Mineração de textos aplicada a postagens do Twitter sobre Coronavírus: uma análise na linha do tempo

Autores

  • Alexandre Ribeiro Afonso Research Expert Group for Intelligent Information in Multimodal Environment using Natural language Technologies and Ontologies https://orcid.org/0000-0002-7199-7202
  • Cláudio Gottschalg Duque Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, Faculdade de Ciência da Informação, Universidade de Brasília, Brasília, DF, Brasil https://orcid.org/0000-0003-3558-466X

DOI:

https://doi.org/10.18617/liinc.v16i2.5325

Palavras-chave:

Mineração de Textos, Corpus, Twitter, Coronavírus, Brasil

Resumo

Este artigo descreve uma pesquisa sobre a mineração de postagens coletadas do Twitter, contendo duas palavras-chave: “Coronavírus” e “Brasil”. O enfoque é a listagem das frequências dos substantivos (nouns), e a verificação de tais frequências como indicadores dos interesses de discussão, em quatro períodos de tempo: de fevereiro a junho de 2020. O método de pesquisa é quantitativo e envolve a coleta, filtragem, mineração dos textos e análise de resultados. Para a mineração de textos utiliza-se o algoritmo de clustering K-Means e, posteriormente, o software para análise de corpus AntConc. Conclui-se que o método aplicado sinaliza sobre os principais pontos de discussão e suas mudanças ao longo do tempo. Tais sinalizações poderiam contribuir para a criação de categorias de postagens mais detalhadas em uma posterior Análise de Conteúdo

Biografia do Autor

  • Alexandre Ribeiro Afonso, Research Expert Group for Intelligent Information in Multimodal Environment using Natural language Technologies and Ontologies

    Doutor em Ciência da Informação pela Universidade de Brasília (UnB) - Brasília, DF - Brasil.

    Membro do grupo de pesquisa Research Expert Group for Intelligent Information in Multimodal

    Environment using Natural language Technologies and Ontologies (R.E.G.I.I.M.E.N.T.O.).

    http://lattes.cnpq.br/7017201402673628

  • Cláudio Gottschalg Duque, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, Faculdade de Ciência da Informação, Universidade de Brasília, Brasília, DF, Brasil

    Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) - Belo Horizonte, MG - Brasil.

    Líder do grupo de pesquisa Research Expert Group for Intelligent Information in Multimodal Environment using Natural language Technologies and Ontologies (R.E.G.I.I.M.E.N.T.O.).

    Professor Adjunto da Faculdade de Ciência da Informação da Universidade de Brasília (FCI-UnB) e do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCINF-UnB), Brasília-DF, Brasil.

    http://lattes.cnpq.br/8531105272766089

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Publicado

11/12/2020

Edição

v. 16 n. 2 (2020): Perspectivas e desafios informacionais em tempos da pandemia da Covid-19

Seção

Perspectivas e desafios informacionais em tempos da pandemia da Covid-19

Licença

Como Citar

Mineração de textos aplicada a postagens do Twitter sobre Coronavírus: uma análise na linha do tempo. Liinc em Revista, [S. l.], v. 16, n. 2, p. e5325, 2020. DOI: 10.18617/liinc.v16i2.5325. Disponível em: https://revista.ibict.br/liinc/article/view/5325. Acesso em: 14 mar. 2025.