Análise de Sentimentos de Tweets em Relação à Eleição Presidencial de 2022 no Brasil - Silva, Davi de Meneses; Oliveira, Adonias Caetano de; Almeida Junior, Paulo Cesar de (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI); 2024: Anais da XII Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e PiauíDO - 10.5753/ercemapi.2024.243291, 2024)
Com o progresso tecnológico e a ascensão das mídias sociais, o uso rotineiro das plataformas de redes sociais se consolidou, abrangendo diversas atividades e entre elas os debates políticos e expressão de opiniões. Diante desse cenário, a opinião das pessoas nas redes sociais desempenha um importante papel para presumir um panorama em tempo real das percepções e sentimentos da sociedade, principalmente no ramo da política. Visando isso, este estudo analisa o desempenho de algoritmos de Inteligência Artificial nas tarefas de análise de sentimentos em relação às eleições de 2022 no Brasil. A metodologia consistiu na coleta de tweets sobre a eleição de 2022 da antiga rede social Twitter (atual X). O conjunto de dados foi dividido em dois subconjuntos, a saber, treinamento rotulado por meio do ChatGPT-3.5 e de teste rotulado manualmente. Foram avaliados os modelos de aprendizagem Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors Algorithm (KNN), Random Forest (RF) e BERTimbau Large. Como resultado, dentre os 5 modelos, o BERTimbau Large obteve o melhor resultado com 68% de acurácia.