Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/36826
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creator.IDCOIMBRA, M. V. S.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6379435876952280pt_BR
dc.contributor.advisor1CAMPELO, Claudio Elízio Calazans.-
dc.contributor.advisor1IDCAMPELO, CLAUDIO E. C.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2042247762832979pt_BR
dc.contributor.referee1AQUINO, Marcus Salerno de.-
dc.contributor.referee1IDAQUINO, M. S.pt_BR
dc.contributor.referee2MONGIOVI, Melina Mongiovi.-
dc.contributor.referee2IDMONGIOVI, M.pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7535849756393864pt_BR
dc.description.resumoO presente artigo trata-se de uma análise de sentimentos e emoções expressos em Tweets relacionados à Guerra da Ucrânia, mediante análise dos tópicos discutidos pelos usuários da plataforma Twitter. Este estudo visa compreender como os usuários reagem ao evento em curso, quais aspectos da guerra as pessoas estão discutindo na plataforma, e como se sentem a respeito deste acontecimento. Além disso, visa identificar correlações entre as variáveis presentes nos Tweets, como localização, informações de perfil do usuário autor da postagem, e a natureza de suas opiniões. Tais análises foram conduzidas através de tarefas de processamento de linguagem natural como análises exploratórias dos dados e a aplicação de classificadores de sentimentos de Tweets utilizando modelos de dados pré-treinados. Os dados analisados contém Tweets coletados desde o início do conflito, que se deu em fevereiro de 2022 até outubro de 2023, e foram coletados a partir de hashtags relacionadas à Guerra. Para a realização das análises de sentimento e emoção foram utilizados a variante RoBERTa. Os Tweets foram classificados em sentimentos como positivos, negativos ou neutros, e em emoções como alegria, raiva, medo, nojo, otimismo, pessimismo, surpresa e amor. Os resultados mostraram que a maioria dos tweets em inglês expressam raiva e antecipação como emoções predominantes, e sentimentos negativos e neutros com maior predominância, atingindo mais de 50% do da amostragem analisada. Algumas das frases mais recorrentes na análise fazem alusão ao apoio à Ucrânia e pedindo o fim da guerra. Da mesma forma, frases de preocupação com a crise, armas e fatalidades são recorrentes. Na maioria das postagens, pessoas demonstram preocupação com o conflito armado e apoio à Ucrânia. Trabalhos futuros poderiam utilizar mais tweets para abranger a análise e visualizar a correlação de mais atributos relacionados às postagens como os engajamentos e curtidas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleAnálise de sentimentos e emoções de tweets sobre a guerra da Ucrânia.pt_BR
dc.date.issued2023-11-17-
dc.description.abstractThe present article involves an analysis of sentiments and emotions expressed in Tweets related to the Ukraine War, through an examination of topics discussed by users on the Twitter platform. This study aims to comprehend how users react to the ongoing event, which aspects of the war people are discussing on the platform, and how they feel about this occurrence. Additionally, it seeks to identify correlations among variables present in the Tweets, such as location, user profile information of the post author, and the nature of their opinions. These analyses were conducted through natural language processing tasks, including exploratory data analysis and the application of sentiment classifiers for Tweets using pre-trained data models. The analyzed data includes Tweets collected from the beginning of the conflict, which started in February 2022, until October 2023, gathered through hashtags related to the War. For sentiment and emotion analyses, the RoBERTa variant was employed. Tweets were categorized into sentiments such as positive, negative, or neutral, and emotions including joy, anger, fear, disgust, optimism, pessimism, surprise, and love. The results indicated that the majority of English tweets express anger and anticipation as predominant emotions, with negative and neutral sentiments having greater prevalence, exceeding 50% of the analyzed sample. Some of the most recurrent phrases in the analysis reference support for Ukraine and call for an end to the war. Similarly, phrases expressing concern about the crisis, weapons, and fatalities are common. In most posts, individuals demonstrate concern about the armed conflict and express support for Ukraine. Future work could incorporate more tweets to encompass the analysis and visualize the correlation of additional attributes related to posts, such as engagements and likes.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/36826-
dc.date.accessioned2024-07-24T12:39:06Z-
dc.date.available2024-07-24-
dc.date.available2024-07-24T12:39:06Z-
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectAnálise de Sentimentos e Emoções - Twitter - Guerra da Ucrâniapt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectModelos de Classificaçãopt_BR
dc.subjectProgramação de Linguagem Natural (PLN)pt_BR
dc.subjectModelos Pré-treinadospt_BR
dc.subjectAnalysis of Feelings and Emotions - Twitter - Ukrainian Warpt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectClassification Modelspt_BR
dc.subjectNatural Language Programming (NLP)pt_BR
dc.subjectPre-trained Modelspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorCOIMBRA, Mariana Victória Souza.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeSentiment and emotion analysis of tweets about the Ukraine war.pt_BR
dc.identifier.citationCOIMBRA, Mariana Victoria Souza. Análise de sentimentos e emoções de tweets sobre a guerra da Ucrânia. 2023. 16 f. Artigo (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2023.pt_BR
Appears in Collections:Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
MARIANA VICTÓRIA SOUZA COIMBRA-ARTIGO-CEEI-CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (2023).pdf1.97 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.