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https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/5913Registro completo de metadados
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.creator | Sousa, João Gabriel Nepomuceno de | - |
| dc.date.accessioned | 2026-09-09T15:00:51Z | - |
| dc.date.available | 2026-09-09T15:00:51Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | SOUSA, João Gabriel Nepomuceno de. Usos da inteligência artificial na violência de gênero digital: produção, amplificação e enfrentamento. Orientador: José Soares da Silva Neto. 2026. 28 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí, Campus Angical, Angical do Piauí, 2026 | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/5913 | - |
| dc.description.abstract | This study analyzes how artificial intelligence has been used in the production, amplification, and combating of digital gender-based violence against women. The research adopts a qualitative, exploratory, and descriptive approach, based on bibliographic and documentary research. Searches were conducted in the SciELO, Springer, and Google Scholar databases, resulting in 57 articles and documents, of which 17 were selected for analysis according to the established inclusion and exclusion criteria. The findings demonstrate that artificial intelligence did not create digital gender-based violence but increased its capacity for production and dissemination. Generative tools facilitate the creation of sexual deepfakes, “nudified” images, and other false or manipulated content, while automated systems and recommendation algorithms can expand the reach and repetition of abuse. Conversely, natural language processing, machine learning, and computer vision techniques can assist in detecting misogyny, harassment, hate speech, and manipulated content, as well as supporting content moderation and victim guidance. However, these applications have limitations related to bias, contextual interpretation, and classification errors. It is concluded that combating this phenomenon requires not only technological resources combined with human oversight, but also appropriate legislation, platform accountability, preventive measures, reporting channels, victim support, and respect for consent. | pt_BR |
| dc.language | por | pt_BR |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject | Violência de gênero digital | pt_BR |
| dc.subject | Deepfake | pt_BR |
| dc.subject | Mídias digitais | pt_BR |
| dc.subject | Artificial intelligence | pt_BR |
| dc.subject | Digital gender-based violence | pt_BR |
| dc.subject | Digital media | pt_BR |
| dc.title | Usos da inteligência artificial na violência de gênero digital: produção, amplificação e enfrentamento | pt_BR |
| dc.title.alternative | Uses of artificial intelligence in digital gender-based violence: production, amplification and response | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
| dc.creator.Lattes | https://lattes.cnpq.br/5869136414164943 | pt_BR |
| dc.contributor.advisor1 | Silva Neto, José Soares da | - |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7119667385203059 | pt_BR |
| dc.description.resumo | Este trabalho analisa como a inteligência artificial tem sido utilizada na produção, amplificação e no enfrentamento da violência de gênero contra a mulher no ambiente digital. A pesquisa possui abordagem qualitativa, exploratória e descritiva, desenvolvida por meio de pesquisa bibliográfica e documental. Foram realizadas buscas nas bases SciELO, Springer e Google Acadêmico, que resultaram em 57 artigos e documentos, dos quais 17 foram selecionados para análise conforme os critérios de inclusão e exclusão estabelecidos. Os resultados demonstram que a inteligência artificial não criou a violência de gênero digital, mas aumentou sua capacidade de produção e circulação. Ferramentas generativas facilitam a criação de deepfakes sexuais, imagens de “nudificação” e outros conteúdos falsos ou manipulados, enquanto sistemas automatizados e algoritmos de recomendação podem ampliar o alcance e a repetição das agressões. Em contrapartida, técnicas de processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e visão computacional podem auxiliar na detecção de misoginia, assédio, discurso de ódio e conteúdos manipulados, além de apoiar a moderação e a orientação das vítimas. Contudo, essas aplicações apresentam limitações relacionadas a vieses, interpretação do contexto e erros de classificação. Conclui-se que o enfrentamento do fenômeno requer, além de recursos tecnológicos com supervisão humana, legislação adequada, responsabilização das plataformas, prevenção, canais de denúncia, apoio às vítimas e respeito ao consentimento. | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.publisher.department | Campus Angical | pt_BR |
| dc.publisher.initials | IFPI | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - Angical | |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 2026_tcc_jgnsousa.pdf | documento | 150.12 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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