Análise de dados do twitter: uma perspectiva psicológica do baixo rendimento dos estudantes brasileiros durante e pós pandemia
| dc.contributor.author | Silva, Alex Santos Da | |
| dc.contributor.author | Lopes, Paulo Henrique Miranda | |
| dc.contributor.author | Fontoura, José Roberto | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-01T17:22:04Z | |
| dc.date.available | 2023-08-01T17:22:04Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | Durante a pandemia, ampliou-se o uso das redes sociais como meio de comunicação, expressão e interação entre pessoas ao redor do mundo. Para exploração disso, foi desenvolvida uma aplicação para coletar e analisar dados de postagens através de uma máquina de aprendizado usando processamento de linguagem natural (PLN) para identificação e análise de sentimentos em relação à universidade. Para a construção do embasamento teórico foram usados autores como: MEDHAT; HASSAN; KORASHY. Essa pesquisa se configura como exploratória e descritiva, tendo como objetivo cruzar dados retirados de publicações do Twitter visando analisar assuntos mais relevantes durante os últimos quatro anos para identificação de palavras, frases e expressões para determinado sentimento nos textos coletados. Os resultados revelaram uma predominância de sentimentos negativos nas postagens dos alunos, indicando o confinamento decorrente da pandemia como um impacto negativo tanto no bem-estar emocional quanto no desempenho acadêmico. | |
| dc.description.abstract2 | During the pandemic, the use of social networks as a means of communication, expression and interaction between people around the world has expanded. To explore this, an application was developed to collect and analyze data from posts through a learning machine using natural language processing (NLP) to identify and analyze feelings towards the university. For the construction of the theoretical basis, authors such as MEDHAT; HASSAN; KORASHY were used. This research is configured as exploratory and descriptive, aiming to cross data taken from Twitter publications in order to analyze more relevant subjects during the last four years to identify words, phrases and expressions for a certain feeling in the collected texts. The results revealed a predominance of negative feelings in the students' posts, indicating the confinement resulting from the pandemic as a negative impact on both emotional well-being and academic performance. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.uri | https://saberaberto.uneb.br/handle/123456789/4716 | |
| dc.identifier2.Lattes | 5448504951889499 | |
| dc.identifier2.Lattes | 7410531451699564 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | |
| dc.rights2 | Attribution 3.0 Brazil | en |
| dc.subject.keywords | ||
| dc.subject.keywords | Análise de sentimentos | |
| dc.subject.keywords | Processamento de linguagem natural. | |
| dc.title | Análise de dados do twitter: uma perspectiva psicológica do baixo rendimento dos estudantes brasileiros durante e pós pandemia | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article |