Posicionamentos jornalísticos sobre a vacinação da COVID-19: estudo comparativo entre Brasil e Portugal
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Relatório |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10284/11888 |
Resumo: | Relatório apresentado à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para o cumprimento do programa de Pós-Doutoramento em Ciências da Comunicação, ramo de Jornalismo e Estudos Mediáticos |
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Posicionamentos jornalísticos sobre a vacinação da COVID-19: estudo comparativo entre Brasil e PortugalRelatório apresentado à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para o cumprimento do programa de Pós-Doutoramento em Ciências da Comunicação, ramo de Jornalismo e Estudos MediáticosO tema da investigação é a identificação do posicionamento de portais de notícias digitais em peças jornalísticas frente a questões políticas relacionadas às campanhas de vacinação contra a COVID-19 no ano de 2021 no Brasil e em Portugal. A pesquisa parte da hipótese de reverberação de posicionamento político por parte da imprensa, no caso específico, de canais de notícias na Internet, para com os conteúdos publicados em peças jornalísticas frente às campanhas e estratégias de enfrentamento da COVID-19 por meio da vacinação. Se realiza um estudo de caso comparativo entre Brasil e Portugal, no qual são elencados dez portais de notícias para cada um dos países. A seleção dos portais segue um critério de popularidade baseado em indicadores disponíveis em motores de busca. A partir disso é construído um banco de dados contendo as peças jornalísticas, as quais foram recuperadas por meio do uso de solução de raspagem de dados (web scraping). São utilizadas soluções computacionais de processamento de linguagem natural (PLN) e inteligência artificial para rotulagem dos textos em relação aos posicionamentos apresentados (análise de sentimentos). Além disso, também são realizadas análises utilizando PLN quanto às temáticas que permeiam as peças jornalísticas.This research aims to identify the positioning of digital news portals in journalistic pieces in the face of political issues related to vaccination campaigns against COVID-19 in the year 2021 in Brazil and Portugal. The research considers the hypothesis of reverberation of political positioning by the press, in the specific case of news channels on the Internet, towards the contents published in journalistic pieces in the face of the campaigns and strategies to face COVID-19 through vaccination. A comparative case study is carried out between Brazil and Portugal, in which ten news portals for each country are listed. The selection of portals follows a criterion of popularity based on indicators available in search engines. From this, a database is built containing the journalistic pieces, which were retrieved through the use of a data scraping solution (web scraping). Natural language processing (NLP) and artificial intelligence computational solutions are used to label the texts in relation to the positions presented (sentiment analysis). In addition, analyzes are also carried out using PLN regarding the themes that permeate the journalistic pieces.[s.n.]Sousa, Jorge PedroRepositório Institucional da Universidade Fernando PessoaCordeiro, Douglas Farias20232024-05-26T00:00:00Z2023-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/reportapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10284/11888porinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-05-30T02:02:00Zoai:bdigital.ufp.pt:10284/11888Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:56:35.002014Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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