FERRAMENTA DE COMPARAÇÃO DE SENTIMENTOS ENTRE USUÁRIOS DO TWITTER E APLICAÇÃO A FIGURAS PUBLICAS

Abstract

O Twitter se destaca como um canal crucial para a comunicação entre eleitores e políticos devido à sua capacidade de facilitar interações e discussões políticas com alto potencial de “viralização”. Utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), o estudo analisa os sentimentos expressos em tweets relacionados a um tópico específico ao longo do tempo. O objetivo principal é desenvolver uma ferramenta que permita aos usuários comparar e verificar a evolução do sentimento expresso em tweets por meio de uma curva temporal. A metodologia incluiu a coleta de dados de tweets dos ex-presidentes Lula e Bolsonaro durante dois meses, seguida de análise de polaridade e lematização. Os resultados revelaram diferenças na atividade e no foco das comunicações dos dois políticos, com Lula sendo mais ativo e abordando frequentemente temas nacionais e governamentais e Bolsonaro buscando uma comunicação mais direta e redirecionando o público da rede social para os seus canais de comunicação. Observou-se também que a polaridade positiva nem sempre indica uma celebração do tema principal, mas pode estar relacionada a eventos ou figuras específicas. Um dos desafios enfrentados foi a obtenção de dados devido ao acesso pago à API do Twitter. A análise evidenciou que tweets frequentemente gerenciados por equipes de marketing podem não refletir os pensamentos autênticos dos autores. A capacidade de interpretar corretamente a polaridade dos tweets é crucial para entender o impacto das redes sociais na política e na opinião pública.