Navegando por Autor "Silva, Paulo Alves da"

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    Analisando a opinião de usuários do Twitter em relação ao lockdown no Brasil: um estudo frente à mídia convencional
    (2022-05-23) Silva, Paulo Alves da; Belo, Ítalo César de Souza; Oliveira, Marcelo Iury de Sousa; http://lattes.cnpq.br/2328386382232459; http://lattes.cnpq.br/3240928244006916
    No cenário pandêmico, diversos países buscaram alternativas para reduzir os altos índices de contágio e mortalidade causados pela COVID-19. Dentre os meios utilizados, estava o lockdown que se caracteriza por ser a medida mais rígida de isolamento social. Embora o lockdown seja considerado por muitos uma excelente ferramenta para a proteção da saúde, a adoção dessa medida divide opiniões. Nesse sentido, a análise de sentimentos surge como um mecanismo que pode ser utilizado para compreender a opinião da população sobre o lockdown. O impacto social causado por essa medida contribui para o surgimento de matérias oriundas dos mais diversos veículos midiáticos, que podem influenciar fortemente o pensamento crítico da população. Nesse contexto, o presente trabalho realizou uma análise de sentimentos com o objetivo de compreender como os usuários do Twitter reagiram em relação à implantação do lockdown no Brasil durante a pandemia do COVID-19. Além disso, os resultados da análise no Twitter foram comparados com os conteúdos advindos da literatura cinza, focando nas matérias de autoria da mídia convencional, que abordaram informações acerca do tema. Para realização desta pesquisa, dados foram extraídos da rede social Twitter e processados através de um ensemble, composto pelos seguintes algoritmos de aprendizagem de máquina: Multinomial Naïve Bayes, SVM, Random Forest, rede neural MLP e o classificador de Regressão Logística. Além disso, técnicas de Active Learning, através da abordagem de incerteza, foram combinadas ao ensemble, para obter uma maior precisão dos dados classificados. De acordo com os resultados, notou-se uma interessante predominância de sentimentos a favor do lockdown, bem como, conflitos entre os dados obtidos pelo processo de análise de sentimentos no Twitter e informações publicadas na literatura cinza.