Uma análise das opiniões de usuários do Twitter sobre vacinas utilizando técnicas de aprendizado de máquina

• Autor(a) principal: Hallberg, Artur Galvão
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/235356
• topic: Inteligência artificial; Aprendizado de máquina; Twitter; artificial intelligence; machine learning; data mining; data analysis; Twitter

Vacinas são uma técnica antiga, conhecida e utilizada há mais de 200 anos. No entanto, é provável que a chegada da pandemia COVID-19 tenha polarizado o debate público em torno dessa tecnologia a um nível nunca antes visto. Assim, este trabalho tem como ob jetivo determinar e compreender os fatores que levam os usuários brasileiros do Twitter a serem favoráveis ou não a vacinas, determinando primeiro as opiniões dos usuários em relação ao tema vacinação e, em seguida, utilizando técnicas de Aprendizado de Máquina para inferir informações demográficas e determinar quais são os fatores sociodemográfi cos que causam maior impacto na opinião dos usuários sobre vacinas. Em primeiro lugar, foram gerados conjuntos de dados compostos por informações demográficas relevantes de usuários que são favoráveis ou contrários a vacinas. Em seguida, a partir dos dados co letados, foram gerados gráficos mostrando as distribuições das informações demográficas obtidas e algoritmos de Aprendizado de Máquina foram aplicados aos conjuntos de dados a fim de gerar modelos relevantes para a pesquisa. Por fim, as informações coletadas nas etapas anteriores foram analisadas a fim de tirar conclusões relevantes sobre como cada fator demográfico considerado influencia a formação de opiniões dos usuários do Twit ter sobre vacinas e seu uso. A metodologia proposta produziu resultados informativos e pertinentes, sendo possível verificar que idade e a localização são fatores que causam influência significativa nas opiniões dos usuários. Este trabalho propõe uma estrutura efi ciente e ágil que pode ser fácil e prontamente implementada e estendida para entender não apenas as opiniões sobre vacinas, mas também as opiniões sobre qualquer assunto de debate público.