Análise de sentimentos das eleições brasileiras de 2018 usando Twitter
Revista Terra & Cultura
Análise de sentimentos das eleições brasileiras de 2018 usando Twitter
Autor Correspondente: Rafael Bilibio Franco, | [email protected]
Palavras-chave: análise de sentimentos, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, twitter
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
A ascensão das redes sociais mudou profundamente a forma como as informações e opiniões são propagadas, disponibilizando um montante de dados sem precedentes. Isso trouxe, contudo, novos problemas. Extrair informações relevantes e assertivas de um emaranhado tão grande de dados é um dos maiores e mais recompensadores desafios contemporâneos. A análise de sentimentos se presta a resolver esse problema. Nela, são empregadas técnicas computacionais com o objetivo de construir sistemas que atuem de forma automatizada na classificação de sentimentos extraídos de documentos escritos em linguagem natural, como os provenientes de redes sociais. Neste trabalho, estão reunidos os principais conceitos, padrões e técnicas empregados na análise de sentimentos, com um foco especial sobre os trabalhos que vem sendo desenvolvidos para a predição de eleições governamentais usando dados do Twitter. Após revisados os temas fundamentais que embasam os estudos da área, foi descrito um experimento que empregou a análise de sentimentos para medir a rejeição dos três principais candidatos às eleições presidenciais brasileiras de 2018, a fim de comparar os resultados aqui obtidos com aqueles de metodologias tradicionais de pesquisa, representados aqui pelas pesquisas eleitorais do instituto Datafolha.
Resumo Inglês:
The rise of social networks has profoundly changed the way information and opinions are disseminated, making an unprecedented amount of data available. This brought, however, new problems. Extracting relevant and assertive information from such a huge tangle of data is one of the biggest and most rewarding contemporary challenges. Sentiment analysis lends itself to solving this problem. In it, computational techniques are used with the aim of building systems that act in an automated way to classify feelings extracted from documents written in natural language, such as those from social networks. This work brings together the main concepts, patterns and techniques used in sentiment analysis, with a special focus on the work that has been developed to predict government elections using Twitter data. After reviewing the fundamental themes that underlie studies in the area, an experiment was described that used sentiment analysis to measure the rejection of the three main candidates for the 2018 Brazilian presidential elections, in order to compare the results obtained here with those of traditional methodologies research, represented here by electoral polls from the Datafolha institute.
