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dc.contributor.advisorAndrade, Ermeson Carneiro de-
dc.contributor.authorSilva, Íkaro Alef de Lima-
dc.date.accessioned2023-05-05T14:44:01Z-
dc.date.available2023-05-05T14:44:01Z-
dc.date.issued2023-03-01-
dc.identifier.citationSilva, Íkaro Alef de Lima. Análise de sentimentos de tweets relacionados a vacinas antes e durante a pandemia da COVID-19 no Brasil. 2023. 12 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4507-
dc.descriptionNo início de 2020, a doença COVID-19 se alastrou rapidamente pelo mundo e uma das formas de combatê-la é a vacina. Governos enfrentaram problemas com notícias falsas e grupos contrários à vacinação. Assim, se faz necessário entender os sentimentos da população para propor políticas públicas eficientes. Este artigo descreve uma análise de sentimentos em tweets relacionados a vacinas no Brasil de junho de 2020 a junho de 2021. Os resultados revelaram picos do total de tweets em janeiro e maio de 2021, a predominância de tweets positivos e sentimentos de confiança, medo, submissão e tristeza. Também estão associados ao ex-presidente Jair Bolsonaro. A polaridade negativa foi a menos comum, mostrando que a população brasileira foi receptiva às vacinas.pt_BR
dc.description.abstractIn early 2020, the COVID-19 disease spread rapidly around the world and one of the ways to fight it is the vaccine. Governments faced problems with fake news and anti-vaccination groups. Thus, it is necessary to understand the feelings of the population in order to propose efficient public policies. This article describes a sentiment analysis on vaccine-related tweets in Brazil from June 2020 to June 2021. The results revealed peaks in total tweets in January and May 2021, the predominance of positive tweets, and feelings of confidence, fear, submission and sadness. They are also associated with former President Jair Bolsonaro. The negative polarity was the least common, showing that the Brazilian population was receptive to vaccines.pt_BR
dc.format.extent12 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAtribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)pt_BR
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectTwitter (Rede social on-line)pt_BR
dc.subjectMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectCOVID-19, Pandemia dept_BR
dc.subjectVacinaspt_BR
dc.subjectEmoçõespt_BR
dc.titleAnálise de sentimentos de tweets relacionados a vacinas antes e durante a pandemia da COVID-19 no Brasil.pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7938306473921402pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2466077615273972pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Computaçãopt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)

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