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Análise de sentimento: um estudo de casos utilizando dados de tweets referentes à COVID-19 em Parintins/AM

2025; Servicios Academicos Intercontinentales; Volume: 18; Issue: 1 Linguagem: Português

10.55905/revconv.18n.1-006

1988-7833

Samuel Rodrigues Castro, J. Menezes, Guilherme Pereira Mendonça Júnior, Pedro Marinho Amoêdo, Raimundo Vitor Ramos Pontes,

Education during COVID-19 pandemic

Usuários das redes sociais passaram a postar suas opiniões sobre os mais diferentes tipos de eventos, por exemplo, lançamentos de produtos, catástrofes, epidemias, esporte, política e entre outros. Estas postagens carregam informações sobre suas atitudes frente a temas em debate e que podem ser quantificadas e analisadas por procedimentos estatísticos apropriados de modo a identificação de suas preferências. Este trabalho tem como objetivo identificar os sentimentos e emoções dos moradores da cidade de Parintins, mediante postagens na rede social X-twitter, com relação à problemática covid-19. Para tal, utilizou-se o algoritmo de Naive Bayes, técnica de machine learning e do dicionário NRC, técnica de análise léxica. Ambas as técnicas classificam os sentimentos carregados nas postagens, entretanto, suas abordagens empregam procedimentos diferentes. Os dados não estruturados foram raspados da rede social Twitter (hoje X), em seguida, passaram por um processo de adequação textual denominado pré-processamento e submetidos as análises de classificações. Como resultados da análise léxica foi possível classificar 405 tweets como sendo de sentimentos positivos e 241 tweets com sentimentos negativos. Já pelo classificador de Naive Bayes foram classificados 390 tweets como sendo de sentimentos positivos e 140 tweets com sentimentos negativos.