Opinion Mining on Reddit: Data Engineering and NLP for Analyzing Precarious Work in Post-Pandemic Brazil
Resumo
In post-pandemic Brazil, the rise of “pejotização” (hiring individuals as corporate entities) and micro-entrepreneurship fuels debates on labor precarization. Despite official narratives of innovation, rising labor lawsuits (up 57% in 2024) and fiscal warnings highlight a growing crisis. To investigate this dichotomy, we built a web data pipeline to analyze Reddit discussions on working conditions over time. Orchestrated via Mage.ai, our ETL flow ingests unstructured API data and applies NLP deep learning models (XLM-RoBERTa) for sentiment analysis and Zero-Shot classification. We also use dynamic topic modeling (BERTopic) to visually compare the discourse’s temporal evolution against macroeconomic indicators. Processing over 338,000 records, the results confirmed the pipeline’s viability and revealed predominantly negative sentiments (59.40%). These findings suggest that micro-entrepreneurship tends to function less as a voluntary endeavor and more as a survival mechanism tied to inflation and household debt, offering quantitative grounding for current legal debates.
Palavras-chave:
Data Engineering, Natural Language Processing, Pejotização, Labor Precarization
Referências
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Publicado
27/10/2026
Como Citar
MATOZINHOS, Gabriel Bernalle Barbosa; SEUFITELLI, Danilo Boechat; DALIP, Daniel Hasan; OLIVEIRA, Gabriel P..
Opinion Mining on Reddit: Data Engineering and NLP for Analyzing Precarious Work in Post-Pandemic Brazil. In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON MULTIMEDIA AND THE WEB (WEBMEDIA), 32. , 2026, Lavras/MG.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 385-393.
DOI: https://doi.org/10.5753/webmedia.2026.30808.
