Navegando por Assunto "Emoções"

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A emoção na música pernambucana e periférica: o amor nos tempos do brega romântico
(2024-02-29) Santos, Maria Cecília Duran Correia; Cardoso, Maria Grazia Cribari; http://lattes.cnpq.br/2450643941158970; http://lattes.cnpq.br/9308546036230827
As emoções são construídas culturalmente e são moldadas historicamente pelo contexto no qual estão inseridas e se manifestam simbolicamente por meio de manifestações culturais, sociais e artísticas. As emoções, especialmente o amor, são influenciadas pelo contexto cultural da sociedade em que se encontram, como os papéis de gênero e de classe. O artigo tem como objetivo estudar as emoções e analisar a expressão do amor encontrada na música brega romântica, produzida no Estado de Pernambuco. O processo de estudo foi conduzido por meio de uma pesquisa qualitativa, tendo como base os teóricos clássicos e contemporâneos da Antropologia das Emoções. Foi realizada uma pesquisa de campo em shows de brega, blocos de carnaval. Foram conduzidas entrevistas com os ouvintes e analisadas algumas músicas utilizando o método interpretativo. A partir deste estilo musical, é possível vislumbrar um campo cultural específico com os fatores sociais e emocionais inseridos na construção das letras, os quais se relacionam com o significado de amor percebido pelos ouvintes e produtores das músicas.
Abordagem híbrida e independente de domínio para extração de aspectos na análise de sentimentos
(2018) Lins, André Lucas Machado; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/3233947254235611
As opiniões são centrais a quase todas as atividades humanas e são chaves influenciadoras do nosso comportamento. Nossas crenças e percepções da realidade, e as escolhas que fazemos, são em grau considerável, condicionadas a como os outros veem e avaliam o mundo. Tendo em vista esta afirmação a área da Análise de Sentimentos ou Mineração de Opinião vem crescendo constantemente, a possibilidade de entender os sentimentos e opiniões que pessoas expressam sobre determinados assuntos enchem os olhos de todos. A Análise de Sentimentos(AS) é o estudo computacionaldasopiniões,atitudeseemoçõesdaspessoasemrelaçãoaumaentidade. A literatura sobre Análise de Sentimentos é bastante vasta, existindo inúmeras variações de como realizar essa tarefa. Uma dessas variações da AS que vem recebendo bastanteatençãodospesquisadoresnosúltimosanoséaAnálisedeSentimentosbaseada em Aspectos(ASBA). Nessa abordagem os sentimentos são identificados em relação a aspectos de sentenças, a fim de discernir os tópicos que são tratados em cada sentença ou documento. A ASBA é dividida em três grandes tarefas que são a extração,classificaçãoeagregaçãodoaspecto,sendoaextraçãodoaspectocomoa tarefa mais complexa. Existem muitas abordagens para resolver a tarefa da extração de aspecto para ASBA, porém muitas dessas são abordagens dependentes de um domínio, o que dificulta replicar estas abordagens para outros domínios que não possuam as mesmas características. Logo, este trabalho visa propor um método híbrido e independente de domínio para extração de aspectos para ASBA, que consiste em quatro grandes etapas. A primeira identifica todos os aspectos candidatos a partir de regrassemânticasparacadasentença.Apósissoégeradoumléxicodetodasassentenças contendo os aspectos e sentimentos mais relevantes. Então segue-se a poda dos aspectos candidatos utilizando regras semânticas através do léxico de aspectos e sentimentos criados e, por último, é feita a seleção dos aspectos restantes através de um limiar dinâmico. Essa proposta foi avaliada nas bases de dados do Semeval 2016, contendo opiniões sobre vários aspectos relacionados com restaurantes e laptops, utilizando as métricas de avaliação mais utilizadas na literatura. Os resultados experimentais obtidos sugerem que o método proposto é competitivo quando comparado a vários outros métodos dependentes e independentes de domínio do estado da arte.
Analisando a opinião de usuários do Twitter em relação ao lockdown no Brasil: um estudo frente à mídia convencional
(2022-05-23) Silva, Paulo Alves da; Belo, Ítalo César de Souza; Oliveira, Marcelo Iury de Sousa; http://lattes.cnpq.br/2328386382232459; http://lattes.cnpq.br/3240928244006916
No cenário pandêmico, diversos países buscaram alternativas para reduzir os altos índices de contágio e mortalidade causados pela COVID-19. Dentre os meios utilizados, estava o lockdown que se caracteriza por ser a medida mais rígida de isolamento social. Embora o lockdown seja considerado por muitos uma excelente ferramenta para a proteção da saúde, a adoção dessa medida divide opiniões. Nesse sentido, a análise de sentimentos surge como um mecanismo que pode ser utilizado para compreender a opinião da população sobre o lockdown. O impacto social causado por essa medida contribui para o surgimento de matérias oriundas dos mais diversos veículos midiáticos, que podem influenciar fortemente o pensamento crítico da população. Nesse contexto, o presente trabalho realizou uma análise de sentimentos com o objetivo de compreender como os usuários do Twitter reagiram em relação à implantação do lockdown no Brasil durante a pandemia do COVID-19. Além disso, os resultados da análise no Twitter foram comparados com os conteúdos advindos da literatura cinza, focando nas matérias de autoria da mídia convencional, que abordaram informações acerca do tema. Para realização desta pesquisa, dados foram extraídos da rede social Twitter e processados através de um ensemble, composto pelos seguintes algoritmos de aprendizagem de máquina: Multinomial Naïve Bayes, SVM, Random Forest, rede neural MLP e o classificador de Regressão Logística. Além disso, técnicas de Active Learning, através da abordagem de incerteza, foram combinadas ao ensemble, para obter uma maior precisão dos dados classificados. De acordo com os resultados, notou-se uma interessante predominância de sentimentos a favor do lockdown, bem como, conflitos entre os dados obtidos pelo processo de análise de sentimentos no Twitter e informações publicadas na literatura cinza.
Análise de sentimentos de tweets relacionados a vacinas antes e durante a pandemia da COVID-19 no Brasil
(2023-03-01) Silva, Íkaro Alef de Lima; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/7938306473921402
No início de 2020, a doença COVID-19 se alastrou rapidamente pelo mundo e uma das formas de combatê-la é a vacina. Governos enfrentaram problemas com notícias falsas e grupos contrários à vacinação. Assim, se faz necessário entender os sentimentos da população para propor políticas públicas eficientes. Este artigo descreve uma análise de sentimentos em tweets relacionados a vacinas no Brasil de junho de 2020 a junho de 2021. Os resultados revelaram picos do total de tweets em janeiro e maio de 2021, a predominância de tweets positivos e sentimentos de confiança, medo, submissão e tristeza. Também estão associados ao ex-presidente Jair Bolsonaro. A polaridade negativa foi a menos comum, mostrando que a população brasileira foi receptiva às vacinas.
Análise de sentimentos dos tweets relacionados ao Superior Tribunal Federal no ano de 2019
(2022-11-10) Cadengue, Guilherme Lapa de Araújo; Andrade, Ermeson Carneiro de; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/8502533221842320
As redes sociais desde suas origens afetaram todos os usuários da Internet. Redes sociais, como o Twitter fornecem um novo modo de comunicação, interação e principalmente uma forma de expressar opiniões sobre os diversos eventos da vida em sociedade, consequentemente possibilitam geração de conteúdo. Conhecer as opiniões dos brasileiros sobre instituições públicas é muito importante para o engajamento das pessoas na sociedade, como forma de agentes participantes nas decisões que afetam todos os indivíduos, ou seja, é uma forma de inclusão social. A aplicação da Análise de sentimentos é realizada em diversas áreas para extrair o teor da opinião pública. Este trabalho visa identificar os sentimentos da população brasileira sobre o Superior Tribunal Federal do Brasil através dos conteúdos de tweets publicados entre Janeiro e Dezembro de 2019. Para isso foram coletados os tweets no período, os quais foram pré-processados, classificados e analisados. Os resultados mostram opiniões bastante polarizadas, mas que predominam, de forma geral, opiniões negativas em relação ao STF (estimativa em 51,7%).
Análise de sentimentos em Tweets relacionados ao desmatamento da Floresta Amazônica
(2021-12-17) Silva, Vinicius José Paes e; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/7437953784606274
A Floresta Amazônica está sendo devastada no maior ritmo dos últimos anos. Em 2021, Amazônia registra o maior acúmulo de desmatamento em 5 anos, passando de 13 mil km2 entre agosto de 2020 a julho de 2021. Um aumento de 22% no desmatamento, em relação ao mesmo período do ano anterior, sendo o maior número desde 2006. Embora muitos trabalhos abordem o tema de desmatamento, nenhum deles foca em analisar os sentimentos da população brasileira com relação ao tema. Este trabalho apresenta uma análise dos sentimentos dos usuários brasileiros do Twitter relacionados ao desmatamento da Floresta Amazônica através da mineração de texto do Twitter e busca entender como os usuários brasileiros opinam e dialogam sobre a desmatamento da Floresta Amazônica. Os resultados revelam que os usuários brasileiros tendem a reagir a acontecimentos relacionados ao desmatamento da floresta Amazônica no Twitter e, que em sua maioria, os usuários apresentam sentimento negativo sobre o tema, alcançando picos de aproximadamente 60% dos tweets em determinado momento.
Aspect term extraction in aspect-based sentiment analysis
(2019) Francisco, Alesson Delmiro; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340
O uso crescente da Internet criou a necessidade de analisar uma vasta quantidade dedados. Uma grande quantia de dados é apresentada como Texto em Linguagem Naturalnão estruturado, com várias maneiras de expressar a mesma informação. É uma tarefaimportante extrair informação e significado destes conteúdos não estruturados, comoopiniões em produtos ou serviços. A necessidade de extrair e analisar a vasta quantidadede dados criados todos os dias na Internet ultrapassou as capacidades humanas, comoresultado, várias aplicações de mineração de texto que extraem e analisam dados textuaisproduzidos por humanos estão disponíveis atualmente, uma destas aplicações é a Análise deSentimentos usada para que empresas e provedores de serviços possam usar o conhecimentoextraído de documentos textuais para melhor entender como seus clientes pensam sobreeles. No entanto, a tarefa de analisar texto não estruturado é difícil, por isso é necessárioprover informação coerente e resumos concisos para as revisões. Análise de Sentimentoé o processo de identificar e categorizar computacionalmente opiniões expressadas numtexto, especialmente para determinar a atitude do autor sobre um tópico ou produto emparticular. Análise de Sentimentos Baseada em Aspectos (ABSA) é um sub-campo daAnálise de Sentimentos que tem como objetivo extrair opiniões mais refinadas e exatas,quebrando o texto em aspectos. A maior parte dos trabalhos atuais na literatura não lucramde recursos baseados em semântica ou análises baseadas em Processamento de LinguagemNatural na fase de pré-processamento. Para tratar essas limitações, um estudo nestesrecursos é feito com o objetivo de extrair as características necessárias para a execuçãoda tarefa, e para fazer a melhor combinação para Extração de Termo de Aspecto. Estetrabalho tem como o principal objetivo implementar e analisar um método de Extraçãode Termo de Aspecto (ATE) de críticas de usuários (restaurantes e laptops). O métodoproposto é baseado em uma abordagem supervisionada chamada Campos CondicionaisAleatórios (CRF) que otimiza o uso de características para classificação, esta escolha éjustificada pelos trabalhos relacionados anteriores que demonstram a eficácia do CRFpara ATE. Um estudo também é feito em métodos para propor novas características eexperimantar com combinações de características para obter as melhores combinações.O estudo detalhado é feito a partir da experimentação com características de palavra,n-gramas e características customizadas utilizando um algoritmo supervisionado CRF pararealizar a tarefa de Extração de Termo de Aspecto com resultados em termo de Precisão,Cobertura e F-Measure, as métricas padrões de avaliação adotadas na área. Por fim, umaavaliação comparativa entre o método proposto para ATE contra outros trabalhos daliteratura mostra que o método apresentado neste trabalho é competitivo.
Confeitaria e saúde mental
(2024-03-08) Oliveira, Lucicleide Eliete Pereira de; Siqueira, Amanda de Morais Oliveira; http://lattes.cnpq.br/0925121801904264
A palavra "confeitaria" deriva do verbo latino "conficere", relacionado à preparação de alimentos. Além de ser uma prática milenar, a confeitaria é reconhecida como uma forma de terapia ocupacional, com estudos contemporâneos explorando sua relação com o bem-estar psicológico. A saúde mental, definida como o equilíbrio emocional e a capacidade de lidar com desafios, é influenciada por fatores biológicos, psicológicos e sociais. Este trabalho objetiva descrever as principais percepções emocionais relatadas pela prática da confeitaria e analisar relatos pessoais dos possíveis efeitos emocionais sobre experiências na confeitaria nas diferentes etapas de produção. Os resultados da pesquisa sobre confeitaria e saúde mental, feita com 103 pessoas, que responderam a perguntas sobre os efeitos psicológicos que fazer preparações doces causaram em sua saúde mental. A amostra foi de participantes válidos (n=78). A maioria dos participantes (87,2%) relatou sentir algum efeito positivo. Os participantes destacaram várias razões para isso, incluindo aprendizado e prazer no produto, momento de foco e concentração, terapia e expressão artística, alívio do estresse e realização, efeitos sociais positivos, empoderamento feminino e outras razões terapêuticas. 88,5% dos participantes relataram uma melhoria em sua saúde mental através da confeitaria, 89,4% indicaram que essa atividade pode ser uma forma eficaz de terapia criativa; 93,2% de redução do estresse da ansiedade e 83,3% relataram experiências positivas ao compartilhar suas criações com amigos, familiares ou comunidades online. Apesar dos resultados promissores desta pesquisa, ainda são necessárias mais investigações para corroborar e aprofundar nosso entendimento sobre a relação entre confeitaria e saúde mental. Estudos adicionais poderiam explorar diferentes aspectos dessa conexão, como os efeitos a longo prazo da prática da confeitaria na saúde mental, a eficácia de intervenções específicas de confeitaria para o tratamento de condições psicológicas e a influência de fatores contextuais, como o ambiente de trabalho ou social, na experiência dos indivíduos.
Estudo comparativo de algoritmos de classificação supervisionada para classificação de polaridade em análise de sentimentos
(2019) Albuquerque, Rotsen Diego Rodrigues de; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/6441716676783585
Com o grande aumento de dados na internet, mostra-se uma rica fonte para a avaliação da opinião pública sobre uma entidade específica. Consequentemente, o número de opiniões disponíveis torna impossível uma tomada de decisão se for necessário ler e analisar todas as opiniões. Como o uso de Machine Learning tem sindo bastante usado, irei apresentar um estudo comparativo de dois algoritmos para classificar oscomentários usando técnicas de processamento de linguagem natural e Análise de Sentimentos. O dados obtidos foram obtidos manualmente onde através do site de competições chamado Kaggle temos cerca de 50.000 comentários sobre diversos filmes. Este estudo tem por finalidade usar também os conceitos da ciência de dados e Machine Learning, processamento de linguagem natural e analises de sentimentos para agregar mais informação sobre a industria de entretenimento e cinema. Por isso esses algoritmos foram criados para que seja possível mostrar os resultados para esse domínio nos reviews de filmes registrados no site da grande industria cinematográfica o famoso IMDB. Após a aplicação dos treinos e testes, a máquina teve uma Acuráciade 86% sobre a predição de textos comentados de filmes.
Euforia: um jogo didático para relacionar emoções, saúde mental e Química
(2022-10-14) Franco, Marcus Vinícius da Silva; Simões Neto, José Euzébio; http://lattes.cnpq.br/3560726840212196; http://lattes.cnpq.br/2999723486603815
No que diz respeito às discussões sobre o ensino de Química que seja antagônico ao ensino por transmissão, surge o lúdico, mais precisamente em uma proposta de um jogo didático digital, como uma possibilidade interessante para o ensino. Ademais, a escola prefere ignorar a discussão de assuntos relacionados à saúde mental do estudante, categorizando-as como um tabu. A partir disso, apresentamos, neste trabalho, a ideia de desenvolver um jogo digital que aborde temas científicos e relacionados à saúde mental, baseado na Química presente nas emoções. O desenvolvimento do jogo foi pensado em cinco passos: leitura de referencial teórico sobre jogos didáticos e game design, definição do gênero do jogo, prospecção e jogatina de jogos disponíveis do gênero selecionado, determinação da história do jogo e, por fim, elaboração da jogabilidade proposta para o jogo. Após definir essas etapas algumas questões foram colocadas a reflexão, acerca da validação, nas quais o jogo proposto demonstra alguns indícios de validação teórica, com a categoria “limitação de tempo” e “interatividade” como questões para reelaboração futura. Em uma possível aplicação, na qual alguns aspectos como o ambiente físico da sala de aula e as condições financeiras dos estudantes também podem ser consideradas como limitações. Por fim, discussões são pontuadas acerca de possibilidades de novos estudos relacionados à área.
Inovação tecnológica e arte publicitária: a interferência do uso da inteligência artificial em filmes publicitários sob a percepção do espectador
(2023-10-25) Ferreira, Adalberto Ribeiro; Araújo Filho, Mironaldo Borges de; http://lattes.cnpq.br/4535402164652924; http://lattes.cnpq.br/1511373809509639
As marcas e a publicidade vêm se reinventando imagens atrativas e presentes na memória do público, tornando-se parte do seu cotidiano. Para tanto, adota diversas técnicas para se destacar na mente do consumidor, em meio a muitas informações disponíveis. O presente trabalho teve como objetivos, estabelecer uma relação de conceitos de tecnologia, inovação e inteligência artificial com a arte publicitária e assim compreender como o uso da inteligência artificial interfere na percepção e nas emoções dos espectadores de filmes publicitários. A metodologia aplicada foi de caráter descritivo com abordagem quali-quantitativa, tendo como instrumento de coleta a aplicação de um questionário a respeito de filmes publicitários, a fim de apurar a percepção dos entrevistados sobre o uso da inteligência artificial nesses filmes. Foram analisados três filmes publicitários, sendo um deles criado totalmente com auxílio da inteligência artificial, outro criado parcialmente com o auxílio de IA e um terceiro, sem nenhum auxílio de IA. O estudo indicou com resultados que nos três filmes, a maior parcela dos entrevistados conseguiu identificar quais foram os filmes criados com IA e o que não foi criado com IA.
Os efeitos da (in)felicidade no processo dedesenvolvimento de software
(2019) Falcão, Tiago Coutinho; Marinho, Marcelo Luiz Monteiro; http://lattes.cnpq.br/3362360567612060; http://lattes.cnpq.br/8796523691341550
No processo de desenvolvimento de software o principal ator e responsável por impactar diretamente na produção, é o indivíduo. Com o aumento da literatura e das vivências profissionais, assim como a importância de se estudar o ser humano, estudos recentes envolvendo os aspectos humanos na engenharia de software procuram relacionar fatores psicológicos com ciências exatas. Estudos mostram que emoções como a(in)felicidade num ambiente de desenvolvimento de software estão diretamente ligadas a qualidade do software , afetando o desempenho do desenvolvedor. Compreender a felicidade e a infelicidade é possível elaborar formas que melhorem as condições do ambiente de trabalho,a produtividade e motivação do desenvolvedor.O presente trabalho busca identificar os efeitos da (in)felicidade no desempenho dos desenvolvedores de software atuantes no estado de Pernambuco. Neste trabalho, serão analisados os efeitos e os fatores moderadores que influenciam o desempenho dos desenvolvedores quando estão felizes e infelizes durante o processo de desenvolvimento de software.Baseada em uma revisão bibliográfica e na opinião de envolvidos no desenvolvimento de software, através de um questionário, que contou com a participação de 71 desenvolvedores, foram levantados os fatores moderadores capazes de influenciar emocionalmente o indivíduo acarretando na melhora ou piora do seu desempenho. Dentre eles estão: saúde mental e física influenciando negativamente e a motivação do time como fator moderador positivo. Apesar de algumas empresas terem flexibilidade em diversos sentidos como por exemplo, a vestimenta,coffee breakse espaços de lazer,a atenção ao desenvolvedor muitas vezes não é explorada individualmente. Nesse trabalho, podemos concluir que fatores como a Saúde Mental comprovam que o cuidado com o bem-estar do individuo é de extrema importância para um bom funcionamento do processo de desenvolvimento.
Sentiment analysis of tweets related to SUS before and during COVID-19 pandemic
(2021-02-19) Silva, Henrique Farias Pereira da; Andrade, Ermeson Carneiro de; Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de; Dantas, Jamilson Ramalho; http://lattes.cnpq.br/5655706091153128; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/9810796504568932