Análise Temporal de Coesão de Discurso em Mídia Social Durante Grandes Eventos

  • João Matheus N. Gonçalves UFRJ
  • Jonice Oliveira UFRJ
  • Fabio Porto LNCC
  • Tiago C. França UFRRJ

Resumo


Uma grande quantidade de publicações ocorre nas mídias sociais relacionadas a eventos como a COVID-19. Diferentes publicações e subeventos são tratados, fazendo com que o discurso possa ou não estar alinhado, levando a uma maior ou menor coesão textual entre as publicações. Neste trabalho, é apresentado o método VERSATILE para análise de coesão textual e sua variação ao longo do tempo. O método foi avaliado com bases sintéticas construídas com níveis de coesão conhecidos, e posteriormente aplicada a uma base de tuítes publicados durante a pandemia. Com os resultados, foi possível compreender a evolução da coesão ao longo do tempo em tuítes em português sobre a COVID-19.

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Publicado
06/08/2023
GONÇALVES, João Matheus N.; OLIVEIRA, Jonice; PORTO, Fabio; FRANÇA, Tiago C.. Análise Temporal de Coesão de Discurso em Mídia Social Durante Grandes Eventos. In: BRAZILIAN WORKSHOP ON SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING (BRASNAM), 12. , 2023, João Pessoa/PB. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 234-239. ISSN 2595-6094. DOI: https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.230614.

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