Análise de Tweets em grandes eventos: um estudo de caso da Copa do Mundo no Twiter.

• Autor(a) principal: PEREIRA, Igor de Sousa.
• 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/30490
• topic: Twitter; Análise de tweets; Copa do Mundo de Futebol; Estudo de caso; Coleta de dados; Clusterização; Análise de dados; Processamento de linguagem natural; Embeddings; Dados - coleta e processamento - Twitter; Twitter; Tweet analysis; Soccer World Cup; Case study; Data collect; Clustering; Data analysis; Natural language processing; Embeddings; Data - collection and processing - Twitter; Ciência da Computação.

A internet tem possibilitado uma maior interação entre as pessoas ao redor do mundo, e o Twitter tem desempenhado um papel significativo nisso. Como uma das redes sociais mais utilizadas do planeta, o Twitter permite que os usuários façam postagens expressando diversos aspectos do seu dia a dia. Com a aproximação de grandes eventos de reconhecimento mundial(e.g., eventos esportivos), é natural que os usuários também expressem seus comentários sobre os diversos aspectos dessas competições. No entanto, devido à enorme quantidade de comentários gerados diariamente, é possível observar uma variedade de interpretações que refletem diferentes aspectos do evento, como discussões sobre escolha dos técnicos, desempenho das equipes e até mesmo comentários pessoais sobre os participantes. Este artigo apresenta uma abordagem para analisar as discussões em torno de um evento, utilizando a Copa do Mundo como exemplo para validar o método. Para isso, foram empregados dados coletados do Twitter, os quais foram usados como entrada em técnicas de agrupamento, a fim de identificar potenciais conjuntos de comentários relacionados à competição. Como resultado, foram obtidos 13 grupos diversos, cada um com características únicas, abrangendo desde avaliações individuais, até críticas ao país-sede Qatar, rivalidades entre seleções, entre outros aspectos. Esses resultados indicam a existência de padrões nos comentários sobre um tema específico, sugerindo que os usuários buscam comentar temas do momento e com grande engajamento.