Análise preliminar da perspectiva cognitiva da dimensão informacional no conflito entre Rússia e Ucrânia através da aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina de supervisão fraca

Abstract

Este trabalho é um estudo sobre a viabilidade do emprego da Aprendizagem de Máquina como ferramenta auxiliar de compreensão estratégico-militar nas operações de amplo espectro. O objetivo do estudo é a luz da Doutrina Militar Terrestre brasileira realizar uma análise delimitada do que é apresentado nas redes sociais sobre o conflito entre Rússia e Ucrânia. O problema identificado encontra-se na grande massa de informações distribuídas e descentralizadas que são compartilhadas de maneira contínua. Uma análise convencional das informações por recursos humanos capacitados e com domínio da temática do contexto militar seria o ideal, porém não existe tempo e nem pessoal o suficiente para analisar tamanha quantidade de informação. Uma tecnologia que pode auxiliar neste processo aumentando substancialmente a produtividade é a Aprendizagem de Máquina, método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Em específico este trabalho se concentra na análise de supervisão fraca, onde a experiência do especialista militar é justaposta através de técnicas de analytics no desenvolvimento do dataset temático. O trabalho apresenta três frentes: a coleta da massa de dados, desenvolvimento de ontologia e heurística de classificação orientada pelo conhecimento presente em Manuais militares do Exército Brasileiro e a aplicação das funções de classificação.