Um framework para geocodificação de tuítes do território brasileiro

Gomes, Arthur Filipe Sousa

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Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.creator	Gomes, Arthur Filipe Sousa	-
dc.date.accessioned	2023-01-27T17:11:56Z	-
dc.date.available	2023-01-27T17:11:56Z	-
dc.date.issued	2023-01-23	-
dc.identifier.citation	GOMES, Arthur Filipe Sousa. Um framework para geocodificação de tuítes do território brasileiro. 2023. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36825	-
dc.description.sponsorship	Pesquisa sem auxílio de agências de fomento	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Twitter	pt_BR
dc.subject	Covid-19	pt_BR
dc.subject	Geocodificação	pt_BR
dc.subject	Framework	pt_BR
dc.subject	Nuvens de palavras	pt_BR
dc.title	Um framework para geocodificação de tuítes do território brasileiro	pt_BR
dc.title.alternative	A framework for geocoding brazilian tweets	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Barioni, Maria Camila Nardini	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/3785426518998830	pt_BR
dc.contributor.referee1	Fernandes, Henrique Coelo	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/2439055005598269	pt_BR
dc.contributor.referee2	Silva, Renato Aparecido Pimentel da	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/5178445891550640	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/3679240402528718	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.resumo	Quando se trata de pesquisas com dados de redes sociais, um dos desafios encontrados é a identificação da localização geográfica daqueles que, de alguma forma, interagem nesses ambientes virtuais. Nesse contexto, destaca-se o Twitter, que é uma das redes sociais mais utilizadas no mundo, com uma audiência estimada em mais de 368 milhões de usuários ativos por mês. Tendo em vista esse cenário, o presente trabalho abordou a tarefa de associar, de forma assertiva e automática, os dados do Twitter às localizações geográficas dos usuarios residentes no Brasil e que os originaram, o que é conhecido como geocodificação. Sendo assim, para embasar pesquisas com dados de redes sociais no âmbito brasileiro, objetivou-se a proposição de um framework para detecção da identificação da localização geográfica de usuários a partir de metadados do Twitter no Brasil e ainda, avaliar a acuracidade e confiança com relação à tal framework. Após a execução dos experimentos, considerou-se que os resultados obtidos foram satisfatórios porque obteve- se um Valor Preditivo Positivo (VPP) de 97,1% no teste final para detecção de localizações com granularidade em nível de município. Obteve-se também um VPP de 97,0%, quando se aplicou o framework em uma base de tuítes de trabalho correlato. O fato de que a solução criada alinhou-se com a justificativa apresentada, ao utilizar o parâmetro Location do campo User como geolocalizador, é outro detalhe positivo associado aos resultados. A análise interpretativa das nuvens de palavras, referentes aos tuítes geocodificados da base de tuítes do trabalho correlato, indicou que o conteúdo compartilhado no campo textual pelos usuários está relacionado com as regiões que eles compartilham no campo Location, o que trouxe confiança no uso do framework proposto. Além disso, demonstrou que, ao associá-lo com técnicas de análise de sentimentos, pode-se obter informações importantes sobre a reação da população brasileira diante de eventos importantes, como a pandemia da Covid-19, por exemplo.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Sistemas de Informação	pt_BR
dc.sizeorduration	50	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO	pt_BR
Appears in Collections:	TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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