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Análise da evolução do discurso com uso de técnicas de modelagem de tópicos
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1102558
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Gomes Junior, Luiz Celso | - |
| Autor(es): dc.contributor | Gomes Junior, Luiz Celso | - |
| Autor(es): dc.contributor | Nassu, Bogdan Tomoyuki | - |
| Autor(es): dc.contributor | Santanchè, André | - |
| Autor(es): dc.creator | Rocha, Eduardo Yoshio da | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:49:36Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:49:36Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-10-16 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-24 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32704 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1102558 | - |
| Descrição: dc.description | With the growing use of social networks, the impact that content on these networks has on today’s society also grows, influencing billions of people around the world. Since in this virtual world the diversity of subjects discussed and ideas expressed is very large, the analysis of the content displayed on social networks becomes of great importance for understanding the influence that these networks have on the behavior of society as a whole. Thus, the present work aims to analyze the evolution of discourses in posts on social networks in order to identify patterns that allow us to assess changes in discourse, unusual events or other relevant factors in their content. In the current scenario of the pandemic generated by the Sars-cov-2 virus, the study of the speeches of Brazilian municipal governments in posts on social networks, more precisely on Facebook, becomes relevant for the aforementioned analysis of the behavior of the population during the pandemic. This work sought to evaluate the application of two machine learning techniques for the analysis of speech evolution: (i) LDA (Latent Dirichlet Allocation) with temporal discretization in time intervals, and (ii) ) TOT (Topics Over Time), without temporal discretization. The models are compared quantitatively and qualitatively. The main contribution of this work is the comparison of the advantages and disadvantages of each model. It was not possible to obtain a clear result of which of the two is the best model, because although the LDA model with discretization better represents the evolution by topics, the TOT model presents better metrics in the linear regression that was performed as part of the quantitative analysis. | - |
| Descrição: dc.description | Com o crescente uso das redes sociais, cresce também o impacto que o conteúdo nessas redes tem na sociedade atual, influenciando bilhões de pessoas no mundo todo. Uma vez que nesse mundo virtual a diversidade de assuntos discutidos e ideias expressas é muito grande, a análise do conteúdo disposto nas redes sociais torna-se de grande importância para o entendimento da influência que essas redes têm no comportamento da sociedade como um todo. Assim, o presente trabalho tem o objetivo de analisar a evolução dos discursos em postagens nas redes sociais com o intuito de identificar padrões que permitam avaliar mudanças no discurso, eventos incomuns ou outros fatores relevantes nos seus conteúdos. No cenário atual da pandemia gerada pelo vírus Sars-cov-2, o estudo dos discursos de prefeituras municipais brasileiras em postagens em redes sociais, mais precisamente no Facebook, torna-se relevante para a mencionada análise do comportamento da população durante a pandemia. Este trabalho procurou avaliar a aplicação de duas técnicas de aprendizado de máquina para a análise da evolução do discurso: (i) LDA (Latent Dirichlet Allocation ou Alocação Latente de Dirichlet) com discretização em intervalos de tempo, e (ii) TOT (Topics Over Time ou Tópicos ao Longo do Tempo), sem discretização temporal. Os modelos foram comparados quantitativamente e qualitativamente. A principal contribuição deste trabalho é a comparação das vantagens e desvantagens de cada modelo. Não se pôde obter um resultado claro de qual dos dois é o melhor modelo, pois apesar de o modelo do LDA com discretização representar melhor a evolução por tópicos, o modelo do TOT apresenta métricas melhores na regressão linear que foi feita como parte da análise quantitativa. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia de Computação | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes sociais on-line | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Análise do discurso | - |
| Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 (Doença) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Administração municipal - Brasil | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Online social networks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Discourse analysis | - |
| Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 (Disease) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Municipal government - Brazil | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
| Título: dc.title | Análise da evolução do discurso com uso de técnicas de modelagem de tópicos | - |
| Título: dc.title | Analysis of the evolution of discourse using topic modeling techniques | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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