Avaliação da percepção dos candidatos da eleição presidencial do ano de 2022 utilizando os dados do Twitter

Abstract

As redes sociais são espaços na internet que possibilitam a criação e compartilhamento de conteúdo, sendo fontes importantes de informações e opiniões. O Twitter é uma das redes sociais mais populares, focada em compartilhamento de textos curtos com a finalidade expressar sentimentos relacionados aos mais diversos temas com isso é possível realizar análises em massa de algum produto, serviço ou assunto do momento. Este trabalho de graduação visa realizar extração de dados e a análise dos sentimentos expressos pelos usuários da rede social Twitter em relação aos candidatos das eleições presidenciais de 2022 no Brasil, foi possível escolher dois candidatos e a quantidade de dados necessários para análise. Para isso, dados provenientes dessa rede foram coletados e, então, as etapas de uma tarefa em análise de sentimentos foram realizadas via API. A análise de sentimentos une conceitos de aprendizagem de máquinas, processamento de linguagem natural, linguística e análise textual e visa extrair opiniões de textos através de uma classificação, tradicionalmente relacionado a um sentimento “positivo” ou “negativo”. Nesse contexto, foram realizados experimentos para apurar o impacto de diferentes técnicas de pré-processamento, uma importante etapa que procura melhorar o desempenho da classificação. Diferentes abordagens para classificação de textos foram estudadas e aplicadas a uma base de dados e após avaliar os classificadores. A partir dos resultados, notou-se que esse método é interessante para realizar observações e análises sobre a base em questão, sendo bastante provável de se predizer o sentimento das pessoas relacionados a diversas temáticas, podendo saber se para a sociedade aquilo tem impacto positivo ou negativo.

Social networks are spaces on the internet that allow creation and sharing of content, being important sources of information and opinions. Twitter is one of the most popular social networks, focused on sharing short texts with the purpose of expressing feelings related to the most diverse topics; with this it is possible to carry out mass analyzes of any product, service, or subject of the moment. This research aims to perform data extraction and analysis of feelings expressed by users of the social network Twitter in relation to the candidates of 2022 presidential elections in Brazil. It was possible to choose two candidates and the amount of data necessary for analysis. For this, data from this network were collected and then the steps of a task in sentiment analysis were performed via API. Sentiment analysis unites concepts from machine learning, natural language processing, linguistics and textual analysis and aims to extract opinions from texts through a classification, traditionally related to a “positive” or “negative” feeling. In this context, experiments were carried out to determine the impact of different pre-processing techniques, an important step that seeks to improve classification performance. Different approaches for text classification were studied and applied to three databases and after evaluating the classifiers. From the results, it was noted that this method is interesting to carry out observations and analyzes on the base in question, being quite likely to predict the feelings of people related to different themes, being able to know if for society that has a positive or negative impact negative.