Detecção de Posicionamento e Rotulação Automática de Usuários do Twitter: estudo sobre o embate científico-político no contexto da CPI da Covid-19

Abstract

O posicionamento das pessoas em torno de questões sociais e políticas é muitas vezes realizado via mensagens postadas nas mídias sociais. Prever esse posicionamento sem a ajuda de rotulações manuais pode ser uma tarefa desafiadora. Utilizando um estudo de caso específico, a saber, a CPI da Covid-19, este artigo propõe um método para detectar e quantificar o posicionamento de usuários do Twitter em relação a um tema politicamente controverso e polarizado. Por meio do uso de abordagens computacionais combinadas com fatores sociais, como homofilia e estrutura de rede, foi possível rotular automaticamente 98% dos usuários presentes nas bases de dados estudadas, com pouquíssima intervenção humana, bem como categorizar suas posições por meio de uma pontuação de valência de posicionamento e duas métricas complementares: grau de equilíbrio e engajamento.

Um Estudo de Modelos e Sistemas de Bancos de Dados para Redes Sociais

“…Em [Costa et al 2022], os autores modelam dados disponibilizados em um SGBD (novamente não citado) em um modelo de grafo com mais de 144 mil nós e mais de 110 mil arestas, novamente sem indicac ¸ão de como estes dados são guardados e processados. Em [Santos and Goya 2022] foram coletados por volta de 14,7 milhões de tweets e 662.793 usuários para detecc ¸ão de posicionamento, e em [Paes et al 2022], os autores coletam aproximadamente 252 mil tweets. Nos casos não também se detalha nem o modelo, nem o sistema de banco de dados utilizado, se é que algum foi.…”