Notícias relacionadas a pessoas com deficiência: uma análise do conteúdo gerado pelos usuários em postagens de mídias sociais

Abstract

As mídias sociais desempenham um papel essencial para as pessoas com deficiência e seus familiares por proporcionarem um canal de denúncia e induzirem a construção de redes de apoio. No entanto, discursos de ódio também são encontrados nessas mídias. Nesse sentido, uma análise das postagens de mídia social sobre notícias relacionadas à deficiência no Brasil é apresentada neste artigo. Os comentários da mídia foram coletados e analisados usando modelagem de tópicos e análise de sentimentos. Além disso, as postagens foram classificadas de acordo com o seu conteúdo. Os resultados mostram que há uma busca sobre o assunto, principalmente em relação a reclamações ou em busca de apoio mútuo. Os achados da pesquisa podem guiar a formação de uma rede de apoio às pessoas com deficiência e suas famílias.

Desenvolvimento de um conjunto de dados com comentários extraídos da plataforma Twitch sobre o jogo League of Legends

“…O método utilizado foi o Non-Negative Matrix Factorization (NMF) por ter um melhor desempenho para tarefas de classificação textual em textos curtos quando comparado ao Latent Dirichlet Allocation (LDA). Como entrada, foi gerada uma matriz multi-dimensional de termos, a Bag-of-Words (BoW) com o peso estruturado no Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), como utilizado em outros trabalhos próximosàárea [Rodrigues et al 2020. A saída para cinco tópicos e palavras de modo geral e para cada streameré listada nas Tabelas 4 e 5, respectivamente.…”

Um olhar sobre turismo gastronômico: um caso no TripAdvisor

“…Em se tratando de atividades de mineração de texto, uma tarefa que influencia a qualidade dos resultadosé a preparação dos dados [Aggarwal 2018]. Essa etapa consiste no tratamento das informações a fim de remover inconsistências e melhorar a confiabilidade dos resultados de pesquisa [Rodrigues et al 2020, Cirqueira et al 2018. Foi implementado o pré-processamento através da linguagem Python, usando a biblioteca NLTK por possuir suporte para o idioma Português.…”

“…Neste trabalho, a análise de sentimentosé utilizada para identificar a polaridade de um comentário, visto que a nota dada pelo usuário não pode ser utilizada para caracterizar esse atributo em todas as sentenças ou aspectos [Valdivia et al 2019]. Para executar essa tarefa foi usada a biblioteca Polyglot [Chen and Skiena 2014], por possuir bons resultados em trabalhos anteriores no idioma Português [Rodrigues et al 2020]. Pelo fato dessa ferramenta produzir um resultado numérico de -1à 1, foi realizada uma categorização da polaridade (P), de modo a ser neutra quando P = 0, positiva quando 0 < P ≤ 1 e negativa quando -1 ≤ P < 0.…”

“…Foram utilizadas diferentes opções de construções de tópicos e palavras (T-P), respectivamente: 3-5, 5-10, 10-5, 4-5, 4-8, 5-8. Visto que a escolha dessas representações são arbitrárias [Silva Junior et al 2020, Rodrigues et al 2020, adotou-se o melhor esquema que possibilitasse a rotulação dos tópicos pelos anotadores.…”

An extensive analysis of online restaurant reviews: a case study of the Amazonian Culinary Tourism

“…Sentiment analysis can be defined as a technique for handling opinions, feelings and subjectivity in texts [21]. The Polyglot [22] library was used to perform this task, as it had good results in previous works for Portuguese language [23]. Since this library produces a numerical result (P) that varies from -1 to 1, the values obtained in this analysis were categorized as Neutral when P = 0; Positive when 0 < P ≤ 1 and Negative when -1 ≤ P < 0.…”