Definindo sinais textuais para classificação automática de textos informativos e opinativos em redes sociais

• Processo: 23/12267-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 26 de outubro de 2023
• Data de Término da vigência: 25 de fevereiro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Helena de Medeiros Caseli
• Beneficiário: Leticia Bossatto Marchezi
• Supervisor: Carolina Evaristo Scarton
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Sheffield, Inglaterra
• Vinculado à bolsa: 22/16511-3 - Classificação automática de textos informativos e opinativos em redes sociais, BP.IC
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial Processamento de linguagem natural Mídias sociais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de subjetividade | Aprendizado de Máquina | Inteligência Artificial | Processamento de Linguagem Natural | Sinais Textuais | Inteligência Artificial

Resumo

Na contemporaneidade da era digital, a evolução da Internet provocou novos paradigmas de comunicação, levando à diversificação dos canais de disseminação de informações. Enquanto o surgimento de plataformas de mídia social, especialmente o Twitter, democratizou a compartilhamento de informações, um desafio pertinente reside na distinção entre conteúdo opinativo pessoal e conteúdo factual e informativo. Apesar de sua crescente importância, estudos focados na diferenciação automática de tais conteúdos no contexto político de tweets ainda são escassos. Este projeto visa elucidar os sinais textuais que são usados para diferenciar opiniões de conteúdo factual, com foco principal em postagens no Twitter no domínio político. Ao desenvolver tais análises, este projeto se propõe a inovar heurísticas e métodos fundamentados em princípios textuais, proporcionando uma nova abordagem para rotular fracamente um grande corpus composto por postagens. Este trabalho amplia o projeto de Iniciação Científica em desenvolvimento com o apoio da FAPESP (22/16511-3) e também faz parte de um projeto maior (Bolsa de Pesquisa da FAPESP 22/03090-0). (AU)