As redes sociais criaram um espaço onde as pessoas podem se manifestar publicamente de forma anônima sem precisarem, tipicamente, se responsabilizarem por suas intervenções, tornando essas plataformas um ambiente propício à proliferação de discurso de ódio. O desenvolvimento de algoritmos capazes de detectar automaticamente esse tipo de discurso é importante para combater essa forma de violência e melhorar a regulamentação desses espaços. Este trabalho foca no discurso de ódio contra mulher e descreve o processo de construção da primeira base de dados de comentários extraídos da Internet em português brasileiro, rotulada por voluntários que analisaram a presença, ou não, de discurso de ódio, nos comentários selecionados. A base MINA-BR já tem viabilizado o treinamento e avaliação dos primeiros modelos classificadores de discurso de ódio, com 6002 comentários extraídos da Internet, dos quais 2135 já foram rotulados e 16,26\% foram classificados como discurso de ódio. O artigo descreve a metodologia de construção dessa base desde a sua concepção até um ataque por bots, ou robôs, sofrido pelo projeto durante a fase de rotulação da base.

Apoio/Financiamento da Pesquisa: PIBIC/CNPq