STALLA: Um Framework para Análise de Fontes Abertas durante a Pandemia do Covid-19 - Godinho, Alexandre C.; Nunes, Cristiano M.; Meneguette, Rodolfo I.; Gonçalves, Vinicius P.; Oliveira, Marlos André M. S. de; Oliveira, José C. M.; Rocha Filho, Geraldo P. (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2023: Anais do VII Workshop de Computação UrbanaDO - 10.5753/courb.2023.731, 2023)
A expansão das redes sociais resultou em um aumento na distribuição de campanhas de desinformação, que colocam em risco a estabilidade democrática nacional, tornando-se um elemento desfavorável para a produção do conhecimento de Inteligência. Com o objetivo de mitigar este óbice, foi proposto o framework STALLA para coleta, tratamento, rotulação automatizada e análise de informações, proporcionando maior eficiência na produção do conhecimento. Assim, o estudo tem por escopo a pandemia do Covid-19, a partir de dados coletados de textos curtos (tweets), no idioma português, da rede social Twitter. Considerando-se os trabalhos correlatos, as Redes Neurais Recorrentes (RNN) apresentam-se como as mais vocacionadas para análises textuais. A partir dessa premissa, o desempenho do STALLA foi analisado comparando-se as implementações das redes LSTM e BiLSTM, resultando em uma acurácia de aproximadamente 70%.