e Recife. Olinda completa 498 anos e é a irmã mais velha; dois anos a mais que Recife.
Nesta data emblemática, depois de quatro anos, Fran defendeu seu doutorado abordando um assunto atual, importante e de alta relevância: mitigação de viés em discurso de ódio. O título de sua tese é: Hate Speech Detection and Gender Bias Mitigation on Online Social Media.
Este é um assunto vasto, complexo e desafiador que pode ser observado por vários ângulos. Dentre as várias opções, a decisão foi focar em mitigação de viés de gênero. Mas, o que é isso e por que é importante desenvolver abordagens automatizadas para tal fim? Vamos lá!
Discurso de ódio nos “empobrece” como sociedade; fere grupos vulneráveis e reforça a discriminação e a marginalização. Desta forma, um primeiro passo para uma possível ação é descobrir se um determinado conteúdo contém discurso de ódio. A questão é que estamos inundados em textos, imagens e vídeos. Assim, não é viável analisarmos (trabalho humano) cada um destes conteúdos em busca de discurso de ódio. A resposta mais direta a essa alta demanda é colocar uma “máquina” para realizar o trabalho, ou seja, automatizar.
Para esse processo de automatização, a tecnologia de ponta vigente é a aprendizagem de máquina que extrai conhecimento de dados. Por usa vez, esse dados, muitas vezes, são produzidos por humanos que não estão isentos de viés. Logo, ao treinar uma máquina com dados que possuem viés, possivelmente, este viés será absorvido pela máquina de aprendizagem.
Daí, surge a pergunta que norteou a tese de Fran: como podemos minimizar/mitigar os efeitos de dados enviesados ao treinar as máquinas de aprendizagem?
Dentre os diferentes tipos de viés, tais como: de cor, de credo, de gênero; decidiu-se investigar o último. Uma máquina de aprendizagem ao ser apresentada, por exemplo, as seguintes sentenças que não possuem discurso de ódio (<You are a great man> e <You are a great woman>), deveria dar como saída scores baixos e similares para a presença de discurso de ódio. Mas, se o score para a sentença que contém a palavra woman é bem maior que o score para a sentença que possui a palavra man, isto pode ser um indicativo de que a máquina está enviesada.
Na tese, são propostos modelos capazes de mitigar o viés de gênero e, também, são indicados caminhos promissores para o avanço da área. Mesmo focando em viés de gênero, os modelos propostos na tese podem ser aplicados a diversos outros tipos de viés com mínimo esforço.
Os seguintes professores compuseram a banca examinadora: