O sentimento político em redes sociais: big data, algoritmos e as emoções nos tweets sobre o impeachment de Dilma Rousseff

Autores

  • Fabio Malini UFES
  • Patrick Ciarelli UFES
  • Jean Medeiros UFES

DOI:

https://doi.org/10.22478/ufpb.1981-0695.2018v13n1.39220

Resumo

Este artigo se propõe a ampliar a metodologia perspectivista (MALINI, 2016) de análise de redes sociais, incorporando um procedimento de análise dos sentimentos das mensagens postadas em redes de controvérsias políticas, em particular, em dois momentos distintos da campanha pelo impeachment da presidenta Dilma. O primeiro é o período da eclosão das manifestações antipetistas, no dia 15 de março de 2015. O segundo, dia 27 de agosto de 2016, quando a presidenta é deposta do cargo. Realiza uma revisão sobre a análise de sentimentos em megadados do Twitter e constrói uma metodologia que combina classificação humana de textos com aplicação de algoritmos genéticos de análise de textos, no intuito de analisar sentimentos genéricos (baseado na polarização positivo/negativos) e sentimento específicos, baseados nas seguintes emoções: Alegria, Raiva, Medo, Antecipação, Desgosto, Tristeza, Surpresa e Confiança. Conclui demonstrando que os movimentos pró e anti-Dilma são marcados pelo predomínio de sentimento de raiva, medo e ansiedade, confirmando a hipótese que a trolagem ofensiva demarca o estilo da indignação propagada em redes políticas no Twitter brasileiro.

Palavras-chave: Análise de Sentimento. Big Data. Redes. Política. Twitter.

Link: http://revista.ibict.br/liinc/article/view/4089/3400

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Biografia do Autor

Fabio Malini, UFES

Doutor em Comunicação e Cultura. Professor Associado da Universidade Federal do Espírito Santo.

Patrick Ciarelli, UFES

Doutor em Engenharia Elétrica. Professor Adjunto da Universidade Federal do Espírito Santo.

Jean Medeiros, UFES

Doutorando em Política Científica e Tecnológica, Unicamp. Pesquisador Associado do Laboratório de estudos sobre Imagem e Cibercultura (LABIC/UFES).

Publicado

2018-05-07

Edição

Seção

Resumos de artigos científicos