A Ciência da Informação e a COVID-19: análise de sentimentos dos usuários no Twitter

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: França, André Luiz Dias de
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Alves, Isaac Newton Cesarino da Nóbrega, Silva, Dulce Elizabeth Lima de Sousa e
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://ojs.letras.up.pt/index.php/paginasaeb/article/view/9040
Resumo: Trata-se de uma pesquisa exploratória com abordagem quantitativa e com o objetivo de observar os níveis de polaridade sentimental dos usuários do Twitter durante o isolamento social. Foi utilizada a linguagem R para aplicar as técnicas de Mineração de Textos e Análise de Sentimentos em um corpus que, tratado e estruturado, foi construído a partir de tweets associados à temática da COVID-19. Os resultados obtidos revelaram que, de um modo global, as pessoas manifestaram um sentimento mais positivo que negativo quando expressaram seu cotidiano na referida plataforma de mídia social. Palavras-chave: Análise de sentimentos; COVID-19; Mineração de texto; Twitter.
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