MINERACAO DE OPINIAO APLICADA A POSTAGENS DO TWITTER SOBRE O ENSINO REMOTO EMERGENCIAL EM INSTITUTOS FEDERAIS

Conteúdo do artigo principal

Mateus F. L. Souza
Cristiane N. Targa
Carlos A. Silva

Resumo

Neste trabalho é proposto um estudo sobre a percepção e os sentimentos da  comunidade acadêmica de Institutos Federais no período compreendendo o Ensino Remoto Emergencial de 2020 a 2021, utilizando técnicas de mineração de opinião a partir de postagens da rede social Twitter. Foram realizadas coletas de tweets em cinco momentos distintos, a fim de construir uma base de dados para a aplicação do método Multinomial Naive Bayes, no intuito de categorizar os sentimentos  percebidos. Os tweets foram classificados em positivos, negativos e neutros e pelos resultados obtidos percebeu-se uma prevalência da neutralidade dos sentimentos da comunidade acadêmica, além de uma certa estabilização dos sentimentos mais positivos a partir de fevereiro de 2021.

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.noStats##

Detalhes do artigo

Seção

ENCompIF - Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais