Mineração de textos e análise de sentimentos aplicados a postagens do Twitter acerca das vacinas contra a Covid-19
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i13.35490Palavras-chave:
Pandemia; Covid-19; Vacina; Mineração de textos; Análise de sentimentos.Resumo
A pandemia da Covid-19 já é considerada por muitos estudiosos o maior problema sanitário do século XXI e ceifando a vida de milhares de pessoas. A rapidez com que a doença se espalhou e modificou a vida da população mundial gerou uma grande quantidade de emoções e sentimentos nas pessoas. Desde a descoberta do novo coronavírus, iniciou-se uma corrida pelo desenvolvimento de uma vacina que fosse eficaz para o combate da doença, crescendo o anseio da população pela sua chegada. O trabalho realiza a análise dos sentimentos que a população brasileira desenvolveu em relação às vacinas criadas para o combate da Covid-19, por meio da utilização das técnicas de análise de sentimento e mineração de dados. A construção do banco de dados ocorreu através da captação de postagens públicas disponibilizadas pela API do Twitter. O algoritmo desenvolvido durante a pesquisa é baseado na linguagem de programação Python e implementado na plataforma Jupyter Notebook. O processo de análise de sentimentos foi realizado através da análise semântica, com uso do dicionário de léxicos para a língua portuguesa SentiLex-PT.
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