Aluno do Cefet/RJ recebe menção honrosa por dissertação inédita no Brasil

No dia 28 de abril, Leonardo Ferreira dos Santos, aluno do curso de mestrado em Ciência da Computação, do Cefet/RJ, defendeu sua dissertação com um trabalho inédito no Brasil intitulado “Identificação automática de atividade predatória sexual em conversas virtuais no Brasil”, orientado pelo Prof. Dr. Gustavo Paiva Guedes e Silva (Cefet/RJ). O trabalho cria modelos para detecção de atividade predatória on-line em textos em português do Brasil, reconhecendo pedófilos, automaticamente, por meio das mensagens enviadas para crianças, seja solicitando fotos, marcando encontros, fazendo extorsão etc.

O projeto contou com o apoio de Adriana Shimabukuro, do Ministério Público Federal de São Paulo (MPF-SP), e do Prof. Dr. Rodrigo Filev Maia, do Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana (FEI). O resultado foi excelente e recebeu menção honrosa do Cefet/RJ pela qualidade do trabalho e pela contribuição que terá para a sociedade. Além disso, é a única proposta na literatura que utiliza dados reais de conversas entre vítimas e predadores.

Resumo da dissertação:

"O uso de redes sociais é um dos principais canais para socialização na internet. Por meio da criação de um perfil público, crianças e adolescentes podem criar conexões com outros perfis e estabelecer comunicação por meio de conversas virtuais. Predadores sexuais, por sua vez, recorrem a redes sociais com o propósito de ludibriar essas crianças e adolescentes. O objetivo deles é estabelecer uma relação enganosa para posterior execução de diversas atividades criminosas, como a obtenção de conteúdo pornográfico, a extorsão e a prática do abuso sexual. Nesse cenário, diversos estudos se concentram em identificar predadores sexuais na internet. Embora seja um domínio de pesquisa amplamente explorado, não foram encontrados trabalhos que busquem identificar predadores sexuais utilizando como fonte dados conversas provenientes da internet, em português do Brasil. Diante do problema exposto, a presente pesquisa se concentra em contribuir nesse ponto, ou seja, desenvolver um método capaz de identificar atividade predatória em conversas textuais, realizadas na internet, em português do Brasil. Para atingir esse objetivo, foi considerado um conjunto composto de 82 conversas predatórias, em português do Brasil, anonimizadas e oriundas de provas criminais presentes em processos judiciais. Após a análise das conversas predatórias, um total de dezenove características textuais e comportamentais foram identificadas e consideradas para a criação de um método para detecção da atividade predatória, denominado MDAP. Para a validação do método, foi criado um conjunto de dados com características similares às da competição PAN-2012, utilizando como base as 82 conversas predatórias. Os resultados obtidos, quando comparados aos métodos candidatos ao estado da arte para o domínio da pesquisa, comprovam a eficácia do método MDAP na identificação de atividade predatória em conversas textuais, apresentando-se como uma alternativa para promoção de um ambiente virtual mais seguro para crianças e adolescentes.”