Análise das publicações de mídias alternativas compartilhadas em paginas políticas do Facebook.

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorFermano, Sabrina Gonçalves-
Autor(es): dc.creatorRibeiro, Filipe Nunes-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T15:37:37Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T15:37:37Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-08-06-
Data de envio: dc.date.issued2024-08-06-
Data de envio: dc.date.issued2023-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/18206-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://sol.sbc.org.br/index.php/brasnam/article/view/29335-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://doi.org/10.5753/brasnam.2024.2940-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1020073-
Descrição: dc.descriptionEste estudo propõe uma análise das publicações de links em páginas de mídias alternativas no Facebook, compartilhadas no período de janeiro a outubro de 2022, ano das eleições presidenciais brasileiras. O estudo foca em páginas de orientação política de esquerda e direita, utilizando dados coletados por meio do CrowdTangle. A metodologia envolve coleta, pré-processamento e modelagem de tópicos com o algoritmo Latent Dirichlet Allocation (LDA). Os resultados revelam mudanças nos temas mais discutidos antes do período eleitoral (janeiro a julho de 2022) e durante (agosto a outubro de 2022), com destaque para o significativo aumento do tópico Eleições durante o período eleitoral.do eleitoral (janeiro a julho de 2022) e durante (agosto a outubro de 2022), com destaque para o significativo aumento do topico Eleic¸ ´ oes durante o per ˜ ´ıodo eleitoral.-
Descrição: dc.descriptionThis study aims at analyzing link posts on Facebook pages, focusing on alternative media shared between January and October 2022. The research specifically targets pages aligned with left and right political leaning, using data collected through the CrowdTangle platform. The methodology encompasses data collection, pre-processing, and topic modeling employing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm. The findings reveal shifts in the most discussed topics before the electoral period (January to July 2022) and during it (August to October 2022), with an emphasis on the increase in the Elections topic during the electoral period.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsaberto-
Título: dc.titleAnálise das publicações de mídias alternativas compartilhadas em paginas políticas do Facebook.-
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