Tweet_Eleições_2022: Um dataset de tweets durante as eleições presidenciais brasileiras de 2022

  • Luciano José da Silva UPM
  • Livia A. dos Santos UPM
  • Renata Araujo UPM / USP
  • Orlando B. Coelho UPM
  • Ana Grasielle D. Correa UPM
  • Ivan Carlos A. Oliveira UPM

Resumo


Neste artigo apresentamos o dataset Tweet_Eleições_2022, contendo tweets relacionados a episódios de cunho político ocorridos durante as eleições presidenciais brasileiras de 2022. O dataset é aplicável principalmente a pesquisas que tenham o interesse em dados desse período histórico brasileiro, e possui valor significativo para pesquisas que façam uso de dados de redes sociais em português brasileiro.

Referências

Braga, F. T.; Dos Santos, I. M. e Mota, M. P. (2022) Uma Análise Comparativa sobre o que Dizem a Grande Mídia e os Usuários Comuns no Twitter sobre os Presidenciáveis Brasileiros em 2022. En: Workshop sobre Aspectos da Interação Humano-Computador na Web Social. Diamantina. Sociedade Brasileira de Computação. p. 79-86.

De Paula Filho, W. e Garcia, A. C. (2015). Predição do resultado das eleições presidenciais do Brasil baseado em tuítes. En: Brazilian Workshop On Social Network Analysis And Mining. Recife. Sociedade Brasileira de Computação.

Fisher, M. (2023). “A máquina do caos: como as redes sociais reprogramaram nossa mente e nosso mundo.” São Paulo: Todavia.

Gadelha, T., Monteiro, J. M., Machado, J.. Claudino, I., Santos, R., Galick, L. e Santos, C. (2023). Ativismo da extrema direita brasileira no WhatsApp: O que mudou das eleições de 2018 para 2022?. En: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Belo Horizonte/MG. Sociedade Brasileira de Computação. p. 336-341.

Hong, S. e Nadler, D. (2012). Which candidates do the public discuss online in an election campaign?: The use of social media by 2012 presidential candidates and its impact on candidate salience. Government Information Quarterly. Elsevier, v. 29, n. 4, p. 455–461.

Kappaun, A. e Oliveira, J. (2023). Análise sobre Viés de Gênero no Youtube: Um Estudo sobre as Eleições Presidenciais de 2018 e 2022. Em: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining. João Pessoa/PB. Sociedade Brasileira de Computação. p. 127-138.

Martins, E. A., Gonçalves, K. C. e Miranda Filho, R. (2019). Caracterizando a campanha presidencial brasileira em 2018 usando dados do Twitter. En: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, 2019, Belém. Sociedade Brasileira de Computação. p. 131-142.

Nobre, G. P., Almeida, J, M. e Ferreira, C. H. G. (2019). Caracterização de bots no Twitter durante as Eleições Presidenciais no Brasil em 2018. En: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining. Belém. Sociedade Brasileira de Computação. p. 107-118..

Oliveira, B. e Oliveira, L. S. (2023). “Aprendizado de Máquina e Análise de Sentimento em Redes Sociais: Um Estudo de Caso Usando as Eleições Presidenciais em 2022”. Em: Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas. Foz do Iguaçu/PR. Sociedade Brasileira de Computação, p. 107-112.

Paiva, B. F., Barbosa, B. R. G, Silva, A. P. C. e Moro, M. M. (2023). “O debate do feminismo no Twitter: Um estudo de caso das eleições brasileiras de 2022”. Em: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining. João Pessoa/PB. Sociedade Brasileira de Computação, p. 103-114.

Pereira, R., Alves, A., Vidal, D., Moura, F., Cabral, L., Paulino, R., Serrufo, M. e Figueiredo, K. (2023). Análise de Sentimento de Postagens de Usuários no Twitter Combinando GPT-3 e Aprendizado de Máquina: Um Estudo de Caso Sobre o 2º Turno das Eleições Presidenciais Brasileiras. En: Workshop sobre Aspectos da Interação Humano-Computador na Web Social. Maceió/AL. Sociedade Brasileira de Computação. p. 20-27.

Pinto, J. S. e Silva, T. H.. (2023). Caracterização de Grupos Políticos no Telegram Durante a Eleição Presidencial de 2022. En: Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica - Simpósio Brasileiro De Sistemas Multimídia e Web. Ribeirão Preto/SP. Sociedade Brasileira de Computação. p. 55-58.

Recuero, R., Zago, G. e Soares, F. (2019). Using social network analysis and social capital to identify user roles on polarized political conversations on twitter. Social media+ society. SAGE Publications. London, England, v. 5, n. 2, p. 2056305119848745, 2019.

Reis, J. C. S. e Benevenuto, F. (2022). Detecção Automática de Desinformação em Diferentes Cenários: Eleições nos Estados Unidos e no Brasil. Em: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining. Niterói. Sociedade Brasileira de Computação. p. 1-12.

Santana, M., Lima, J., Correa, A. e Brito, K.. (2023). Engajamento no TikTok dos candidatos às eleições Brasileiras de 2022 – Resultados Iniciais. Em: Brazilian Workshop On Social Network Analysis And Mining. João Pessoa/PB. Sociedade Brasileira de Computação. p. 151-162.

Santos, D. K. S. e Berton, L. (2023). Analysis of Twitter users' sentiments about the first round 2022 presidential election in Brazil. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Belo Horizonte/MG. Sociedade Brasileira de Computação p. 880-893.

Silva, L. J., Araujo, R. M., Correa, A. G. D. (2024). Pipeline para monitoramento de discussões políticas no Twitter: estudo de caso com o evento político de 8 de janeiro de 2023. Em: Brazilian Workshop On Social Network Analysis And Mining. Brasília/DF. Sociedade Brasileira de Computação.

Silva, S. M. B. e Faria, E. R. (2023). Análise de sentimentos expressos no Twitter em relação aos candidatos da eleição presidencial de 2022. Em: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining. João Pessoa/PB. Sociedade Brasileira de Computação. p. 79-90.
Publicado
21/07/2024
SILVA, Luciano José da; SANTOS, Livia A. dos; ARAUJO, Renata; COELHO, Orlando B.; CORREA, Ana Grasielle D.; OLIVEIRA, Ivan Carlos A.. Tweet_Eleições_2022: Um dataset de tweets durante as eleições presidenciais brasileiras de 2022. In: BRAZILIAN WORKSHOP ON SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING (BRASNAM), 13. , 2024, Brasília/DF. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2024 . p. 193-199. ISSN 2595-6094. DOI: https://doi.org/10.5753/brasnam.2024.1940.