Análise de sentimentos e emoções de tweets sobre a guerra da Ucrânia.

• Autor(a) principal: COIMBRA, Mariana Victória Souza.
• 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
• topic: Análise de Sentimentos e Emoções - Twitter - Guerra da Ucrânia; Aprendizado de Máquina; Modelos de Classificação; Programação de Linguagem Natural (PLN); Modelos Pré-treinados; Analysis of Feelings and Emotions - Twitter - Ukrainian War; Machine Learning; Classification Models; Natural Language Programming (NLP); Pre-trained Models; Ciência da Computação

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.