Detecção de bots no twitter através de técnicas de processamento de linguagem natural

• Autor(a) principal: Miranda, Gabriel Alves
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/30475
• topic: Processamento de linguagem natural; Análise Textual; Análise de sentimentos; Detecção de Bot; Python; Twitter (Rede social on-line); Processamento de linguagem natural (Computação)

Bot é definido como um programa capaz de performar atividades de forma automática ou com mínima intervenção humana. Nas redes sociais, o uso dos bots como mecanismo para disseminação de fakenews tem se mostrado um fenômeno recorrente na atualidade, por exemplo, no campo da disputa política. Desse modo, buscar ferramentas para identificar esses programas se mostra de extrema importância. Nesta monografia apresentamos um algoritmo que buscar identificar esses bots em redes sociais, através da análise textual das postagens dos usuários. A Análise Textual nesse contexto visa identificar aspectos como a morfologia e semântica do texto analisado e categorizá-lo. Os métodos serão aplicados nas bases de dados extraídas da rede social Twitter, e que serão analisadas em conjunto com o programa PEGABOT do Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio de Janeiro (ITS Rio) e do Instituto Tecnologia & Equidade. Foram testados três conjuntos de variáveis pelo método Naive Bayes e o modelo de classificação com as melhores métricas foi o que não utilizou como variável os tokens publicados, atingindo acurácia de 77%, sensibilidade de 80% e especificidade de 63%.