Análise de sentimentos sobre as vacinas contra covid-19: um estudo com algoritmo de machine learning em postagens no twitter

Authors

Keywords:

Análise de sentimento, Covid-19, Vacina, Twitter, Machine Learning

Abstract

Introdução e objetivo: As vacinas contra a Covid-19 foram um dos assuntos mais comentados durante a pandemia na rede social Twitter. Assim, este trabalho realizou uma Análise de Sentimentos a partir das postagens dos usuários do Twitter nesse contexto. Método: Foi utilizada a linguagem de programação Python 3 aplicando bibliotecas específicas para a coleta, manipulação e visualização dos tweets e dos dados. Realizou-se um mapeamento dos sentimentos dos usuários brasileiros no período de 17 de janeiro a 6 de março de 2021, classificando-os em positivos, neutros e negativos. Resultados: Foi percebida uma significativa variação na polaridade dos sentimentos, com a redução dos sentimentos positivos e consequente crescimento dos negativos e dos neutros durante o decorrer do período. Esse tipo de análise adquire relevância quando se considera a grande quantidade de informações e a rapidez com que estas são compartilhadas nas redes. Os resultados confirmaram que os tweets referentes à Covid-19 influenciaram o sentimento dos usuários. Conclusão: O sentimento que a informação produz nas pessoas pode ter impacto direto ou indireto em sua vida e na sociedade em geral apresentando significativa relevância, pois o sentimento pode ser um fator importante na experiência dos usuários.

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Author Biographies

Cecilio Merlotti Rodas, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo

Doutor em Ciência da Informação Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp). Docente do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) e do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp).

Suellen Elise Timm Barros , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho

Mestranda em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp).

Rodrigo Ananias da Silva Souza, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho

Mestrando em Ciência da Informação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp).

Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho

Doutora em Educação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp). Docente dos cursos de graduação em Arquivologia e Biblioteconomia e do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (Unesp).

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2022-02-13

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Vol. 7 No. especial (2022): Edição especial III - VI Seminário Internacional de Informação para a Saúde

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