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TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
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Título: DESCOBRINDO FILTROS INVISÍVEIS E POLARIZAÇÃO AO LONGO DO TEMPO EM REDES SOCIAIS UTILIZANDO PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
Autor(es): FELIPE WHITAKER DE ASSUMPCAO MATTOS TAVARES
Colaborador(es): FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Orientador
ERICK MEIRA DE OLIVEIRA - Coorientador
Catalogação: 30/JUL/2021 Língua(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Notas: [pt] 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.
[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=53976@1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=53976@2
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.
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