Análise de sentimentos dos conteúdos gerados pelos usuários no Twitter a partir das comunicações dos políticos em relação a vacina da Covid-19

The new coronavirus pandemic changed the lives of millions of people and was an important milestone for the growth of social media and User-generated Content in these media. Among the various topics related to the pandemic that were highlighted on social media, the vaccine against Covid-19 was one o...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Gomes, Alex Matias
Formato: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2022
País:Brasil
Recursos:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
Repositorio:Repositório Institucional da UFRN
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:repositorio.ufrn.br:123456789/47520
Acesso em linha:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/47520
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:Análise de sentimentos
Comunicação política - mídias sociais
Conteúdo gerado pelo usuário - Tweets
Covid-19 - vacina
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Sentiment analysis of user-generated content on Twitter from political communications about Covid-19 vaccine
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Brito, Max Leandro de Araújo
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Pessanha, Gabriel Rodrigo Gomes
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description The new coronavirus pandemic changed the lives of millions of people and was an important milestone for the growth of social media and User-generated Content in these media. Among the various topics related to the pandemic that were highlighted on social media, the vaccine against Covid-19 was one of the most addressed topics. In Brazil, speeches and political positions about vaccines generated reactions on the networks, which could influence the population's behavior about vaccination, thus this study was carried out with the objective of analyzing the communications of Brazilian politicians and the User-generated Content about the vaccine against to Covid-19 on Twitter. Based on 3907 tweets from politicians and 146,536 tweets in response to these communications, collected through the Snscrape application, two analyzes were carried out, one of content and one of sentiments. The Content Analysis, divided by groups of politicians, showed that the most frequent concepts mentioned the logistic of vaccines, mandatory vaccination and criticism of the president, whereas the Sentiment Analysis, carried out through an unsupervised method using the Oplexicon lexicon in Portuguese showed that most of the contents had a negative sentiment with 35.5%, revealing disagreement with the opinions of political communications, while positives and neutrals sentiment were respectively 34% and 30.5%, which showed an intensification of feelings. In a segmented analysis, it was observed that a group of politicians who defended topics considered anti-vaccination had proportionally more content with negative sentiment. The conclusion highlights the uniqueness of this study, the contribution to the research of a flowchart for choosing a Sentiment Analysis method and the indication of future researches.
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In Brazil, speeches and political positions about vaccines generated reactions on the networks, which could influence the population's behavior about vaccination, thus this study was carried out with the objective of analyzing the communications of Brazilian politicians and the User-generated Content about the vaccine against to Covid-19 on Twitter. Based on 3907 tweets from politicians and 146,536 tweets in response to these communications, collected through the Snscrape application, two analyzes were carried out, one of content and one of sentiments. The Content Analysis, divided by groups of politicians, showed that the most frequent concepts mentioned the logistic of vaccines, mandatory vaccination and criticism of the president, whereas the Sentiment Analysis, carried out through an unsupervised method using the Oplexicon lexicon in Portuguese showed that most of the contents had a negative sentiment with 35.5%, revealing disagreement with the opinions of political communications, while positives and neutrals sentiment were respectively 34% and 30.5%, which showed an intensification of feelings. In a segmented analysis, it was observed that a group of politicians who defended topics considered anti-vaccination had proportionally more content with negative sentiment. The conclusion highlights the uniqueness of this study, the contribution to the research of a flowchart for choosing a Sentiment Analysis method and the indication of future researches.A pandemia do novo coronavírus alterou a vida de milhões de pessoas e foi um importante marco para o crescimento das mídias sociais e do Conteúdo Gerado pelos Usuários nessas mídias. Dentre os diversos temas relacionados a pandemia que foram destaque nas redes sociais, a vacina contra a Covid-19 foi um dos temas mais abordados. No Brasil, os discursos e posicionamentos políticos sobre as vacinas geraram reações nas redes, o que poderia influenciar comportamentos da população sobre a vacinação, desta forma este estudo foi realizado com o objetivo de analisar as comunicações de políticos brasileiros e os conteúdos gerados pelos usuários sobre a vacina contra a Covid-19 no Twitter. Com base em 3907 tweets de políticos e 146.536 tweets em resposta a essas comunicações, coletados através da aplicação Snscrape, realizaram-se duas análises, uma de conteúdo e uma de sentimentos. A Análise de Conteúdo, divida por grupos de políticos, mostrou que os conceitos mais frequentes faziam menção a logística das vacinas, obrigatoriedade da vacinação e críticas ao presidente, já a Análise de Sentimentos, realizada através de método não supervisionado com uso do léxico Oplexicon em português, mostrou que a maioria dos conteúdos teve sentimento negativo com 35,5%, revelando discordância com as opiniões das comunicações políticas, já os sentimentos positivos e neutros foram respectivamente 34% e 30,5%, o que demonstrou acirramento dos sentimentos. Em uma análise segmentada foi observado que um grupo de políticos que defendeu tópicos considerados antivacina teve proporcionalmente mais conteúdos com sentimento negativo. Na conclusão é ressaltada a singularidade deste estudo, a contribuição à pesquisa de um fluxograma de escolha de método de Análise de Sentimentos e a indicação de trabalhos futuros.Universidade Federal do Rio Grande do NorteBrasilUFRNPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃOAraújo, Maria Valeria Pereira dehttp://lattes.cnpq.br/8133190479238479https://orcid.org/0000-0001-6302-1173http://lattes.cnpq.br/9227834040889428Brito, Max Leandro de Araújohttps://orcid.org/0000-0003-2827-9886http://lattes.cnpq.br/8629663810773172Pessanha, Gabriel Rodrigo Gomes2022-06-03T00:25:29Z2022-06-03T00:25:29Z2022-05-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfGOMES, Alex Matias. Análise de sentimentos dos conteúdos gerados pelos usuários no Twitter a partir das comunicações dos políticos em relação a vacina da Covid-19. 2022. 127f. Dissertação (Mestrado em Administração) - Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2022.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/47520ark:/41046/001300000r51tinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNGomes, Alex Matias2022-06-03T00:26:04Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/47520Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2022-06-03T00:26:04Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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