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Filtragem de conteúdo em redes sociais é uma tarefa em constante crescimento, devido entre outras coisas, ao fato de que com o aumento da popularidade dessas redes o número de abusos tende a crescer, irritando usuários e prejudicando os serviços oferecidos. Neste trabalho estamos focados na detecção de vídeos não-colaborativos em redes sociais para compartilhamento de vídeo. Especificamente, investigamos o quanto a análise baseada em conteúdo visual pode ajudar a detectar vídeos do tipo stuffing em threads de vídeo-resposta. Esta é uma tarefa bastante desafiadora, devido o alto-nível dos conceitos semânticos envolvidos, a natureza variada das redes sociais impede o uso de conhecimento prévio acerca dos comportamentos e, um dos pontos mais importantes, a natureza de dependência ao contexto na caracterização de vídeos não-colaborativos. Investigamos qual o desempenho de diferentes estratégias de descrição de conteúdo visual e qual o impacto do uso de diferentes configurações nos parâmetros do classificador SVM na resolução desse tipo de problema.