Iniciação Científica e Tecnológica
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Resultados da Pesquisa
Relatório de Iniciação Científica Mapeando das decisões do Fecebook Oversight Board: um panorama geral sobre o funcionamento do Comitê(2025) Marques, Alessandra MagalhãesEste projeto de pesquisa teve como objetivo analisar as decisões e o funcionamento do Facebook Oversight Board (FOB) no período de 2020 a 2024, buscando compreender de forma sistemática sua atuação. Diante da escassez de estudos quantitativos e qualitativos sobre esse órgão, busca – se desenvolver uma base de dados que sistematiza suas decisões, permitindo a construção de um panorama sobre seu funcionamento. A pesquisa envolveu a coleta e análise de dados quantitativos e qualitativos referentes às decisões do FOB. Além disso, foi realizada uma revisão bibliográfica para contextualizar o Comitê dentro do cenário global da regulação digital e dos direitos fundamentais, especialmente no que tange à liberdade de expressão e à responsabilidade das plataformas. Os resultados incluem uma contribuição de dados relevante para a compreensão do funcionamento do FOB, da Meta e suas relações, buscando enriquecer o debate acadêmico e jurídico sobre a governança digital e, sobretudo, fornecendo subsídios para futuras discussões sobre a regulação de redes sociais e os desafios enfrentados por instâncias como o FOB.Relatório de Iniciação Científica Comportamento Judicial e o Facebook Oversight Board: O papel dos comentários públicos(2025) Silva, Ruth Gaudêncio daEsta pesquisa investiga a influência dos comentários públicos de todas as decisões do Oversight Board do Facebook até o primeiro quadrimestre de 2025, buscando entender como a quantidade, a origem e o posicionamento desses comentários se relacionam com o resultado dos casos analisados. O objetivo é determinar se a participação do público, expressa por meio de comentários, converge ou diverge das decisões finais do conselho. A metodologia empregada foi uma abordagem mista, combinando análise manual inicial para definir os parâmetros de classificação, e posteriormente, com o uso de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e aprendizado de máquina, com o uso de Large Language Models (LLMs) implementados em Python e da ferramenta ChatGPT. A análise automatizada visa classificar e analisar o conteúdo dos comentários, permitindo a identificação de padrões nos comentários. Os resultados indicaram taxa de concordância entre a classificação automatizada e a manual, de 90%, demonstrando o potencial da utilização de LLMs para compreender, posteriormente, a influência da participação pública nas decisões do Oversight Board. A análise revelou que a participação pública é altamente concentrada em poucos casos de grande repercussão, enquanto a maioria recebe baixo engajamento, o que limita a representatividade da sociedade civil no processo. Além disso, observou-se a sub-representação do Sul Global, evidenciando desigualdades regionais na participação. Por fim, verificou-se que a correlação entre o posicionamento dos comentários públicos e as decisões finais do conselho é limitada, o que sugere relativa autonomia do Oversight Board em suas deliberações. Desse modo, estudo contribui para a compreensão do funcionamento e da eficácia do conselho como um mecanismo de governança, com autonomia e legitimidade das suas decisões.