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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: DESCOBRINDO FILTROS INVISÍVEIS E POLARIZAÇÃO AO LONGO DO TEMPO EM REDES SOCIAIS UTILIZANDO PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL Autor: FELIPE WHITAKER DE ASSUMPCAO MATTOS TAVARES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - ORIENTADOR
ERICK MEIRA DE OLIVEIRA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 53976
Catalogação: 30/07/2021 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53976@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53976@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53976
Resumo:
Título: DESCOBRINDO FILTROS INVISÍVEIS E POLARIZAÇÃO AO LONGO DO TEMPO EM REDES SOCIAIS UTILIZANDO PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL Autor: FELIPE WHITAKER DE ASSUMPCAO MATTOS TAVARES
ERICK MEIRA DE OLIVEIRA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 53976
Catalogação: 30/07/2021 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53976@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53976@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53976
Resumo:
Bolhas Filtro já foram exploradas de diversos ângulos, geralmente da perspectiva dos usuários ou da conexões entre eles. Esse projeto explora o conteúdo de tweets de dois grupos diferentes durante o mesmo período de tempo, de 9 de Setembro de 2020 até 8 de Janeiro de 2021. Os grupos estudados são: os candidatos de 2020 à presidência dos Estados Unidos da América, Donald Trump e Joe Biden, e usuários que citaram algum dos dois durante o mesmo período. No total, 39.052 tweets foram coletados e tratados para modelagem de tópicos, encontrando tweets relacionados as eleições, mas também sobre saúde pública, segunda emenda americana, grandes empresas de tecnologia e aquecimento global. Além disso, foi analisado entimentalmente um conjunto de 82.097 tweets contendo as eleições de 2016 e 2020 com os
30 usuários que mais citaram algum dos candidatos à presidência durante a eleição de 2020 para entender se seus sentimentos se tornaram mais extremos. Embora não tenha sido possível entender como pessoas com visões opostas veem os mesmos assuntos e o resultado da análise de polarização seja apenas capaz de sugerir que os usuários se polarizaram de uma eleição para a outra, uma metodologia para processamento de texto foi desenvolvida e apresentada - e seus esultados foram analisados e discutidos.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
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