Esta página descreve a proposta para o trabalho de conclusão de curso (TCC), que será desenvolvido na disciplina MAC0499 (Trabalho de Formatura Supervisionado) do bacharelado em Ciência da Computação no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP).

Autor: Rodrigo Orem da Silva (email)
Supervisora: Kelly Rosa Braghetto

Motivação

A esfera pública é um espaço fundamental na democracia onde as pessoas podem se reunir para discutir livremente e identificar os problemas da sociedade. As plataformas sociais são meios de comunicação importantes para o exercício da cidadania e o público que produz e consome as informações nessas plataformas facilita a criação de uma esfera pública digital crítica e racional que pode apoiar o debate público, a deliberação e formação de comunidades, além de melhorar a participação dos cidadãos na tomada de decisões políticas (Ehrenfeld e Barton, 2019) (Snellen et al., 2012) .

Atualmente, o debate nas redes sociais ocorre por meio de postagens, de repostagens (em que um usuário republica certo conteúdo com seu próprio comentário), e de seções de comentários. Geralmente, os comentários mais populares (que receberam mais curtidas ou mais respostas) são exibidos primeiro. Os sites de notícias e agregadores de links sociais também possuem seções de comentários que permitem que os leitores comentem e escrevam réplicas aos outros comentários, geralmente em uma estrutura de árvore. Já os fóruns de discussão costumam exibir as mensagens de maneira cronológica e para responder a uma mensagem específica, ela é reproduzida na resposta.

No entanto, essas plataformas possuem diversos problemas, como as bolhas ideológicas, que reforçam crenças pessoais e excluem opiniões opostas (Mounk, 2018) . Além disso, foi observado distorção da informação, ataques pessoais, propagação de desinformação e prejuízo à reputação da plataforma (Diakopoulos e Naaman, 2011).

Para abordar esses problemas, um trabalho propôs o Kialo, uma plataforma de debate estruturado que foi projetada para repensar o papel do debate em pesquisa, divulgação científica e ensino, principalmente na área de ciência política. Essa plataforma divide os argumentos de cada tema de discussão entre prós e contras, e o debate é exibido visualmente com uma estrutura de árvore (Chaudoin et al., 2017).

Atualmente o Kialo possui quase 18 mil debates e mais de 700 mil argumentos, de modo a ser a principal ferramenta de argumentação colaborativa publicamente disponível. Acreditamos que, embora uma visualização em árvore da discussão seja intuitiva, ela pode dificultar a compreensão já que o conteúdo fica fragmentado e são necessárias várias interações com a aplicação para ler um argumento com profundidade. Além disso, o contexto de uma discussão pode ser perdido ao navegar na árvore, de modo que subargumentos mais profundos podem não ser aplicáveis à discussão original.

Outro trabalho desenvolveu o Spirited, uma ferramenta de debate estruturado em que a discussão é feita ao redor de um artigo de opinião. Os argumentos são construídos na forma de anotações no artigo e os usuários podem votar nas anotações e nas sentenças do artigo. Os autores acreditam que manter uma estrutura menos rigorosa e mais livre favorece o engajamento e gera discussões mais interessantes (Mcelfresh, 2016).

Observa-se, no entanto, que plataformas de anotações colaborativas enfrentam problemas de engajamento, de modo que o único caso de sucesso é o Genius, voltado à interpretação de significados das letras das músicas (Mcelfresh, 2016). Além disso, com essa estrutura de debates mais flexível, é mais difícil organizar, classificar e reusar partes da discussão.

Objetivos

Para abordar esses problemas, propõe-se a construção do Veredito, uma plataforma que pretende oferecer um ambiente mais propício para o debate público com o apoio de ferramentas de categorização, mediação e checagem de fatos colaborativa.

Nessa ferramenta, as discussões são organizadas em tópicos com argumentos divididos entre prós e contras. É possível rebater cada argumento com contra-argumentos em apenas um nível de discussão, limitação que pretende evitar os problemas da estrutura em árvore. Não é possível acrescentar subargumentos a favor: caso o usuário acredite que é possível complementar um argumento com dados ou outro raciocínio, é possível sugerir uma edição no próprio texto. Nesse formato é possível ter argumentos mais autocontidos, o que pode facilitar a leitura e compreensão do assunto.

Caso um ponto da discussão seja mais polêmico, é possível criar um novo tópico e referenciá-lo no argumento, de modo a usá-lo como hipótese. Assim, a comunidade pode ter discussões paralelas de assuntos tangenciais em contextos separados, sem que a plataforma perca a relação semântica entre esses assuntos.

Pretende-se também aplicar tecnologias de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para facilitar as atividades de moderação. Além disso, serão usadas técnicas de raspagem de dados e inteligência artificial para fornecer aos usuários informações sobre a relevância e popularidade de um argumento.

Em um trabalho anterior, foi possível implementar a versão inicial da plataforma (disponível em https://veredito.org/ ). Agora, para a continuidade do projeto, as atividades consistem no desenvolvimento de outras funcionalidades e na avaliação da solução.

Metodologia

Atualmente, a plataforma é composta por dois componentes: o frontend (uma interface gráfica web), e o backend (o servidor responsável por coordenar as operações e gerir os dados da aplicação). O projeto é principalmente escrito em TypeScript, uma linguagem de programação fortemente tipada que transpila para JavaScript.

Frontend

A interface gráfica do Veredito (figura 1) é web e responsiva, de modo a funcionar tanto em desktops quanto em dispositivos móveis. Ela usa React, uma biblioteca que facilita o desenvolvimento de aplicações web interativas, e Tailwind, um arcabouço de CSS que facilita o uso de um sistema de design coerente em toda a interface.

Backend

Os dados na plataforma são representados de acordo com o modelo de dados relacional. O esquema do banco de dados relacional da plataforma é mostrado na figura 2. Na implementação foi utilizado o sistema gerenciador de banco de dados PostgreSQL.

A interação na plataforma é dada por meio de tópicos, que podem conter argumentos prós ou contras. Como há muitas relações e atributos em comum entre tópicos e argumentos, os dois são representados pela mesma entidade proposition. É possível diferenciá-los pelo atributo topic_id, afinal, argumentos referenciam a proposition correspondente ao tópico que eles pertencem, enquanto tópicos têm esse campo em branco.

Todas as edições são armazenadas em proposition_history, de modo a permitir o desfazimento de uma edição que piorou ou vandalizou o conteúdo. Quando o usuário está registrado, seu nome de usuário é associado à edição, caso contrário, o endereço de IP também é salvo.

Para manipular esses dados, existe um serviço em Node.js que disponibiliza uma API que usa a linguagem de consulta GraphQL. Esse serviço usa o arcabouço NestJS, que facilita o uso de padrões arquiteturais e o desenvolvimento de aplicações testáveis, escalonáveis e frouxamente acopladas. Esse serviço é dividido nos seguintes módulos:

• user: permite cadastrar um novo usuário, autenticar um usuário, encerrar a sessão e obter informações sobre os usuários;

• topic: permite consultar tópicos de debate e criar um novo tópico;

• argument: permite criar, editar e listar argumentos, além de listar o histórico de revisões do argumento;

• vote: permite votar em uma proposição ou remover o voto.

Atividades

As atividades essenciais para o desenvolvimento do trabalho são:

1. Desenvolvimento de outras funcionalidades básicas. Além de ser possível discutir cada proposição com argumentos a favor e contra, será possível criar uma discussão livre em cada argumento. Também será possível referenciar fontes internas ou outros argumentos dentro dos próprios argumentos.

   Além disso, nessa atividade corrigiremos certos problemas que estão ocorrendo no ambiente de produção da implementação atual.

2. Categorização automática. Ao criar uma proposição para ser debatida, o usuário pode atribuir tags, o que é útil para categorização. Será desenvolvida uma funcionalidade que sugere tags apropriadas para a proposição do usuário baseadas em seu texto.

3. Detecção de argumentos duplicados. Utilizaremos técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para detectar argumentos similares, de modo a sugerir que o usuário referencie ou edite argumentos já existentes, caso seja apropriado.

4. Cálculo de relevância de argumentos. Adaptaremos o algoritmo PageRank para calcular a relevância dos argumentos a partir da frequência deles como premissa de outros argumentos. Para isso, será necessário fazer uma raspagem de dados na web ou em alguma rede com conteúdo social, o que também é útil para calcular a popularidade dos argumentos.

5. Avaliação de usabilidade. Será feita uma pesquisa entre usuários para avaliar a usabilidade e efetividade como uma plataforma de debates online.

6. Redação da monografia. Inclui, além do desenvolvimento da monografia, o desenvolvimento do pôster e da apresentação.

Cronograma de atividades

O cronograma das atividades proposto é:

Referências

1. ^ ^[a] [Ehrenfeld e Barton, 2019] Dan Ehrenfeld, Matt Barton, “Online Public Spheres in the Era of Fake News: Implications for the Composition Classroom”, Computers and Composition, Volume 54, 2019, 102525, ISSN 8755-4615.

2. ^ ^[a] [Snellen et al. 2012] I Th M Snellen, Marcel Thaens e Wim BHJ van de Donk. Public administration in the information age: Revisited. Vol. 19. IOS press, 2012, pp. 53, 54 (citado na pg. 1).

3. ^ ^[a] [Mounk 2018] Yascha Mounk. “The people vs. democracy”. In: The People vs. Demo- cracy. Harvard University Press, 2018 (citado na pg. 1).

4. ^ ^[a] [Diakopoulos e Naaman 2011] Nicholas Diakopoulos e Mor Naaman. “Towards quality discourse in online news comments”. In: Proceedings of the ACM 2011 conference on Computer supported cooperative work. 2011, pp. 133–142 (citado na pg. 1).

5. ^ ^[a] [Chaudoin et al., 2017] Stephen Chaudoin, Jacob Shapiro e Dustin Tingley. “Revolutionizing teaching and research with a structured debate platform”. Journal of Political Science 58 (2017), pp. 1064–1082 (citado na pg. 2).

6. ^ ^{[a] [b]} [Mcelfresh, 2016] Joshua Mcelfresh. Spirited: A Web Application for Structured Debate. Harvard University, 2016 (citado na pg. 3).