Analysis of Twitter users' sentiments about the first round 2022 presidential election in Brazil

Abstract

O crescimento da internet e da comunicação por meio das redes sociais, facilitou a obtenção de informações sobre o que outros indivíduos estão pensando e qual a opinião deles para determinado assunto, porém, uma pessoa manualmente não consegue analisar todos os comentários na rede sobre certo tema, sendo necessário o uso de tecnologias, computadores e algoritmos para auxiliar na análise dos dados. Diante disso, este trabalho tem o objetivo de coletar, processar e classificar os sentimentos de uma amostra de textos publicados no Twitter, em Português, sobre as eleições presidenciais no Brasil em 2022, utilizando o processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados para analisar os comentários e conseguir classificar os tweets entre opiniões positivas, neutras e negativas. Nós usamos duas representações textuais clássicas (Bag of Words and TFIDF) e seis classificadores (Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, MLP, e SVM) Desse modo, predizer qual candidato tem uma maior aceitação/rejeição por parte dos brasileiros nas eleições de 2022, considerando apenas os candidatos com melhores posições nas pesquisas de intenção de votos. De acordo com os resultados obtidos empregando um dataset balanceado no treinamento dos algoritmos, o candidato com maior porcentagem de sentimentos positivos foi Jair Bolsonaro, sentimentos neutros foi Luiz Inácio Lula da Silva e sentimentos negativos foi Ciro Gomes.