Análise de sentimentos e emoções de tweets sobre a guerra da Ucrânia.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/36826 |
Resumo: | O presente artigo trata-se de uma análise de sentimentos e emoções expressos em Tweets relacionados à Guerra da Ucrânia, mediante análise dos tópicos discutidos pelos usuários da plataforma Twitter. Este estudo visa compreender como os usuários reagem ao evento em curso, quais aspectos da guerra as pessoas estão discutindo na plataforma, e como se sentem a respeito deste acontecimento. Além disso, visa identificar correlações entre as variáveis presentes nos Tweets, como localização, informações de perfil do usuário autor da postagem, e a natureza de suas opiniões. Tais análises foram conduzidas através de tarefas de processamento de linguagem natural como análises exploratórias dos dados e a aplicação de classificadores de sentimentos de Tweets utilizando modelos de dados pré-treinados. Os dados analisados contém Tweets coletados desde o início do conflito, que se deu em fevereiro de 2022 até outubro de 2023, e foram coletados a partir de hashtags relacionadas à Guerra. Para a realização das análises de sentimento e emoção foram utilizados a variante RoBERTa. Os Tweets foram classificados em sentimentos como positivos, negativos ou neutros, e em emoções como alegria, raiva, medo, nojo, otimismo, pessimismo, surpresa e amor. Os resultados mostraram que a maioria dos tweets em inglês expressam raiva e antecipação como emoções predominantes, e sentimentos negativos e neutros com maior predominância, atingindo mais de 50% do da amostragem analisada. Algumas das frases mais recorrentes na análise fazem alusão ao apoio à Ucrânia e pedindo o fim da guerra. Da mesma forma, frases de preocupação com a crise, armas e fatalidades são recorrentes. Na maioria das postagens, pessoas demonstram preocupação com o conflito armado e apoio à Ucrânia. Trabalhos futuros poderiam utilizar mais tweets para abranger a análise e visualizar a correlação de mais atributos relacionados às postagens como os engajamentos e curtidas. |
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Análise de sentimentos e emoções de tweets sobre a guerra da Ucrânia.Sentiment and emotion analysis of tweets about the Ukraine war.Análise de Sentimentos e Emoções - Twitter - Guerra da UcrâniaAprendizado de MáquinaModelos de ClassificaçãoProgramação de Linguagem Natural (PLN)Modelos Pré-treinadosAnalysis of Feelings and Emotions - Twitter - Ukrainian WarMachine LearningClassification ModelsNatural Language Programming (NLP)Pre-trained ModelsCiência da ComputaçãoO presente artigo trata-se de uma análise de sentimentos e emoções expressos em Tweets relacionados à Guerra da Ucrânia, mediante análise dos tópicos discutidos pelos usuários da plataforma Twitter. Este estudo visa compreender como os usuários reagem ao evento em curso, quais aspectos da guerra as pessoas estão discutindo na plataforma, e como se sentem a respeito deste acontecimento. Além disso, visa identificar correlações entre as variáveis presentes nos Tweets, como localização, informações de perfil do usuário autor da postagem, e a natureza de suas opiniões. Tais análises foram conduzidas através de tarefas de processamento de linguagem natural como análises exploratórias dos dados e a aplicação de classificadores de sentimentos de Tweets utilizando modelos de dados pré-treinados. Os dados analisados contém Tweets coletados desde o início do conflito, que se deu em fevereiro de 2022 até outubro de 2023, e foram coletados a partir de hashtags relacionadas à Guerra. Para a realização das análises de sentimento e emoção foram utilizados a variante RoBERTa. Os Tweets foram classificados em sentimentos como positivos, negativos ou neutros, e em emoções como alegria, raiva, medo, nojo, otimismo, pessimismo, surpresa e amor. Os resultados mostraram que a maioria dos tweets em inglês expressam raiva e antecipação como emoções predominantes, e sentimentos negativos e neutros com maior predominância, atingindo mais de 50% do da amostragem analisada. Algumas das frases mais recorrentes na análise fazem alusão ao apoio à Ucrânia e pedindo o fim da guerra. Da mesma forma, frases de preocupação com a crise, armas e fatalidades são recorrentes. Na maioria das postagens, pessoas demonstram preocupação com o conflito armado e apoio à Ucrânia. Trabalhos futuros poderiam utilizar mais tweets para abranger a análise e visualizar a correlação de mais atributos relacionados às postagens como os engajamentos e curtidas.The present article involves an analysis of sentiments and emotions expressed in Tweets related to the Ukraine War, through an examination of topics discussed by users on the Twitter platform. This study aims to comprehend how users react to the ongoing event, which aspects of the war people are discussing on the platform, and how they feel about this occurrence. Additionally, it seeks to identify correlations among variables present in the Tweets, such as location, user profile information of the post author, and the nature of their opinions. These analyses were conducted through natural language processing tasks, including exploratory data analysis and the application of sentiment classifiers for Tweets using pre-trained data models. The analyzed data includes Tweets collected from the beginning of the conflict, which started in February 2022, until October 2023, gathered through hashtags related to the War. For sentiment and emotion analyses, the RoBERTa variant was employed. Tweets were categorized into sentiments such as positive, negative, or neutral, and emotions including joy, anger, fear, disgust, optimism, pessimism, surprise, and love. The results indicated that the majority of English tweets express anger and anticipation as predominant emotions, with negative and neutral sentiments having greater prevalence, exceeding 50% of the analyzed sample. Some of the most recurrent phrases in the analysis reference support for Ukraine and call for an end to the war. Similarly, phrases expressing concern about the crisis, weapons, and fatalities are common. In most posts, individuals demonstrate concern about the armed conflict and express support for Ukraine. Future work could incorporate more tweets to encompass the analysis and visualize the correlation of additional attributes related to posts, such as engagements and likes.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIUFCGCAMPELO, Claudio Elízio Calazans.CAMPELO, CLAUDIO E. C.http://lattes.cnpq.br/2042247762832979AQUINO, Marcus Salerno de.AQUINO, M. S.MONGIOVI, Melina Mongiovi.MONGIOVI, M.http://lattes.cnpq.br/7535849756393864COIMBRA, Mariana Victória Souza.2023-11-172024-07-24T12:39:06Z2024-07-242024-07-24T12:39:06Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/36826COIMBRA, Mariana Victoria Souza. Análise de sentimentos e emoções de tweets sobre a guerra da Ucrânia. 2023. 16 f. 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O presente artigo trata-se de uma análise de sentimentos e emoções expressos em Tweets relacionados à Guerra da Ucrânia, mediante análise dos tópicos discutidos pelos usuários da plataforma Twitter. Este estudo visa compreender como os usuários reagem ao evento em curso, quais aspectos da guerra as pessoas estão discutindo na plataforma, e como se sentem a respeito deste acontecimento. Além disso, visa identificar correlações entre as variáveis presentes nos Tweets, como localização, informações de perfil do usuário autor da postagem, e a natureza de suas opiniões. Tais análises foram conduzidas através de tarefas de processamento de linguagem natural como análises exploratórias dos dados e a aplicação de classificadores de sentimentos de Tweets utilizando modelos de dados pré-treinados. Os dados analisados contém Tweets coletados desde o início do conflito, que se deu em fevereiro de 2022 até outubro de 2023, e foram coletados a partir de hashtags relacionadas à Guerra. Para a realização das análises de sentimento e emoção foram utilizados a variante RoBERTa. Os Tweets foram classificados em sentimentos como positivos, negativos ou neutros, e em emoções como alegria, raiva, medo, nojo, otimismo, pessimismo, surpresa e amor. Os resultados mostraram que a maioria dos tweets em inglês expressam raiva e antecipação como emoções predominantes, e sentimentos negativos e neutros com maior predominância, atingindo mais de 50% do da amostragem analisada. Algumas das frases mais recorrentes na análise fazem alusão ao apoio à Ucrânia e pedindo o fim da guerra. Da mesma forma, frases de preocupação com a crise, armas e fatalidades são recorrentes. Na maioria das postagens, pessoas demonstram preocupação com o conflito armado e apoio à Ucrânia. Trabalhos futuros poderiam utilizar mais tweets para abranger a análise e visualizar a correlação de mais atributos relacionados às postagens como os engajamentos e curtidas. |
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