Análise de Sentimentos Aplicada à Política

Motivação

Com a expansão da internet e o surgimento de redes sociais como Twitter e Facebook tem-se notado o uso desses sites para não só relatar eventos do cotidiano, mas também para expressar as opiniões sobre diversos acontecimentos como esportes, política etc. O uso mais ativo de redes sociais provoca também o aumento na mobilização dos usuários, seja por meio de protestos e manifestações ou petições online.

Essa mobilização motiva diversos estudos em Análise de Sentimentos, ramo da Ciência da Computação que aplica técnicas de processamento de linguagem natural e linguística computacional para extrair, identificar e classificar informações subjetivas de um texto, que tenham aplicação à política, seja para avaliar a opinião dos usuários em relação a uma entidade política (candidato ou partido)[1] como também meio de prever os resultados de uma eleição[2]. Este trabalho tem como objeto de estudo as opiniões dos usuários do Twitter acerca das propostas de emenda constitucional do teto dos gastos (PEC55), da previdência (PEC287) e a proposta de lei da terceirização. Serão coletados diversos tweets para compor nosso corpus. Em seguida esses textos serão tratados utilizando técnicas de processamento de texto e aprendizado supervisionado para, por exemplo, classificar a informação como positiva ou negativa.