Aplicação de mineração de textos e análise de sentimentos a postagens do Twitter acerca das vacinas contra a Covid-19

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Farias, Franciele Leal
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFVJM
Texto Completo: https://acervo.ufvjm.edu.br/items/283923cb-286a-40b4-bbb4-df5450e0250f
Resumo: A pandemia da Covid-19 é o maior problema sanitário do século XXI e já ceifou a vida de milhares de pessoas. A rapidez com que a doença se espalhou e modificou a vida da população mundial gerou uma grande quantidade de emoções e sentimentos nas pessoas. Desde a descoberta do novo coronavírus, iniciou-se uma corrida pelo desenvolvimento de uma vacina que fosse eficaz para o combate da doença, crescendo o anseio da população pela sua chegada. O trabalho realiza a análise dos sentimentos que a população brasileira desenvolveu em relação às vacinas criadas para o combate da Covid-19, por meio da utilização das técnicas de análise de sentimento e mineração de dados. A construção do banco de dados ocorreu através da captação de postagens públicas disponibilizadas pela API do Twitter. O algoritmo desenvolvido durante a pesquisa é baseado na linguagem de programação Python e implementado na plataforma Jupyter Notebook. O processo de análise de sentimentos foi realizado através da análise semântica, com uso do dicionário de léxicos para a língua portuguesa SentiLex-PT.
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Desde a descoberta do novo coronavírus, iniciou-se uma corrida pelo desenvolvimento de uma vacina que fosse eficaz para o combate da doença, crescendo o anseio da população pela sua chegada. O trabalho realiza a análise dos sentimentos que a população brasileira desenvolveu em relação às vacinas criadas para o combate da Covid-19, por meio da utilização das técnicas de análise de sentimento e mineração de dados. A construção do banco de dados ocorreu através da captação de postagens públicas disponibilizadas pela API do Twitter. O algoritmo desenvolvido durante a pesquisa é baseado na linguagem de programação Python e implementado na plataforma Jupyter Notebook. O processo de análise de sentimentos foi realizado através da análise semântica, com uso do dicionário de léxicos para a língua portuguesa SentiLex-PT.Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)Dissertação (Mestrado Profissional) – Programa de Pós-Graduação em Tecnologia, Ambiente e Sociedade, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2022.The Covid-19 pandemic is the biggest health problem of the 21st century and has already claimed the lives of thousands of people. The speed with the disease spread and changed the lives of the world's population generated a lot of emotions and feelings in people. Since the discovery of the new coronavirus, a race began to develop a vaccine that would be effective to combat the disease, growing the population's desire for its arrival. The work analyzes the feelings that the Brazilian population has developed in relation to vaccines created to combat Covid-19, through the use of sentiment analysis and data mining techniques. The construction of the database took place through the capture of public posts made available by the Twitter API. The algorithm developed during the research is based on the Python programming language and implemented on the Jupyter Notebook platform. The sentiment analysis process was carried out through semantic analysis, using the lexicon dictionary for the Portuguese language SentiLex-PT.porUFVJMA concessão da licença deste item refere-se ao à termo de autorização impresso assinado pelo autor, assim como na licença Creative Commons, com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus repositórios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, e preservação, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessAplicação de mineração de textos e análise de sentimentos a postagens do Twitter acerca das vacinas contra a Covid-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPandemiaVacinaCovid-19Mineração de textosAnálise de sentimentosreponame:Repositório Institucional da UFVJMinstname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)instacron:UFVJMTHUMBNAILfranciele_leal_farias.pdf.jpgfranciele_leal_farias.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3747https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/8e2f4005-d87e-49b1-b5b5-9df863820a43/download39581a624f70e4596bdf0ecb4d9187d3MD54falseAnonymousREADORIGINALfranciele_leal_farias.pdffranciele_leal_farias.pdfapplication/pdf5138466https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/62e0eed9-6370-46c8-ad94-79432740509a/downloadd8b9b76f6267c51ee8f48e1cd9ef84c4MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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