Revista Brasileira de Inteligência e-issn 2595-4717



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RBI16verso23062022
Abordagens práticas de 
inteligência de dados de 
redes sociais digitais
As técnicas da Ciência de Dados ganham 
importância no desenvolvimento de 
soluções das áreas de Segurança, de 
Defesa e de Inteligência, em especial pelos 
amplos volume e variedade dos dados 
coletados de plataformas de redes sociais. 
Ao explorar a miríade de informações, é 
possível encontrar menções a atividades 
de grupos que atentem contra a ordem 
pública e contra a segurança da sociedade 
e do Estado. Para cumprir com a 
oportunidade na difusão do conhecimento, 
é necessário se pensar na automação da 
extração das informações, de modo que 
se detecte, com a máxima antecipação 
possível, uma ameaça sinalizada por 
comentário ou texto publicado. 
Entre as aplicações de inteligência de 
dados de redes sociais está a detecção 
da localização geográfica dos usuários 
por meio da publicação no perfil. O 
resultado pode ser útil para revelar 
eventos ou atividades ocorridas em locais 
específicos. Por exemplo, potenciais 
planos de terroristas podem considerar 
como alvos áreas geográfi cas específi cas. 
Extrair a localização dos usuários com 
base em postagens de mídia social ou em 
metadados de rede social também pode 
ajudar, uma vez que nem todos os usuários 
declaram ou alguns conseguem forjar sua 
localização no perfi l da plataforma de rede 
social.
Ao se considerar os metadados sobre a 
localização dos usuários, pode-se treinar 
um classifi cador que preveja a localização 
de qualquer usuário e, portanto, viabilize 
geoinferência. O classifi cador pode captar 
diferenças sutis na linguagem (dialetos) e 
nos tipos de entidades mencionadas. A 
localização do usuário pode ser estimada 
ao se submeter ao classificador um 
conjunto de mensagens perturbadoras 
publicadas, caracterizadas como discurso 
de ódio ou como incitação a crimes. Ainda 
que o usuário tente forjar uma localização, 
ao declará-la explicitamente no perfil 
pessoal, o classifi cador pode ser usado 
para detectar declarações falsas, uma 
vez que se baseará nos metadados da 
publicação.
Hecht et alii (2011) conduziram 
experimentos de Aprendizado de 
Máquina para identificar a localização 
de um usuário ao verifi car apenas sobre 
o que o usuário publicou no Twitter, ou 
seja, em um esforço de geoinferência. 
Os cientistas demonstraram que a 
localização geográfi ca do usuário pode 
ser determinada automaticamente 
com precisão razoável, ao indicar que 
os usuários revelam implicitamente 
informações de localização, mesmo que 
inconscientemente. Essa constatação 
sugere implicações éticas e legais para 
serviços baseados em localização e pode 


70
Revista Brasileira de Inteligência. Brasília: Abin, nº. 16, dez. 2021
Daniel Fugisawa de Souza e David Ricardo Damasceno do Bomfi m
levantar questões acerca da privacidade 
dos usuários do serviço.
Outra abordagem refere-se à análise 
semântica textual. A análise de um texto 
extraído de uma fonte pode revelar 
tendências e vieses propalados pelo 
veículo de informações. Kaati et alii (2016) 
aplicaram a técnica a sítios da Internet 
de mídia sueca com expressões de 
repúdio em desfavor ao acolhimento de 
imigrantes. Procedeu-se a um fi ltro para 
detecção de narrativas que continham 
estereótipos xenófobos e conspiratórios. 
Por meio da ferramenta de análise de texto 
Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC
22
), 
com base no léxico sueco presente em 
um conjunto de dicionários, processaram 
narrativas xenófobas capturadas em 
sites tradicionais e em alternativos. Os 
resultados indicaram uma divergência 
estatisticamente signifi cativa na linguagem 
entre os sites de mídia convencional e os 
sites alternativos críticos.
A detecção de emoções e a análise de 
sentimentos, ambos os recursos de 
Processamento de Linguagem Natural, 
aplicadas a publicações em redes sociais 
representam técnicas de interesse da 
Inteligência. A detecção de reações de 
consternação, raiva ou desapontamento é 
de particular interesse. Classifi cadores de 
emoção (incluindo raiva e tristeza) foram 
testados em dados de blogs (GHAZI et alii,
2010), e em dados de plataforma unifi cada 
de hospedagem de diários e de periódicos 
divulgados na Internet (KESHTKAR; 
INKPEN, 2009).
22 LIWC é um software de análise de texto que organiza palavras em categorias derivadas de gramática e de 
psicologia.
Mensagens de ódio a países podem ser 
de autoria de potenciais perpetradores 
de ameaças terroristas. Combinada com 
a detecção de tópicos, a detecção de 
sentimentos pode levar a uma indicação 
mais precisa das ameaças em potencial. 
A detecção de discursos de desânimo 
ou indiferença em publicações pode 
sugerir a autoria por pessoas que nutrem 
tendências suicidas ou jovens que não 
têm um senso de pertencimento e 
podem ser tentados a aderir a atividades 
extremistas ou terroristas. Essa análise 
pode ser combinada com Social Network 

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