Navegando por Assunto "Twitter (Rede social on-line)"

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A recategorização do objeto de discurso quarentena na página do Diário de Pernambuco no Twitter
(2021-07-13) Oliveira, Letícia Júlia Silva de; Almeida, Sherry Morgana Justino de; Ranieri, Thaís Ludmila da Silva; http://lattes.cnpq.br/9800015399149501; http://lattes.cnpq.br/5332850255576710; http://lattes.cnpq.br/2641163214633763
A pesquisa em tela tem o fito de analisar a recategorização do objeto de discurso quarentena na página Diário de Pernambuco da rede social Twitter. Para tanto, o trabalho está ancorado nos pressupostos teórico-metodológicos da Linguística Textual, nas figuras de Cavalcante et al. (2014; 2019; 2020); Mondada e Dubois (2003), bem como outros teóricos. Analisamos, durante os meses de março a julho, os tweets publicados pela página do Diário de Pernambuco, enfocando-nos no objeto de discurso quarentena, visto o contexto pandêmico em que fomos inseridos no ano de 2020. Este cenário instável deu margem à adoção dessa medida de reclusão domiciliar, visando conter o avanço da COVID-19. No entanto, nas redes sociais, tal ação governamental foi alvo de debates fervorosos, como no twitter, revelando, assim, opiniões divergentes quanto à adesão a ela. Diante desse cenário, observamos nas interações entre usuário-página, bem como usuário-usuário, intensos processos de recategorização, em que se demonstra a instabilidade característica do referente. Sob essa ótica, nota-se que os internautas manifestam seus pontos de vista a partir da transformação desse referente, ora de modo positivo, ora de modo negativo. Em suma, é possível observar uma gama de postagens de teor agressivo que visam impor determinadas categorizações. Nesse contexto marcado pela descortesia verbal on-line, é presumível que as interações em rede demonstram uma nova face do jornalismo, posto que este abre espaço para diversas manifestações que não se restringem ao campo do verbal, explorando, também, as múltiplas semioses.
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.
Análise de sentimentos de tweets relacionados a vacinas antes e durante a pandemia da COVID-19 no Brasil
(2023-03-01) Silva, Íkaro Alef de Lima; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/7938306473921402
No início de 2020, a doença COVID-19 se alastrou rapidamente pelo mundo e uma das formas de combatê-la é a vacina. Governos enfrentaram problemas com notícias falsas e grupos contrários à vacinação. Assim, se faz necessário entender os sentimentos da população para propor políticas públicas eficientes. Este artigo descreve uma análise de sentimentos em tweets relacionados a vacinas no Brasil de junho de 2020 a junho de 2021. Os resultados revelaram picos do total de tweets em janeiro e maio de 2021, a predominância de tweets positivos e sentimentos de confiança, medo, submissão e tristeza. Também estão associados ao ex-presidente Jair Bolsonaro. A polaridade negativa foi a menos comum, mostrando que a população brasileira foi receptiva às vacinas.
Análise de sentimentos dos tweets relacionados ao Superior Tribunal Federal no ano de 2019
(2022-11-10) Cadengue, Guilherme Lapa de Araújo; Andrade, Ermeson Carneiro de; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/8502533221842320
As redes sociais desde suas origens afetaram todos os usuários da Internet. Redes sociais, como o Twitter fornecem um novo modo de comunicação, interação e principalmente uma forma de expressar opiniões sobre os diversos eventos da vida em sociedade, consequentemente possibilitam geração de conteúdo. Conhecer as opiniões dos brasileiros sobre instituições públicas é muito importante para o engajamento das pessoas na sociedade, como forma de agentes participantes nas decisões que afetam todos os indivíduos, ou seja, é uma forma de inclusão social. A aplicação da Análise de sentimentos é realizada em diversas áreas para extrair o teor da opinião pública. Este trabalho visa identificar os sentimentos da população brasileira sobre o Superior Tribunal Federal do Brasil através dos conteúdos de tweets publicados entre Janeiro e Dezembro de 2019. Para isso foram coletados os tweets no período, os quais foram pré-processados, classificados e analisados. Os resultados mostram opiniões bastante polarizadas, mas que predominam, de forma geral, opiniões negativas em relação ao STF (estimativa em 51,7%).
Análise de sentimentos em Tweets relacionados ao desmatamento da Floresta Amazônica
(2021-12-17) Silva, Vinicius José Paes e; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/7437953784606274
A Floresta Amazônica está sendo devastada no maior ritmo dos últimos anos. Em 2021, Amazônia registra o maior acúmulo de desmatamento em 5 anos, passando de 13 mil km2 entre agosto de 2020 a julho de 2021. Um aumento de 22% no desmatamento, em relação ao mesmo período do ano anterior, sendo o maior número desde 2006. Embora muitos trabalhos abordem o tema de desmatamento, nenhum deles foca em analisar os sentimentos da população brasileira com relação ao tema. Este trabalho apresenta uma análise dos sentimentos dos usuários brasileiros do Twitter relacionados ao desmatamento da Floresta Amazônica através da mineração de texto do Twitter e busca entender como os usuários brasileiros opinam e dialogam sobre a desmatamento da Floresta Amazônica. Os resultados revelam que os usuários brasileiros tendem a reagir a acontecimentos relacionados ao desmatamento da floresta Amazônica no Twitter e, que em sua maioria, os usuários apresentam sentimento negativo sobre o tema, alcançando picos de aproximadamente 60% dos tweets em determinado momento.
Análise de Sentimos de Tweets Relacionados ao Uso de Máscara Durante a Pandemia da Covid-19 no Brasil
(2022-10-07) Oliveira, Felipe de Araújo Morais Vilar; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972
O mundo recentemente passou por uma crise mundial. A pandemia do COVID-19 teve seu inicio em uma cidade chinesa chamada Wuhan em meados de dezembro de 2019 e se alastrou pelo mundo tendo infectado mais de 596 milhões de pessoas e causando cerca de 6,68 milhões de fatalidades. Como o vírus da COVID-19 tem grande parte de sua proliferação o e contagio feito por vias aéreas, especialistas e estudiosos da área da saúde recomendaram que toda a população utilizasse máscaras em uma tentativa de frear o número de casos, criando uma barreira física para tentar reduzir a disseminação das gotículas respiratórias que servem como meio de disseminação do vírus. O uso de máscaras no Brasil foi adotado no início de abril do ano de 2020, porém sua obrigatoriedade só começou por volta do final de maio do mesmo ano. No entanto, a desinformação sobre o uso da máscara facial gerou grande controvérsia, dúvidas e desconforto entre a população brasileira. Este trabalho visa analisar os sentimentos da populaçãoo brasileira quanto ao uso das máscaras como EPI(Equipamento de Proteção Individual) através de postagens(tweets) retiradas do Twitter. Os resultados revelam que uma média de 89,3% dos tweets relacionados a máscaras faciais eram neutros. Em sua maioria, esses tweets neutros mostram o incômodo da população brasileira em utilizar as máscaras, porém, ao mesmo tempo, aceitando a necessidade de seu uso em uma tentativa de reduzir o contágio da COVID-19.
BRIMO: uma ferramenta para análise de sentimentos
(2022-04-08) Sales, Otávio Alves Guedes; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/9546787079254144
O Twitter é uma das redes sociais com maior crescimento nos últimos anos, sendo uma das principais plataformas para as pessoas compartilharem suas opiniões através de postagens curtas chamadas de tweets. Cada tópico do momento gera discussões, e ter uma análise do sentimento das pessoas sobre o tópico em questão provê um entendimento mais abrangente do assunto. No entanto, não há ferramentas de nosso conhecimento que tornem esse tipo de análise acessível ao público geral. Assim, propomos BRIMO, uma ferramenta web gratuita com interface simples e intuitiva, que permite a análise de sentimentos de forma rápida e direta através de representações gráficas. A usabilidade e utilidade da BRIMO foram avaliadas com representantes do público-alvo. Os resultados indicam que a ferramenta possui uma ótima usabilidade de acordo com os critérios utilizados, além de ser útil para diversos propósitos, na perspectiva dos participantes.
Classificação automática de discursos de ódio em textos do twitter
(2019) Nascimento, Robson Murilo Ferreira do; Souza, Ellen Polliana Ramos; http://lattes.cnpq.br/6593918610781356; http://lattes.cnpq.br/8962852253787699
Discurso do ódio, ou no inglês Hate Speech, pode ser definido como qualquer ato de comunicação que inferiorize uma pessoa por sua etnia, raça, religião, orientação sexual, nacionalidade ou outras características. Esse ato está se tornando cada vez mais comum nas redes sociais, onde muitas pessoas confundem liberdade de expressão com intolerância. Os jovens são os principais afetados, pois representam um grupo mais fácil de ser atingido pela ideologia propagada pelos Haters, os quais exaltam a violência, adotam ideologias racistas e xenofóbicas, intolerância religiosa e etc. Uma ferramenta capaz de ajudar a combater esse problema, é a Mineração de Texto, que busca extrair regularidades, padrões ou tendências de textos em linguagem natural, assim podendo ser definida como um método de extração de informações relevantes em bases de dados não estruturadas ou semi-estruturadas. Considerando o Twitter como uma das redes sociais mais utilizadas no Brasil, este trabalho tem como objetivo de implementar e avaliar técnicas supervisionadas de aprendizagem de máquina, com intuito de identificar de forma automática discurso de ódio em tweets. Para isso, foram utilizados dois corpus, um na língua inglesa, previamente disponibilizado, e outro com a língua português do Brasil,o qual foi montado com texto do Twitter, que posteriormente parte dele foi anotado de forma manual, e ambos passaram por um pré-processamento, a fim de criar coleções douradas, utilizadas para construção e avaliação dos modelos supervisionados. Por fim, foi realizada uma análise comparativa dos algoritmos de aprendizagem de máquina: SVM, Naive-Bayse e Regressão Logística, combinados com a técnica de processamento de linguagem natural stemming.
Comitê de classificador para mineração de opinião de eleitores brasileiros
(2019) Souza, Guilherme Henrique Pereira de; Souza, Ellen Polliana Ramos; http://lattes.cnpq.br/6593918610781356; http://lattes.cnpq.br/2474970020729937
O crescimento recente e exponencial das mídias sociais e do conteúdo gerado pelo usuário (CGU) na Internet fornece uma grande quantidade de dados que permite descobrir os sentimentos, as opiniões e as experiências de usuários e clientes. Dentre as diversas mídias sociais existentes atualmente, destaca-se o Twitter, Possuindo mais de 336 milhões de usuários mensais ativos. Compreender o que as pessoas estão pensando ou suas opiniões é fundamental para a tomada de decisão, principalmente no contexto no qual essas pessoas exprimem seus comentários voluntariamente. Para esse tipo de análise, utiliza-se a mineração de opinião, também conhecida como análise de sentimento, que analisa, opiniões, sentimentos e emoções das pessoas acerca de entidades como serviços, produtos, marcas, indivíduos, problemas, eventos e tópicos, podendo ser expressos de forma não estruturada, como em textos, por exemplo. A difusão das mídias sociais também levanta a possibilidade de se aprofundar na web para explorar e rastrear as preferências políticas e eleitorais dos cidadãos. Neste sentido, estudos recentes exploram as mídias sociais como um dispositivo para avaliar a popularidade dos políticos durante seu percurso eleitoral. Analisar as mídias sociais durante uma campanha eleitoral pode ser um suplemento ou complemento útil de pesquisas tradicionais e, dentre as razões, Destacam-se: o baixo custo e a velocidade de análise em tempo real. Este trabalho tem como objetivo analisar a eficiência de um comitê de classificador para aplicações de mineração de opinião, utilizando dados extraídos de eleitores brasileiros. Neste estudo, foi desenvolvida uma aplicação de mineração de opinião a nível de documento utilizando comitês de classificador, com o objetivo de analisar a eficiência dos comitês em aplicações desse tipo. Para isso, utilizou-se dados extraídos do Twitter contendo opiniões de eleitores brasileiros. Foram avaliadas seis configurações de pré-processamento e três abordagens de comitê de classificador, sendo elas: Voting, Bagging e Boosting. Os resultados foram obtidos em termos de Acurácia. De acordo com os experimentos realizados, a configuração 3, que utiliza de remoção de stopwords, n-gram e TF-IDF alcançou os melhores resultados, com acurácia de 90,26% para o comitê que utilizava a abordagem Boosting.
Relações de consumo com as tecnologias digitais de informação e comunicação: o caso da Nat Natura no Twitter
(2024-10-04) Santos, Melyssa Ingrid dos; Leão, Éder Lira de Souza; http://lattes.cnpq.br/4434499456331867; http://lattes.cnpq.br/2698814524148772
Em virtude do crescente uso e personificação de assistentes virtuais, por parte de empresas na busca de melhor atender sua clientela e por dessa maneira estarem atingindo novos arranjos na relação cliente-empresa, surgiu a necessidade de compreender melhor como acontece esse crescente fenômeno e quais efeitos ele produz na nossa atual sociedade de consumo. Portanto, este trabalho objetivou (i) relacionar a Cultura da Convergência com o surgimento das novas relações de consumo; (ii) identificar como a Natura e a Nat Natura são percebidas pelas consumidoras e quais efeitos ela gera nas novas relações de consumo; (iii) analisar o perfil da Nat Natura na rede social digital Twitter; (iv) além de identificar e analisar os elementos que caracterizam a representação da marca para as novas consumidoras, por meio de análise de dados provenientes de questionário aplicado ao público. Para obtenção dos resultados, foram observados os níveis de conhecimento e envolvimento dos consumidores relacionados à brand persona. Para tanto, foi realizada uma pesquisa qualitativa através de leitura bibliográfica e foi analisado o perfil da Nat Natura na rede social digital Twitter. Deste modo, foram selecionadas e analisadas 6 publicações de seu perfil no Twitter, que obtiveram maior engajamento e alcance entre setembro de 2022 a agosto de 2024. Os resultados apontam que é na informalidade da linguagem, na utilização de semelhanças de gostos, identidade e valores com seu público que a persona Nat Natura busca representar e criar conexões mais pessoais com seus novos consumidores.
Verdade em crise: a manipulação da informação nas eleições presidenciais de 2022
(2024-10-02) Arruda, Júlia Terto de; Faria, Maurício Sardá de; http://lattes.cnpq.br/1513772085737367; http://lattes.cnpq.br/1744648110216160
A Internet e as redes sociais desempenham uma parte crucial no panorama atual da informação, revolucionando a forma como a sociedade acessa e partilha a informação. Diante desse cenário, as fake news têm se consolidado como uma ameaça crescente à integridade das democracias modernas, especialmente em momentos de grande importância política, como foi o caso das eleições presidenciais no Brasil. Nesse contexto, a presente pesquisa teve como objetivo avaliar a tipologia das fake news na construção da opinião pública nas eleições presidenciais de 2022, a partir do segundo turno, e utilizando da metodologia qualitativa de análise de discurso. Através desse enfoque, foi possível identificar a construção e disseminação de narrativas falsas, oriundas da plataforma X – antigo Twitter –, com o objetivo de manipular as percepções dos eleitores, explorando vulnerabilidades emocionais e preconceitos ideológicos preexistentes. As fake news provaram ser uma ferramenta eficaz no processo de polarização política, criando uma atmosfera de desconfiança e incerteza em relação às instituições democráticas, especialmente no que diz respeito à credibilidade do sistema eleitoral brasileiro.