O impacto dos casos de COVID-19 e a mudança de percepção dos usuários do Twitter sobre o Governo Brasileiro

Pacheco Junior, Celso de Oliveira

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dc.contributor.advisor	Siqueira, Sean Wolfgand Matsui
dc.contributor.author	Pacheco Junior, Celso de Oliveira
dc.date.accessioned	2026-05-07T16:42:25Z
dc.date.available	2026-05-07T16:42:25Z
dc.date.issued	2023-02-28
dc.identifier.citation	PACHECO JUNIOR, Celso de Oliveira. O impacto dos casos de COVID-19 e a mudança de percepção dos usuários do Twitter sobre o Governo Brasileiro. 116f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2023.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/15080
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	O impacto dos casos de COVID-19 e a mudança de percepção dos usuários do Twitter sobre o Governo Brasileiro	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.referee	Siqueira, Sean Wolfgand Matsui
dc.contributor.referee	Barros, Márcio de Oliveira
dc.contributor.referee	França, Juliana Baptista dos Santos
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro,RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA.CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Sentiment Analysis	pt_BR
dc.subject.en	Twitter	pt_BR
dc.subject.en	COVID-19	pt_BR
dc.subject.en	Data Mining	pt_BR
dc.subject.en	Brazilian Government	pt_BR
dc.description.abstracten	This dissertation analyzes the change in perception of Twitter users regarding the Brazilian Government during the COVID-19 pandemic. The study correlates the volume of confirmed cases and deaths with the sentiment expressed in millions of tweets collected throughout the pandemic period. Using Natural Language Processing techniques and sentiment analysis algorithms (such as VADER and TextBlob), the research identifies patterns of public opinion behavior, negativity spikes associated with critical health management events, and the polarization of political debate in the digital environment. The results provide a quantitative and qualitative insight into how public health crises can affect government image in real-time.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Esta dissertação analisa a mudança de percepção dos usuários da rede social Twitter em relação ao Governo Brasileiro durante a pandemia de COVID-19. O estudo correlaciona o volume de casos e óbitos confirmados com o sentimento expressado em milhões de tweets coletados ao longo do período pandêmico. Utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural e algoritmos de análise de sentimentos (como VADER e TextBlob), a pesquisa identifica padrões de comportamento da opinião pública, picos de negatividade associados a eventos críticos da gestão sanitária e a polarização do debate político no ambiente digital. Os resultados fornecem uma visão quantitativa e qualitativa sobre como crises de saúde pública podem afetar a imagem governamental em tempo real.	pt_BR
dc.subject.pt	Análise de Sentimentos	pt_BR
dc.subject.pt	Twitter	pt_BR
dc.subject.pt	COVID-19	pt_BR
dc.subject.pt	Mineração de Dados	pt_BR
dc.subject.pt	Governo Brasileiro	pt_BR