Publicação: Mineração de Textos: Análise de sentimentos de tweets sobre o Projeto de Lei n° 2630/2020
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA
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Resumo
A internet está inserida em diversos aspectos da vida humana, facilitando a comuni cação e a troca de informações. No âmbito político, as redes sociais são utilizadas para
transmitir decisões e informações governamentais, aumentando o acesso dos indivíduos à
política. Parlamentares e cidadãos recorrem a essas plataformas para expressar posições
e influenciar questões sociais e políticas. No entanto, o uso inadequado das mídias sociais
pode intensificar a polarização política e disseminar desinformação, ameaçando o regime
democrático.
Este trabalho tem como finalidade realizar a análise dos sentimentos expressos pelos
usuários da rede social Twitter/X em relação o Projeto de Lei nº 2630/2020, de autoria
do Senado Federal brasileiro. Para isso, dados provenientes dessa rede foram coletados
e, então, as etapas da Análise de Sentimentos foram realizadas. Diferentes algoritmos
de classificação de textos foram aplicados à base de dados, antes e após a etapa de pré processamento do texto. Após avaliar o desempenho dos classificadores, ficou evidente a
melhora de performance quando aplicado o pré-processamento aos dados. Além disso, o
SVM Linear foi o classificador que obteve a maior acurácia.
A partir dos resultados, notou-se que eventos do cotidiano que envolvem a dissemi nação de notícias falsas nas redes sociais colaboram para o aumento de tweets sobre o
Projeto de Lei 2630/2020, sendo estes, predominantemente, negativos. Ademais, foi pos sível perceber que parlamentares que estão a direita do eixo político apresentam maior
engajamento nas redes sociais.
Abstract
The internet is embedded in various aspects of human life, facilitating communica tion and information exchange. In the political realm, social media platforms are used
to disseminate governmental decisions and information, enhancing individuals’ access to
politics. Both lawmakers and citizens turn to these platforms to express opinions and
influence social and political issues. However, the misuse of social media can escalate
political polarization and spread misinformation, posing a threat to democratic regime.
This work aims to analyze the sentiments expressed by users on the Twitter/X so cial network regarding Brazilian Senate Bill No. 2630/2020. To achieve this, data from
this network were collected, and Sentiment Analysis steps were performed. Multiple text
classification algorithms were applied to the dataset, both before and after text preproces sing. The performance evaluation of classifiers revealed a significant improvement when
text preprocessing was applied. Additionally, Linear SVM was chosen as the classifier
algorithm with the highest accuracy.
The results indicated that everyday events involving the dissemination of fake news
on social media contribute to increased tweets about Bill 2630/2020, which were predo minantly negative. Furthermore, it was observed that right-leaning legislators exhibit
greater engagement on social media.
Palavras-chave
Mineração de Dados, Sentiment Analysis, Análise de Sentimentos, Data Mining, Redes Sociais, Text Classification, Classificação de Textos, Social Media
Citação
CORREA, Christopher Gabriel Fidelis de Oliveira. Mineração De textos: Análise de sentimentos de tweets sobre o Projeto de Lei N° 2630/2020. 2024. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Gestão da Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
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