Sentiment Analysis for Monitoring Public Opinion on Social Media about Public Services - Bezerra, Giulia C.; Vantil, João Victor M.; Zoby, Letícia T. M. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.12445, 2025)
Este trabalho apresenta um sistema para monitoramento da perspectiva pública sobre serviços públicos no Brasil, a partir da análise de sentimentos de postagens da rede social Twitter. A metodologia envolve quatro etapas: coleta, pré-processamento, análise e visualização dos dados. A coleta é feita por um scraper em Python, capaz de contornar limitações das APIs oficiais e extrair tweets públicos relacionados a temas como educação, saúde e transporte. Os dados são estruturados em JSON e armazenados no banco NoSQL MongoDB. O pré-processamento aplica métodos de Processamento de Linguagem Natural para limpeza e normalização textual. A análise de sentimentos é elaborada com o modelo pré-treinado lipaoMai/BERT, que classifica os textos como positivos, negativos ou neutros. Os resultados são exibidos em um dashboard interativo desenvolvido com Angular e PrimeNG, alimentado por uma API RESTful em Java Spring Boot. A plataforma evidencia o potencial da utilização de Inteligência Artificial e técnicas de mineração de texto na gestão pública, ao oferecer apoio estratégico à formulação de decisões fundamentadas em dados atualizados e representativos da opinião da sociedade.