Análise de Sentimentos dos Conteúdos Gerados pelos Usuários no Twitter a partir das comunicações dos políticos em relação à vacina da Covid-19
Análise e Sentimentos; comunicação política; Conteúdo Gerado pelo Usuário; Covid-19.
A pandemia do novo coronavírus alterou a vida de milhões de pessoas e foi um importante marco para o crescimento das mídias sociais e do Conteúdo Gerado pelos Usuários nessas mídias. Dentre os diversos temas relacionados à pandemia que foram destaque nas redes sociais, a vacina contra a Covid-19 foi um dos temas mais abordados. No Brasil, os discursos e posicionamentos políticos sobre as vacinas geraram reações nas redes, o que poderia influenciar comportamentos da população sobre a vacinação, desta forma este estudo foi realizado com o objetivo de analisar as comunicações de políticos brasileiros e os conteúdos gerados pelos usuários sobre a vacina contra a Covid-19 no Twitter. Com base em 3907 tweets de políticos e 146.536 tweets em resposta a essas comunicações, coletados através da aplicação Snscrape, realizaram-se duas análises, uma de conteúdo quantitativa e uma de sentimentos. A Análise de Conteúdo, dividida por grupos de políticos, mostrou que os conceitos mais frequentes faziam menção a logísticas das vacinas, obrigatoriedade da vacinação e críticas ao presidente, já a Análise de Sentimentos, realizada através de método não supervisionado com uso do léxico Oplexicon em português mostrou que a maioria dos conteúdos teve sentimento negativo com 35,5%, revelando discordância com as opiniões das comunicações políticas, já o sentimento positivo e neutro foram respectivamente 34% e 30,5%, o que demonstrou acirramento dos sentimentos. Em uma análise segmentada foi observado que um grupo de políticos que defendeu tópicos considerados antivacina teve proporcionalmente mais conteúdos com sentimento negativo. Na conclusão é ressaltada a singularidade deste estudo, a contribuição à pesquisa de um fluxograma de escolha de método de Análise de Sentimentos e a indicação de trabalhos futuros.