IA, Emoções e Representatividade: Investigando o Desempenho de Redes Neurais Convolucionais no Reconhecimento Facial por Gênero, Etnia e Idade

doi:10.22167/2675-6528-202602787

Artigo

30 de setembro de 2026

IA, Emoções e Representatividade: Investigando o Desempenho de Redes Neurais Convolucionais no Reconhecimento Facial por Gênero, Etnia e Idade

Ia, Emoções e Representatividade: Investigando o Desempenho de Redes Neurais Convolucionais no Reconhecimento Facial por Gênero, Etnia e Idade

Cíntia Cristina Soares; Diego Pedroso dos Santos

DOI: 10.22167/2675-6528-202602787

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

Modelos de Deep Learning podem apresentar viés algorítmico no reconhecimento de emoções faciais, impactando a representatividade de expressões de diferentes culturas. O estudo avaliou quatro algoritmos de redes neurais convolucionais (CNNs) – SimpleCNN, VGG-16, ResNet-50 e MobileNet-V2 – e propôs estratégias para mitigar esse viés. Realizou-se uma pesquisa experimental quantitativa, utilizando os bancos de dados RAF-DB para treinamento e validação, e FairFace para avaliação do viés. Aplicaram-se métricas de desempenho e de fairness, considerando gênero, etnia e idade, e testaram-se as estratégias de mitigação Class Weights, Undersampling e Hybrid. Os resultados indicaram que o SimpleCNN obteve o melhor desempenho geral. Na análise de viés, observou-se uma super predição da emoção “Sad” e disparidades significativas por gênero, etnia e idade, especialmente em crianças. A estratégia Class Weights mostrou-se a mais eficaz na redução da predição de “Sad” e da disparidade de gênero, embora tenha aumentado a disparidade de idade. Concluiu-se que o trabalho contribuiu para o desenvolvimento de um modelo de reconhecimento de emoções mais equitativo, mas evidenciou limitações técnicas relacionadas ao balanceamento de datasets em visão computacional.

Palavras-chave: Aprendizado profundo; Fairness; Reconhecimento emocional facial; Viés algorítmico.

1. Introdução

Entender as emoções humanas representa um desafio complexo para os modelos de inteligência artificial. Uma mesma pessoa pode expressar diferentes emoções através de padrões faciais variados, como o choro, que pode indicar tanto felicidade quanto tristeza. Essa dualidade sugere que a classificação por uma abordagem de múltiplos rótulos, baseada em probabilidades, pode ser mais eficaz do que a atribuição de uma única classe emocional. Conforme Barsoum et al. (2016), o uso de bancos de imagens com distribuição de rótulos demonstra maior eficiência em comparação com a classificação de uma única emoção por imagem.

A complexidade do reconhecimento emocional é ampliada pela vasta diversidade de grupos sociais, que engloba diferenças de raça, idade, etnia e gênero. Modelos de Deep Learning, embora promissores, podem apresentar viés algorítmico, o que compromete a precisão no reconhecimento de emoções. Isso exige que os modelos não apenas aprendam os padrões faciais, mas também identifiquem a origem desses padrões em diferentes grupos demográficos.

A participação de grupos sociais minoritários no desenvolvimento de modelos de inteligência artificial é limitada, especialmente na criação de conjuntos de dados para treinamento em processamento de linguagem natural e reconhecimento facial (Castaneda et al., 2022). Essa sub-representação pode levar a decisões de alto risco por parte dessas tecnologias, exacerbando impactos sociais negativos e perpetuando desigualdades.

Diante desse cenário, a criação de bancos de imagens mais equilibrados e com maior equidade é fundamental para reduzir o viés algorítmico e desenvolver tecnologias mais justas (Akter et al., 2021; Barsotti e Koçer, 2024). O reconhecimento e a interpretação das emoções são desafiados pela diversidade cultural e subjetividade emocional, e mesmo soluções avançadas ainda apresentam limitações (Wang et al., 2023). A ausência de diversidade em conjuntos de dados é uma causa de erros sistemáticos, afetando desproporcionalmente minorias raciais e mulheres, o que torna a transparência e a representatividade nesses sistemas indispensáveis (Kim et al., 2024).

Aprofundar a compreensão da influência do viés algorítmico na precisão dos modelos de reconhecimento de emoções e identificar estratégias eficazes para desenvolver sistemas mais inclusivos e justos é, portanto, essencial. O reconhecimento de emoções é relevante em diversas áreas, mas o viés algorítmico pode levar a interpretações errôneas e impactos negativos em decisões automatizadas. A falta de equidade na representação de grupos compromete a confiabilidade dessas tecnologias. Assim, este estudo buscou contribuir para a mitigação do viés, propondo um modelo de inteligência artificial mais justo, representativo e diverso na classificação de expressões faciais de grupos de gênero, etnia e idade, utilizando arquiteturas de Deep Learning para melhorar a equidade e a precisão no reconhecimento de emoções.

2. Material e Métodos

O presente estudo caracterizou-se por uma pesquisa experimental de natureza quantitativa. A manipulação das imagens e a diversidade dos bancos de dados foram empregadas para avaliações numéricas, visando à detecção de viés algorítmico tanto nos modelos quanto nos próprios conjuntos de dados utilizados no reconhecimento de emoções. Para o processamento de imagens, adotaram-se técnicas de “Deep Learning”, com destaque para as Redes Neurais Convolucionais (CNNs), devido à sua eficiência na identificação de padrões visuais e ao desempenho robusto nas etapas de treinamento, validação e teste.

Considerou-se que modelos de reconhecimento emocional podem apresentar confusões sistemáticas entre determinadas classes de emoções, dadas as sutilezas nas expressões faciais. Investigou-se se essas limitações se manifestavam de forma desigual entre grupos demográficos distintos. Para isso, após o treinamento e validação dos modelos, conduziu-se uma análise com as matrizes de confusão, a fim de determinar se o modelo classificava emoções de maneira errônea, reafirmando o viés algorítmico.

Adicionalmente, empregou-se o banco de dados “FairFace” para a etapa de teste neutro dos modelos. O objetivo foi verificar a hipótese principal desta pesquisa: a detecção e quantificação do viés algorítmico em tarefas de reconhecimento de emoções, especialmente entre diferentes grupos étnico-raciais (Kärkkäinen e Joo, 2019).

Para a coleta de dados, utilizou-se a base de dados RAF-DB (Real-world Affective Faces Database), amplamente estudada, para garantir a representatividade no conjunto final e mitigar possíveis vieses algorítmicos (Li & Deng, 2019). O conjunto inicial consistiu em 25.158 imagens de rostos em ambiente não controlado, divididas em sete emoções básicas: “angry”, “disgust”, “fear”, “happy”, “neutral”, “sad” e “surprise”. As imagens foram anotadas por aproximadamente 40 avaliadores independentes, que determinaram a “label” final por votação majoritária.

Uma etapa adicional de processamento foi aplicada para garantir a qualidade dos dados, utilizando um detector facial “Multi-task Cascaded Convolutional Networks” (MTCNN) (Zhang et al., 2016) com um limiar de confiança de 90%. Essa detecção removeu rostos parcialmente cortados, imagens de baixa qualidade, múltiplas faces ou classificações incorretas. Após a filtragem, o banco de imagens final totalizou 15.480 imagens, centralizadas e padronizadas em 224×224 pixels.

A divisão do conjunto de dados foi realizada de forma estratificada por classe, destinando 70% das imagens ao treinamento (10.829 imagens), 10% para validação (1.552 imagens) e 20% para teste (3.099 imagens). Esse processo ocorreu em duas etapas: primeiro, separou-se 20% para teste, e o conjunto remanescente foi dividido em 87,5% para treino e 12,5% para validação, assegurando a proporção final de 70/10/20.

Durante a conversão das imagens em tensores e a aplicação do pré-processamento, o conjunto de treino foi reduzido em 22,9%, totalizando 8.345 imagens, devido à remoção de inconsistências na normalização ou processamento. Os conjuntos de validação (1.152 imagens) e teste (3.099 imagens) permaneceram inalterados, resultando em um banco de dados final de 12.996 imagens no formato de tensores, distribuídas em proporções de 64,2% para treino, 11,9% para validação e 23,8% para teste.

O conjunto “FairFace” (Kärkkäinen & Joo, 2021) foi utilizado exclusivamente durante a etapa de teste neutro dos modelos, com 10.954 imagens. Esse conjunto possui rótulos claros de etnia, idade e gênero, distribuídos entre: (i) Gênero: “Female” (47,1%) e “Male” (52,9%); (ii) Etnia: 7 grupos (“Black”, “East Asian”, “Indian”, “Latino”/”Hispanic”, “Middle Eastern”, “Southeast Asian”, “White”); (iii) Idade: 9 faixas etárias (0-2, 3-9, 10-19, 20-29, 30-39, 40-49, 50-59, 60-69, 70+).

O pré-processamento das imagens consistiu em etapas essenciais para garantir que os dados estivessem preparados para os pipelines de treinamento e avaliação dos modelos de “machine learning”. Inicialmente, o banco de dados foi dividido em treino e teste; posteriormente, o conjunto de treino foi subdividido em treino e validação, com os dados de predição utilizados separadamente para avaliar o viés algorítmico.

Para mitigar o desbalanceamento natural do conjunto de imagens, aplicou-se um balanceamento com estratégia híbrida, baseada em três níveis de quantidade de amostras por classe. Classes super-representadas (> 2.500 imagens) foram submetidas a técnicas de redução para 1.500 imagens, enquanto classes intermediárias (700-2.500 imagens) e sub-representadas (< 700 imagens) foram mantidas integralmente. Essa estratégia preservou 50% dos dados originais.

Em seguida, realizou-se o “data augmentation”, uma técnica de ampliação artificial do conjunto de dados por meio de transformações nas imagens originais, também por classe. O aumento alcançou aproximadamente 2.000 imagens por classe, com variação de fatores entre 1,3 e 4,9 vezes, totalizando 13.944 imagens de treinamento balanceadas. As transformações incluíram rotação aleatória (±15°), inversão horizontal (50% probabilidade), zoom, ajuste de brilho e contraste (±20°), saturação (±20°), “crop” aleatório com “resize” (escala 0,8-1,0) e transformações afins (translação ±10%). Para evitar distorções excessivas, as transformações respeitaram um limite máximo de cinco por imagem original, de forma aleatória e combinada.

As imagens foram padronizadas nas dimensões de 224×224 pixels, seguindo um padrão de entrada para as CNNs modernas. Foram convertidas em tensores com normalização na escala de 0 a 1, ajustando os canais de cor para “Red”, “Green”, “Blue” (RGB). As transformações foram aplicadas usando os módulos “Image” da biblioteca “PIL” e “transforms” da biblioteca “torchvision”. O processo de “data augmentation” foi aplicado exclusivamente sobre os conjuntos de treinamento balanceado, visando reduzir o “overfitting” e melhorar a generalização do modelo.

O presente estudo adotou a linguagem Python com o framework “PyTorch” (Paszke et al., 2019), além de bibliotecas auxiliares como “torchvision”, “PIL”, “NumPy”, Pandas e “Matplotlib” para pré-processamento e visualização dos dados. Para mitigar a limitação de bases de dados com rotulagem de emoções, treinaram-se modelos com “transfer learning” e pesos pré-treinados no “ImageNet” (Wang et al., 2023). A classificação personalizada foi realizada substituindo-se a camada final (“CustomHead”) das arquiteturas, adaptando-a às sete classes do problema.

Utilizaram-se quatro tipos de arquiteturas de CNNs: SimpleCNN (“baseline”), ResNet-50, MobileNet-V2 e VGG-16, todas com pesos pré-treinados no “ImageNet”, exceto a SimpleCNN. A CNN Simples possui duas camadas de convolução ajustadas para três canais (RGB), seguidas por camadas densas, normalização por “batch” (Ioffe & Szegedy, n.d.), funções de ativação “ReLU” e camadas de “pooling”, para avaliar o aprendizado com baixa complexidade (Krizhevsky et al., 2017; Lecun et al., 1998).

A ResNet-50 oferece menor custo computacional e boa capacidade de generalização, baseada no trabalho “Deep Residual Learning for Image Recognition” (He et al., 2016; PyTorch, 2017b). O modelo VGG-16 caracteriza-se por ser profundo, com 16 camadas e filtros convolucionais 3×3, capturando “features” hierárquicas de forma consistente (Simonyan et al., 2014; PyTorch, 2017c). A MobileNet-V3, criada para aplicação em dispositivos móveis ou com recursos limitados, utiliza convoluções separáveis em profundidade, diminuindo a quantidade de parâmetros e operações computacionais (Howard et al., 2019; PyTorch, 2017a).

Para garantir organização, rastreabilidade e reprodutibilidade nos experimentos, definiram-se parâmetros padronizados por meio de arquivos de configuração. As configurações aplicadas a todos os treinamentos incluíram 50 épocas, otimizadores “Stochastic Gradient Descent” (SGD) para CNN Simples e “Adam” para modelos com “transfer learning” (Hospodarskyy et al., 2024), e “CrossEntropyLoss” como função de perda (Bhagat e Bakariya, 2025). Adicionalmente, utilizou-se “Early stopping” com paciência de sete épocas, “Learning Rate” de 0,001 para CNN Simples e 0,001 e 0,0001 para outros modelos, “Batch Size” de 64 e “Momentum” de 0,9.

Conduziram-se experimentos sob diferentes cenários, avaliando o desempenho dos modelos conforme as estratégias de balanceamento, particionamento e aplicação de “data augmentation”. Os experimentos seguiram as abordagens “Holdout” e, logo após, validação “K-Fold”. Primeiramente, as quatro arquiteturas foram treinadas com o conjunto de treinamento balanceado, além de serem validadas com o de validação desbalanceado.

O modelo com melhor desempenho durante a validação foi selecionado e submetido à validação cruzada “K-Fold” (k=5) com o banco de imagens de treinamento completo, para obtenção das estatísticas finais. Os modelos treinados foram salvos e avaliados no conjunto de teste neutro, permitindo a avaliação final de generalização.

Para validar a eficiência dos modelos quanto ao aprendizado e à capacidade de reconhecimento de padrões emocionais, realizaram-se análises de métricas quantitativas e visualizações dos gráficos gerados durante o treinamento e a validação (Mukhlif et al., 2022; Nurunnabi et al., 2022; Plested e Gedeon, 2022). As principais métricas analisadas foram Acurácia (accuracy), F1-Score por classe, Precisão, Recall, Perda (“Loss”) de Treinamento e Validação, Matriz de Confusão (“confusion matrix”) e “Fairness”.

Para o cálculo das métricas, utilizou-se a biblioteca do “Scikit-Learn”, destacando as funções “accuracy_score”, “f1_score”, “confusion_matrix” e “ConfusionMatrixDisplay”. A combinação dessas métricas ofereceu uma visão abrangente do desempenho e fundamentou uma análise crítica da robustez dos modelos. Para identificar padrões de erro recorrentes entre as classes emocionais, foram analisadas as matrizes de confusão, que revelaram que sutilezas nas expressões faciais podem levar a interpretações ambíguas.

Como objetivo principal, investigou-se a presença de viés algorítmico relacionado a marcadores demográficos, em especial, grupos étnico-raciais. Para verificar essa questão, utilizou-se o banco de imagens “FairFace”, como conjunto de teste neutro, por possuir rótulos claros de etnia, idade e gênero. Esse “dataset” foi empregado exclusivamente na fase de predição, garantindo que os modelos não visualizassem as imagens durante o treinamento e validação.

Para quantificar possíveis desigualdades algorítmicas, aplicaram-se duas métricas de “fairness” (Dulani, 2023; Lee, 2023). A primeira, Paridade Demográfica (“Demographic Parity”), investigou se a taxa de predições positivas é similar entre diferentes grupos demográficos, expressa pela equação P(Ŷ = 1 |A = 0) ≈ P(Ŷ = 1|A = 1), onde A representa o atributo sensível (etnia) e Ŷ a predição do modelo.

A segunda métrica, Igualdade de Oportunidades (“Equalized Opportunity”), avaliou se a taxa de verdadeiros positivos é consistente entre grupos, garantindo que indivíduos de diferentes grupos com a mesma condição verdadeira tivessem probabilidades similares de classificação correta, calculada pela equação P(Ŷ = 1 |Y = 1,A = 0) ≈ P(Ŷ = 1|Y = 1, A = 1), em que A representa o atributo sensível, Ŷ a predição do modelo e Y a condição verdadeira. Essas comparações permitiram identificar disparidades no desempenho do modelo.

Após análises preliminares do viés algorítmico, aplicaram-se três estratégias para mitigar o viés dentro do banco de dados. A primeira foi “Class Weights” (Pesos de Classe), que atribuiu pesos diferenciados às classes de acordo com frequência e padrões de erros, utilizando “CrossEntropyLoss” como parâmetro “weight” no “PyTorch”. A segunda estratégia foi “Undersampling”, que limitou o número máximo por classe dentro do conjunto de treino a 2000 amostras, realizando seleção aleatória estratificada.

A terceira estratégia, “Hybrid” (Híbrida), combinou as duas técnicas anteriores para maximizar os benefícios de cada abordagem. As estratégias foram realizadas somente no modelo escolhido que obteve o melhor desempenho, mantendo os hiperparâmetros constantes, e resultando métricas de performance e “fairness” para análise da equidade algorítmica.

Em linha com o tópico “Materiais e Métodos”, foi elaborado um repositório no GitHub, que possui o detalhamento de cada algoritmo criado que possui grande importância para o projeto e complementa o treinamento com os modelos propostos. O repositório ‘tcc_mba’ está disponível em: https://github.com/crisCintia/tcc_mba.git.

3. Resultados e Discussão

A avaliação do desempenho das arquiteturas de redes neurais convolucionais (CNNs) no reconhecimento de emoções faciais revelou diferenças significativas. Quatro modelos foram comparados: SimpleCNN, VGG-16, ResNet-50 e MobileNet-V2, utilizando o conjunto de dados RAF-DB, que continha 4.960 imagens para teste. Os resultados indicaram que o SimpleCNN obteve o melhor desempenho geral, alcançando uma acurácia de 70,7% e um F1-Score Macro de 62,03%. Este modelo superou as demais arquiteturas, que apresentaram acurácias e F1-Scores inferiores, como VGG-16 com 66,5% de acurácia e 56,51% de F1-Score Macro, ResNet-50 com 51,1% de acurácia e 40,83% de F1-Score Macro, e MobileNet-V2 com 50,2% de acurácia e 39,43% de F1-Score Macro.

A superioridade do SimpleCNN, que foi treinado do zero com aproximadamente 500 mil parâmetros otimizáveis, pode ser atribuída à sua capacidade de aprender os padrões específicos do conjunto de dados de forma mais eficaz, resultando em menor “overfitting”. Em contraste, os modelos VGG-16, ResNet-50 e MobileNet-V2, que empregaram técnicas de “transfer learning” com pesos pré-treinados no ImageNet, apresentaram desempenho inferior. Essa diferença é explicada pelo “domain mismatch”, onde as características de baixo nível transferidas não foram suficientes para capturar as sutilezas das expressões faciais, e pelo congelamento de 90% do “backbone”, que limitou o aprendizado de padrões específicos das emoções. Modelos mais profundos, como ResNet-50 (50 camadas) e MobileNet-V2 (53 camadas), podem sofrer de “overfitting” em bancos de dados de tamanho pequeno a moderado como o RAF-DB, conforme apontado por Ahmad et al. (2025) e Ashwini et al. (2023).

A análise do F1-Score por emoção, uma métrica crucial para conjuntos de dados desbalanceados, destacou que a emoção “Disgust” foi a mais difícil de classificar, com um F1 médio de 18,8% entre os modelos. Em contrapartida, a emoção “Happy” mostrou-se a mais fácil de classificar, com um F1 médio de 72,8%. O SimpleCNN demonstrou um comportamento superior, reconhecendo seis das sete emoções com maior precisão e empatando com o VGG-16 apenas na classificação da emoção “Angry”, com F1-Score de 0,572. Essa discrepância no desempenho entre as classes, especialmente entre “Happy” e “Disgust”, é consistente com o desbalanceamento do dataset RAF-DB, onde a classe com maior representação amostral tende a ser mais bem predita.

Aprofundando na análise dos padrões de erros, as matrizes de confusão normalizadas por linha revelaram as classes mais frequentemente confundidas por cada modelo. Para o SimpleCNN, os maiores acertos ocorreram nas emoções “Happy”, com 902 acertos (79,2% de recall), e “Neutral”, com 532 acertos (76,1% de recall). As principais confusões identificadas foram a emoção “Sad” sendo confundida com “Neutral” em 106 casos (22,4%), “Happy” com “Neutral” em 89 casos (7,8%), e “Disgust” com “Neutral” em 38 casos (19,9%). Esses padrões indicam que, apesar das características faciais teoricamente distintas, os modelos apresentaram limitações inerentes na classificação de emoções com sutilezas.

Os modelos VGG-16, ResNet-50 e MobileNet-V2 também exibiram padrões de confusão. O VGG-16, por exemplo, teve 846 acertos para “Happy” (74,3% de recall) e 562 para “Neutral” (80,4% de recall), mas confundiu “Happy” com “Neutral” em 182 casos (16%) e “Sad” com “Neutral” em 125 casos (26,4%). O ResNet-50 e o MobileNet-V2 apresentaram acertos totais menores e confusões mais acentuadas, como “Happy” com “Neutral” em 236 casos (20,7%) para o ResNet-50 e em 282 casos (24,8%) para o MobileNet-V2. Essas confusões universais, presentes em todos os modelos, sugerem que a sobreposição de “features” faciais, como a ausência de sorriso e a baixa intensidade entre “Sad” e “Neutral”, ou sorrisos sutis em “Happy” interpretados como “Neutral”, dificultam a classificação precisa (Abbas & Chalup, 2019; Ashwin & Biswas, 2024).

A dificuldade na classificação da emoção “Disgust” foi multifacetada. Primeiramente, a expressão de “Disgust” é sutil, envolvendo o franzir do nariz e o levantamento do lábio superior. Em segundo lugar, sua representação amostral no dataset RAF-DB era baixa, com aproximadamente 717 exemplos de treino em comparação com 4.772 de “Happy”. Por fim, a similaridade de suas tensões faciais com a emoção “Angry” contribuiu para a confusão. A alta variabilidade do F1-Score para “Disgust” entre os modelos (0,424 para SimpleCNN versus 0,044 para ResNet-50) confirmou a dificuldade em sua classificação generalizada, um achado consistente com a literatura que aborda a complexidade das expressões faciais e as limitações dos bancos de dados (Xu et al., 2020).

Em contraste, a emoção “Happy” foi mais fácil de classificar devido às suas características faciais distintas e pronunciadas, como o sorriso, a curvatura dos lábios e a elevação das bochechas. Isso resultou em F1-Scores consistentemente acima de 0,60 em todos os modelos. O SimpleCNN apresentou um padrão de classificação direcional, onde “Sad” era confundida com “Neutral” e vice-versa, enquanto os modelos baseados em “Transfer Learning” exibiram confusões bidirecionais mais equilibradas, como no ResNet-50, que confundiu “Neutral” com “Sad” em 121 casos e “Sad” com “Neutral” em 118 casos. Esse comportamento sugere que o SimpleCNN, apesar de seu bom desempenho geral, pode ter tido dificuldades em aprender “features” robustas para essas expressões devido a um possível “overfitting” em um dataset de tamanho limitado.

Para validar a robustez do modelo SimpleCNN, realizou-se uma validação cruzada K-Fold com k=5, utilizando o dataset RAF-DB balanceado e aumentado. Os resultados demonstraram uma acurácia média de 69,9% e um F1-Score médio de 60,3%, valores muito próximos aos obtidos no treinamento “Holdout” (70,7% de acurácia e 62,03% de F1-Score). Os baixos desvios padrão observados, de 1,24% para a acurácia e 2,45% para o F1-Score, com coeficientes de variação de 1,7% e 4,1% respectivamente, confirmaram a estabilidade e a robustez do modelo. Isso indicou que o SimpleCNN não era excessivamente dependente de uma amostra específica de treinamento, validando sua escolha para a análise do viés algorítmico no conjunto de dados FairFace.

A análise do viés algorítmico, utilizando o conjunto de dados FairFace, que possui anotações de etnia, idade e gênero, mas não de emoções, permitiu investigar se os padrões de classificação se manifestavam de forma desigual entre diferentes grupos demográficos. Observou-se uma super predição da emoção “Sad”, que representou 40,2% das predições gerais, um valor significativamente superior à predição esperada de 14,3% para uma distribuição aleatória entre sete classes. Em contrapartida, a emoção “Disgust” foi sub-predita, com apenas 1,1% das classificações, evidenciando uma falha do modelo em identificar essa emoção.

Em relação ao viés de gênero, as disparidades foram relativamente baixas, com uma diferença máxima de 4,5% na predição da emoção “Neutral”. Notou-se que as mulheres foram mais frequentemente classificadas como “Sad” (41,5%), enquanto os homens foram mais classificados como “Neutral” (31,5%). A análise do viés étnico revelou disparidades moderadas, com uma diferença máxima de 6,3% entre as emoções “Sad” e “Neutral”. Indivíduos latinos/hispânicos e do Oriente Médio foram mais classificados como “Sad”, com 42,5% e 36,1% respectivamente. Já os indianos (33,9%) e latinos/hispânicos (27,6%) foram mais classificados como “Neutral”. Esses achados sugerem uma sensibilidade do modelo a variações morfológicas faciais, resultando em taxas de erro elevadas para indivíduos com tons de pele mais escuros e não-caucasianos (Kim et al., 2021; Singhal et al., 2025).

O viés etário apresentou as maiores disparidades, sendo particularmente acentuado em crianças com idades entre 3 e 9 anos, que foram classificadas como “Sad” em 46,7% dos casos. Em comparação, idosos acima de 70 anos foram classificados como “Sad” em 37,3% dos casos. Essa tendência indica que o modelo interpretou as expressões faciais de crianças como tristeza na maioria das situações, o que pode ser explicado pela diferença nos padrões faciais infantis em comparação com os adultos, conforme discutido por Y. Huang et al. (2024). A super predição sistemática da emoção “Sad” (40,2%) foi observada em todos os grupos demográficos analisados, reforçando a presença de um viés inerente ao modelo ou ao conjunto de dados de treinamento.

Para mitigar o viés algorítmico, três estratégias foram testadas: “Class Weights”, “Undersampling” e “Hybrid”. A estratégia “Class Weights” demonstrou ser a mais eficaz, promovendo uma redução de 26% na super predição da emoção “Sad”, passando de 40,21% para 29,70%. Além disso, essa técnica reduziu a disparidade de gênero em 51% (de 4,52% para 2,19%) e a disparidade étnica em 10% (de 6,31% para 5,69%). Embora tenha havido um pequeno “trade-off” na performance geral, com uma diminuição de 1,1 pontos percentuais na acurácia e 2,4 pontos percentuais no F1-Score, os ganhos na redução do viés foram significativos. No entanto, a disparidade de idade aumentou em 82% (de 9,4% para 17,1%), indicando a necessidade de abordagens mais específicas para este atributo.

Em contraste, a técnica de “Undersampling” resultou em um aumento de 54% na super predição da emoção “Sad”, elevando-a para 61,98%, e piorou as métricas de desempenho e “fairness”. Esse comportamento pode ser explicado pela redução do conjunto de treino, que pode levar a um aprendizado insuficiente dos padrões, fazendo com que o modelo convirja para as classes majoritárias e aumente o viés, conforme estudos de Buda et al. (2018) e Fernando & Tsokos (2022). A estratégia “Hybrid”, que combinou “Class Weights” e “Undersampling”, apresentou resultados intermediários. Embora tenha reduzido a super predição de “Sad” em 21% e a disparidade de gênero em 49%, houve um aumento de 29% na disparidade étnica e de 97% na disparidade de idade, sugerindo que a interação das técnicas pode ter gerado um “overfitting” local, prejudicando a generalização para subgrupos demográficos específicos.

A análise comparativa entre o modelo baseline e as estratégias de mitigação de viés revelou que a “Class Weights” ofereceu o melhor equilíbrio, mantendo a performance próxima ao modelo original enquanto proporcionava ganhos substanciais na redução do viés de gênero e da super predição de “Sad”. Esses resultados estão alinhados com a literatura que demonstra a eficácia de técnicas de ajuste de pesos em datasets desbalanceados (Fernando & Tsokos, 2022). Contudo, o viés etário, especialmente em relação à classificação de crianças como “Sad”, persistiu e até aumentou em todas as estratégias, evidenciando que as características faciais infantis representam um desafio crítico para os modelos de reconhecimento de emoções, que são predominantemente treinados com dados de adultos.

Em síntese, o estudo demonstrou que o SimpleCNN superou os modelos pré-treinados em reconhecimento de emoções faciais, mas revelou um viés algorítmico significativo, caracterizado pela super predição da emoção “Sad” e por disparidades notáveis em relação à idade, especialmente em crianças. A estratégia “Class Weights” mostrou-se a mais eficaz na redução do viés de gênero e da predição excessiva de “Sad”, embora tenha aumentado a disparidade de idade. Esses achados ressaltam a importância de considerar a equidade no desenvolvimento de modelos de inteligência artificial e apontam para a necessidade de futuras pesquisas focadas em balanceamento de datasets e abordagens interseccionais para mitigar vieses demográficos específicos.

4. Conclusão

O estudo buscou avaliar o desempenho de algoritmos de redes neurais convolucionais no reconhecimento de emoções faciais e propor estratégias para mitigar o viés algorítmico em relação a gênero, etnia e idade. Verificou-se que o SimpleCNN, uma arquitetura treinada do zero, obteve o melhor desempenho geral, com acurácia de 70,7% e F1-Score Macro de 62,03%, superando modelos pré-treinados que apresentaram “domain mismatch” e “overfitting”. Contudo, a análise de viés revelou uma super predição da emoção “Sad” em 40,2% das classificações e uma sub-predição de “Disgust”, com disparidades notáveis por idade, especialmente em crianças. A estratégia “Class Weights” mostrou-se a mais eficaz na redução da super predição de “Sad” em 26% e da disparidade de gênero em 51%, mesmo com um pequeno “trade-off” na performance geral. Esses achados contribuem para o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial mais equitativos e representativos na classificação de expressões faciais.

Apesar dos avanços, o estudo evidenciou limitações técnicas relacionadas ao balanceamento de datasets em visão computacional, visto que o viés etário, particularmente a classificação de crianças como “Sad”, persistiu e até aumentou com as estratégias de mitigação testadas. A ausência de uniformidade de idade no dataset RAF-DB e o desbalanceamento das classes emocionais representaram desafios significativos. Sugere-se que futuras pesquisas investiguem estratégias de mitigação de viés de forma multidimensional e foquem na criação de datasets mais balanceados de emoções, incorporando abordagens interseccionais para reduzir vieses demográficos mais específicos, como o viés etário e étnico-racial.

Referências Bibliográficas

Akter, S.; Dwivedi, Y.; Biswas, K.; Michael, K.; Bandara, R.; Sajib, S. 2021. Addressing algorithmic bias in Al-driven customer management. Journal of Global Information Management, 29 (6): 1–27. Disponível em: https://doi.org/10.4018/JGIM.20211101.oa3.

Barsotti, F.; Koçer, R. G. 202

Barsoum, E.; Zhang, C.; Ferrer, C. C.; & Zhang, Z. 2016. Training deep networks for facial expression recognition with crowd-sourced label distribution. In: Proceedings of the 18th ACM International Conference on Multimodal Interaction, 2016, Tokyo, Japão, Anais p. 279-283. Disponível em: https://doi.org/10.1145/2993148.2993165.

Castaneda, J.; Jover, A.; Calvet, L.; Yanes, S.; Juan, A. A.; Sainz, M. 2022. Dealing with gender bias issues in data-algorithmic processes: a social-statistical perspective. Algorithms, 15(9): 303. Disponível em: https://doi.org/10.3390/a15090303.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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“Marca”: viabilidade econômica para moda sustentável LGBTQIA+ em São Paulo

O cenário atual da moda, marcado pelo consumo excessivo de “fast fashion” e pela exclusão de corpos dissidentes, evidenciou a necessidade de marcas focadas em conscientização, “upcycling” e transmutação têxtil. Neste contexto, o estudo objetivou analisar a viabilidade econômica de uma marca de moda sustentável e inclusiva, direcionada ao público LGBTQIA+ na cidade de São Paulo. A pesquisa caracterizou-se como um estudo de caso quantitativo, fundamentado na aplicação de um questionário para aferir o comportamento de consumo e na projeção de cenários financeiros para um quinquênio. Os resultados revelaram um ticket médio viável de R$200,00 e confirmaram a rentabilidade da operação com um Valor Presente Líquido de R$ 47.699,49, uma Taxa Interna de Retorno de 343,70% e uma Taxa Interna de Retorno Modificada de 115,80%. A análise de sensibilidade comprovou a solidez do projeto, demonstrando retorno positivo mesmo em simulações pessimistas. O empreendimento mostrou-se viável, indicando que a união entre valores de sustentabilidade, economia social e estrutura financeira eficiente resulta em um negócio de baixo risco.

Palavras-chave: Análise de investimentos; Economia circular; Empreendedorismo; Impacto socioambiental; Vestuário.

13 de outubro de 2026

Preditores de óbitos em idosos com síndrome respiratória aguda grave confirmados por Influenza A(H1N1)pdm09

A infecção pelo vírus influenza A(H1N1)pdm09 pode evoluir para Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG), com maior risco de óbitos em idosos. O objetivo foi analisar fatores preditores de óbito em casos de SRAG confirmados para influenza A(H1N1)pdm09, entre idosos com 60 anos ou mais, considerando fatores individuais e contextuais das Regiões Administrativas (RA) do Estado de São Paulo (ESP), e comparar o desempenho de modelos de regressão. Realizou-se um estudo descritivo e analítico no ESP, de 2023 a 2024, utilizando dados do SIVEP-Gripe e da Fundação SEADE. Incluíram-se 714 casos confirmados por RT-PCR de influenza A(H1N1)pdm09 em residentes do ESP com 60 anos ou mais. Analisaram-se variáveis sociodemográficas, clínicas, de internação, tratamento, vacinação e local de residência. Empregou-se regressão logística binária e hierárquica logística, com o desfecho de evolução para óbito. Dos 714 casos, 202 resultaram em óbito. O modelo final de regressão logística binária associou maior chance de óbito ao sexo masculino, idade avançada, saturação de oxigênio inferior a 95%, internação em UTI e uso de suporte ventilatório invasivo. A presença de tosse e o uso de antiviral foram associados a menor chance de óbito. O modelo hierárquico logístico apresentou desempenho semelhante, com pequena contribuição contextual residual das RA. Concluiu-se que o modelo de regressão logística binária foi suficiente e mais simples para representar os dados, sendo adotado como modelo final.

Palavras-chave: Influenza A(H1N1)pdm09; Modelagem hierárquica logística; Óbito por Influenza A(H1N1)pdm09; Regressão logística; Síndrome Respiratória Aguda Grave.

13 de outubro de 2026

Construindo a beleza desde cedo: comportamentos de consumo de maquiagem e skincare na Geração Alpha

O interesse feminino pela estética manifesta-se em diversas sociedades, sendo amplificado pelo avanço da internet e das redes sociais, que impulsionaram o surgimento de influenciadores digitais. O estudo analisou como o marketing de influência digital impacta o comportamento de consumo e a percepção estética de meninas da Geração Alpha (3 a 15 anos) no estado de São Paulo, sob a perspectiva de seus pais e/ou responsáveis, com foco no consumo precoce de maquiagem e skincare e na construção de padrões estéticos. Para isso, realizou-se uma pesquisa bibliográfica, aplicou-se um formulário quantitativo online e presencial, e conduziu-se uma entrevista com um médico dermatologista. Os resultados indicaram que o interesse pela beleza surge precocemente, com incentivo dos responsáveis. As jovens demonstraram desejo de pertencimento, e itens de maquiagem apresentaram ligeira predominância sobre os de skincare. A maioria dos participantes acreditou que o marketing de influência impacta as decisões de compra. Concluiu-se que o interesse pela beleza e o incentivo ao autocuidado são naturalizados desde cedo, e que o marketing de influência contribui para a formação de desejos de consumo, embora a amostra não probabilística limite generalizações.

Palavras-chave: Adolescentes; Crianças; Estética; Influenciadores; Redes Sociais.

13 de outubro de 2026

Uma visão geral comparativa das frotas de veículos elétricos no Brasil e na União Europeia

O transporte rodoviário contribui para aproximadamente 20% das emissões globais de CO2, impulsionando a busca por soluções de mobilidade mais limpas, como veículos elétricos. O objetivo deste estudo foi comparar os mercados de veículos elétricos no Brasil e na União Europeia, contrastando suas políticas, adoção por consumidores e desenvolvimento de infraestrutura. Empregou-se um desenho de pesquisa descritiva comparativa, analisando dados quantitativos da Associação Brasileira do Veículo Elétrico, Associação Nacional dos Fabricantes de Veículos Automotores, European Alternative Fuels Observatory e European Environment Agency para o período de 2015 a 2024, complementados por análise qualitativa de documentos de política. Os resultados revelaram uma divergência estrutural fundamental: o Brasil apresentou crescimento exponencial de 80,7% ao ano (2022-2025), com híbridos compreendendo aproximadamente 66% das vendas e impulsionado por incentivos fiscais que alavancam a bioeconomia do etanol. A União Europeia, por sua vez, mostrou expansão em fase de consolidação a uma taxa anual de 8,35% (2008-2025), com veículos elétricos a bateria superando 40% dos novos registros, impulsionados por mandatos regulatórios vinculativos. A análise de densidade de infraestrutura indicou que a rede pública de carregamento da União Europeia (55,3 pontos por mil veículos de combustível alternativo) era o dobro da brasileira (27,9 pontos por mil veículos eletrificados). A quantificação ambiental confirmou que a matriz energética predominantemente renovável do Brasil (64 gCO2/kWh) resultou em emissões well-to-wheel substancialmente menores em comparação com a matriz da União Europeia (246 gCO2/kWh). Concluiu-se que o modelo brasileiro, com incentivos fiscais neutros em tecnologia e aproveitamento da infraestrutura de biocombustíveis, pode acelerar a adoção de híbridos em economias emergentes com baixo gasto público. Para mercados maduros, o modelo da União Europeia, com mandatos regulatórios, estabeleceu um mercado dominante de veículos elétricos a bateria, embora com custo fiscal mais elevado.

Palavras-chave: Energia renovável; Mercado; Qualitativo; Quantitativo.

13 de outubro de 2026

População e Imigração no Japão: Projeções com Séries Temporais e Análise Causal Demográfica até 2044

O envelhecimento populacional e a baixa taxa de fecundidade configuram desafios demográficos complexos no Japão, acompanhados pela expansão da imigração estrangeira como resposta às restrições de oferta de mão de obra. O estudo teve como objetivo analisar as tendências demográficas japonesas e projetar sua evolução até 2044, com ênfase nas relações entre declínio populacional, fecundidade e imigração. Aplicaram-se os modelos de séries temporais ARIMA e Prophet a dados históricos do Banco Mundial, do Instituto Nacional de Pesquisa Populacional e Segurança Social do Japão e da Agência de Serviços de Imigração do Japão, abrangendo o período de 2003 a 2023 para a série populacional e de 2014 a 2024 para a série imigratória. A análise incluiu estatísticas descritivas, correlação de Pearson, teste de estacionariedade de Dickey-Fuller aumentado e testes de causalidade de Granger, além da avaliação preditiva por meio das métricas MAE e MAPE. Os resultados evidenciaram a continuidade da redução populacional e o crescimento do contingente de imigrantes nas projeções até 2044. O Prophet apresentou menores valores de MAE e MAPE nos conjuntos de teste, embora a curta extensão da série imigratória limitasse a capacidade de generalização. Os testes de causalidade temporal não identificaram evidências estatisticamente significativas de precedência entre população e imigração. Concluiu-se que a imigração pode contribuir para mitigar restrições de oferta de mão de obra, mas não constitui, isoladamente, mecanismo suficiente para reverter o declínio populacional japonês.

Palavras-chave: Declínio populacional; Demografia; Fertilidade; Fluxos migratórios; Séries temporais.

13 de outubro de 2026

Marketing digital e engajamento no youTube: estratégias para canais de crimes reais no Brasil

O fenômeno dos crimes reais consolidou-se como um nicho de crescimento no YouTube brasileiro, impulsionado pela expansão das mídias digitais e pelo fascínio do público. Contudo, muitos criadores enfrentaram dificuldades para alcançar crescimento sustentável. Analisou-se como as estratégias de marketing digital influenciaram o crescimento, o engajamento e a monetização de canais brasileiros de crimes reais na plataforma YouTube. Adotou-se pesquisa de abordagem mista, qualitativa e quantitativa, de natureza exploratória e descritiva. Analisaram-se quatro canais brasileiros do nicho por meio de análise documental de conteúdos, coleta de métricas públicas via Social Blade e Noxinfluencer, e aplicação de questionários a quatro criadores e a 104 espectadores. Os resultados evidenciaram que os canais de maior desempenho adotaram estratégias distintas, como abordagem narrativa linear e contextualizada, comunicação emocional personalizada, postura técnico-informativa ou conteúdo opinativo provocativo. Verificou-se convergência entre criadores e audiência sobre a centralidade do storytelling para retenção, com a maioria dos espectadores afirmando que a forma como a história era contada determinava a continuidade da visualização. Os criadores indicaram o tempo médio de retenção como métrica mais preditiva para crescimento sustentável, embora 100% dependessem exclusivamente do AdSense para monetização, revelando vulnerabilidade financeira. Concluiu-se que o sucesso no nicho depende da integração entre marketing digital, identidade narrativa consistente e responsabilidade ética.

Palavras-chave: creator economy; engajamento digital; marketing de conteúdo; storytelling; true crime.

13 de outubro de 2026

Utilização de técnicas de Machine Learning Não Supervisionado para planejamento de trabalho de revisão de remunerações para aposentadoria

O dimensionamento de pessoal e a gestão de fluxos de aposentadoria em órgãos públicos federais configuraram desafios estratégicos complexos. O estudo teve como objetivo aplicar técnicas de Machine Learning não supervisionado, especificamente Agrupamento (K-means) e Análise de Correspondência Múltipla (ACM), para aprimorar o planejamento de revisões funcionais em uma autarquia federal brasileira. A metodologia consistiu no processamento de uma base validada de 487 servidores ativos. Inicialmente, variáveis quantitativas, como idade, tempo de contribuição e remuneração, foram submetidas ao algoritmo K-means, resultando na formação de cinco clusters, apoiada no Método do Cotovelo e Coeficiente de Silhueta. Subsequentemente, os grupos foram integrados a variáveis qualitativas via ACM, projetadas em um mapa perceptual que explicou 74,81% da inércia dos dados. Os resultados revelaram que os clusters 0 e 3 representaram os perfis de maior criticidade previdenciária, concentrando todos os beneficiários de abono de permanência e a maioria dos cargos extintos. A pesquisa gerou um Plano de Ação escalonado, priorizando os 75 servidores desses clusters que integralizaram os requisitos de aposentadoria até 2025, com diretriz similar para 2026. Em contrapartida, o cluster 2 apresentou menor risco, com inatividade prevista apenas a partir de 2031. O modelo mostrou-se amplamente favorável como ferramenta de auditoria e saneamento, embora sua plena eficácia dependa de uma governança de dados mais rigorosa no serviço público.

Palavras-chave: Agrupamento; Análise de Correspondência Múltipla (ACM); Aposentadoria; Clusterização.

13 de outubro de 2026

Gestão de vendas para o desempenho de uma empresa do setor imobiliário

A gestão de vendas desempenha um papel estratégico no desempenho organizacional, especialmente em setores de desenvolvimento imobiliário, caracterizados por complexidade comercial. Este estudo teve como objetivo analisar a contribuição das práticas de gestão de vendas para o desempenho comercial e organizacional de uma empresa do setor imobiliário, considerando seu modelo de atuação e estrutura comercial. A pesquisa caracterizou-se como exploratória, com abordagem qualitativa e quantitativa, adotando um estudo de caso único. Coletaram-se dados por meio de triangulação, utilizando pesquisa documental e questionário estruturado aplicado à equipe de vendas terceirizada. Os resultados indicaram que a empresa estruturou suas práticas de gestão comercial com metas mensais e anuais, campanhas de marketing e sistemas de incentivos. O desempenho foi acompanhado por indicadores quantitativos, como volume de vendas e percentual de atingimento de metas. No período analisado, realizaram-se 179 vendas, correspondendo a 74,6% da meta anual estabelecida. Observaram-se oportunidades de aprimoramento no alinhamento entre planejamento comercial, acompanhamento de resultados e efetividade das estratégias. A percepção dos corretores apontou limitações nos sistemas de incentivo, como a ausência de progressividade nas comissões e a duração das premiações. Concluiu-se que, embora a gestão de vendas influencie o desempenho organizacional, existem fragilidades no alinhamento entre esforço, recompensa e motivação da força de vendas. Recomendaram-se o fortalecimento do acompanhamento sistemático, a melhoria da comunicação, a definição de metas mais realistas e a implementação de incentivos progressivos para potencializar os resultados comerciais.

Palavras-chave: Estratégias de vendas; Força de vendas; Gestão comercial; Indicadores de desempenho; Setor imobiliário.

13 de outubro de 2026

Delineo: Adaptação de modelo de difusão para prototipagem de interface de usuário guiada por esboço

A evolução da inteligência artificial e das redes neurais profundas revolucionou as interações humano-máquina. Modelos generativos, embora promissores para a síntese de imagens, enfrentam desafios na prototipagem de interfaces de usuário (UI) ao falhar em respeitar a estrutura espacial. Para solucionar essa divergência, propôs-se uma abordagem de difusão latente condicionada, integrando uma arquitetura de controle a um modelo de larga escala ajustado para interfaces móveis, que suportou esboços de UI para guiar a inferência de imagens. A base de dados de treinamento foi composta por aproximadamente 12.400 imagens de UI e esboços de fontes públicas, pré-processadas e enriquecidas com dados sintéticos e instruções textuais. A abordagem utilizou um modelo Stable Diffusion 3.5 Large como base, adaptado com ControlNet canny edges e um adaptador LoRA. A viabilidade da abordagem foi validada por avaliação quantitativa, empregando uma métrica de similaridade semântica normalizada (SSN) baseada em Sentence-BERT, e por análise qualitativa com 20 especialistas da indústria. Os resultados confirmaram que o método superou as capacidades do modelo original. Contudo, a avaliação evidenciou que a eficácia na estruturação lógica da interface ainda enfrentava degradação estética e perda de elementos funcionais. Concluiu-se que, embora a tecnologia comprove sua viabilidade técnica para otimizar a transição entre requisitos e a implementação de código, a automatização de processos criativos demanda aprimoramentos arquiteturais para atingir o rigor visual exigido pela indústria de desenvolvimento de software.

Palavras-chave: Adaptação de baixo posto; Aprendizado de máquina; Difusão latente condicionada; Redes neurais profundas.

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