Análise de sentimentos dos usuários brasileiros do Twitter com relação ao COVID-19

Análise de sentimentos dos usuários brasileiros do Twitter com relação ao COVID-19

Guimarães, Nathália Teixeira

Neves, Ana Régia de Mendonça (Orient.)

Em fevereiro de 2020 ocorreu o primeiro caso de contaminação pelo vírus da Covid-19 no Brasil. Com base nisso, o país precisou tomar medidas para a contenção do aumento no diagnóstico positivo de infectados. Ao mesmo tempo, o brasileiro usou as redes sociais como veículo de manifestação do pensamento frente à pandemia e aos acontecimentos que a envolviam. O Twitter foi a mais eficiente plataforma utilizada com esse objetivo. Nesse contexto, este artigo tem como objetivo fazer uma análise de sentimento dos tweets publicados sobre a epidemia da Covid-19 durante o período de 4 de fevereiro a 7 de março de 2021. Para isso, a análise terá como base avaliativa os seis sentimentos básicos de todo ser humano, que foram identificados na tese da teoria dos sentimentos, de Paul Ekman. A técnica Naive Bayes de aprendizado de máquina foi utilizada para o desenvolvimento de dois modelos, um para a classificação de Paul Ekman e outro para a de Polaridade. Um total de 1.651 mil tweets classificados manualmente foram utilizados para o treino e teste dos classificadores. Os resultados demonstraram F1-score de até 0.69 para os tweets negativos da classificação de Polaridade e de 0.67 para os tweets classificados como raiva na classificação de Paul Ekman. Em ambos os modelos, o F1-score foi melhor para as classes em que o número de amostras era maior. Com base na análise de sentimentos realizada, foi possível concluir que o sentimento predominante dos brasileiros com relação à Covid-19 e seus possíveis sintomas no período de 4 de fevereiro a 7 de março de 2021 foi o de raiva.

Redes sociais

Twitter

Análise de sentimento

Covid-19

2022

IFB Campus Brasília

Liberação parcial dos dados de publicação: resumo e metadados.

PT

Artigo

12 p.

02082022LCSC