Aprendizado de Máquina e Análise de Sentimento em Redes Sociais: Um Estudo de Caso Usando as Eleições Presidenciais em 2022
Resumo
O presente estudo relata o processo de construção e avaliação de modelos de treinamento utilizando de dados textuais extraídos de redes sociais no cenário de segundo turno das eleições presidenciais brasileiras de 2022. O objetivo é uma avaliação da relevância e qualidade que as opiniões expostas publicamente possuem para censos políticos em comparação a pesquisas eleitorais tradicionais defasadas. Os textos são extraídos, processados, classificados e avaliados do ponto de vista dos sentimentos contidos, o que reflete diretamente nas intenções de voto expressas como rejeição ou aprovação direcionado ao candidato. Estabeleceu-se uma relação entre os resultados obtidos com os resultados reais e de fontes de pesquisa populares no país.
Palavras-chave:
Mineração de dados, Algoritmos de classificação, Pesquisas eleitorais
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Publicado
18/10/2023
Como Citar
OLIVEIRA, Bruno La Gatta; OLIVEIRA, Luan Soares.
Aprendizado de Máquina e Análise de Sentimento em Redes Sociais: Um Estudo de Caso Usando as Eleições Presidenciais em 2022. In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE SOFTWARE LIVRE E TECNOLOGIAS ABERTAS (LATINOWARE), 20. , 2023, Foz do Iguaçu/PR.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 107-112.
DOI: https://doi.org/10.5753/latinoware.2023.236551.
