TCC - Bacharelado em Sistemas de Informação (UAST)
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Item 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/3240928244006916No 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.Item Explorando o sentimento no twitter sobre a implementação do ensino virtual no Brasil em face da covid-19 .(2022-05-27) Leite, Felipe Antonio Alves; Belo, Ítalo César de Souza; Oliveira, Marcelo Iury de Sousa; http://lattes.cnpq.br/2328386382232459; http://lattes.cnpq.br/3240928244006916; http://lattes.cnpq.br/2530370455196055O alto risco de contaminação do COVID-19 fez vários países adotarem medidas de distanciamento social e isolamento. Como resultado dessas políticas, o ensino virtual foi a alternativa escolhida por muitas escolas e instituições de ensino superior para dar continuidade às suas aulas. No entanto, essa situação, induzida pelo COVID-19, levantou algumas questões sobre a adequação do aprendizado virtual em relação às expectativas de discentes e docentes. Este trabalho realizou um estudo de análise de sentimento em mensagens do Twitter, com o objetivo de compreender o sentimento dos usuários brasileiros (professores e estudantes) sobre os primeiros meses do ensino virtual no Brasil durante a pandemia de COVID-19. Além disso, buscou-se identificar os fatores responsáveis por determinados sentimentos e as consequências do ensino virtual no início da pandemia. Visando atingir estes objetivos, foi realizada uma análise de sentimentos utilizando um ensemble e a técnica Active Learning, a fim de garantir uma melhor precisão na classificação dos dados e, consequentemente, ter um entendimento do atual cenário. Ao analisar os dados foi perceptível a rejeição dos professores e estudantes a respeito do ensino virtual durante a pandemia. É importante destacar que foram identificados fatores responsáveis por essa rejeição, tais como: excesso de atividades, desgaste mental e procrastinação. Além disso, foi constatado que a adoção do ensino remoto emergencial acarretou consequências como crises de ansiedade, estresse emocional, baixa autoestima, privação de sono e depressão.Item Um Data Mart para análise comparativa entre dados oficiais e não oficiais de óbitos por COVID-19 no Brasil(2022-10-05) Saturnino Junior, Samuel; Pereira, Ellen Polliana Ramos Souza; http://lattes.cnpq.br/6593918610781356; http://lattes.cnpq.br/0034307789948347A situação epidemiológica da COVID-19 no Brasil teve um alto impacto na população, e diferentes autores discutem esse impacto através de análises de indicadores provenientes de fontes oficiais e não oficiais. Neste sentido, este trabalho tem como objetivo disponibilizar um Data Mart para análise comparativa entre dados oficiais e não oficiais de óbitos por COVID-19 no Brasil, referente aos anos de 2019-2022, sendo construído a partir da integração de múltiplas fontes de dados abertos e disponibilizados no formato aberto por meio de uma ferramenta OLAP que permite uma melhor visualização dos dados.