Contribuições à análise histórica e social em rede social baseada em processamento de linguagem natural

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Gomes, Giordanno Brunno Bergamini, 1993-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Processamento de linguagem natural (Computação)
Humanidades digitais
Mídia social
Natural language processing (Computing)
Digital humanities
Social media
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/13224
Resumo: Orientador: Romis Ribeiro de Faissol Attux
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spelling Contribuições à análise histórica e social em rede social baseada em processamento de linguagem naturalContributions to historical and social analysis in a social network based on natural language processingProcessamento de linguagem natural (Computação)Humanidades digitaisMídia socialNatural language processing (Computing)Digital humanitiesSocial mediaOrientador: Romis Ribeiro de Faissol AttuxDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O diálogo entre as ciências humanas e a engenharia da computação ainda é tímido, principalmente diante dos desafios impostos pela nossa moderna realidade tecnológica. No entanto, tal diálogo tem o potencial de gerar ideias teóricas e práticas de grande impacto. Visando ajudar a preencher essa lacuna, este trabalho propõe, primeiramente, realizar uma revisão bibliográfica sobre pesquisas com contribuições do Processamento de Linguagem Natural (PLN) às ciências humanas. Depois, realizar uma abordagem computacional para uma tarefa profundamente relacionada às ciências humanas, a de empregar o PLN na análise de texto de mídias sociais. Os pesquisadores que trabalham nesse campo frequentemente se deparam com a necessidade de extrair informações de grandes massas de dados textuais. Uma dessas aplicações é a modelagem de tópicos, tarefa que requer a descoberta dos tópicos discutidos em textos - para lidar com isso, existem várias técnicas disponíveis, como Alocação de Dirichlet Latente (LDA), Modelo de Tópico Bitermo (BTM), Versão de Tópicos de Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores (BERTopic) e Fatoração de Matriz Não-Negativa (NMF). Neste trabalho, desenhamos uma configuração metodológica e realizamos uma análise comparativa das técnicas acima mencionadas sobre dados recuperados do Twitter. Por meio dessa mídia social, buscamos contribuir metodologicamente para o estudo de questões políticas, econômicas e sociais, bem como avaliar os méritos relativos das técnicas de modelagem de tópicos. Os resultados indicam um desempenho de coerência de tópico superior para BERTopic, em segundo lugar para NMF, seguido por BTM e, por último, por LDA. Ao fim, realizamos uma discussão sobre limitações dos modelos de tópicos, seus desafios, boas práticas e perspectivas futurasAbstract: The dialogue between human sciences and computer engineering is still timid, especially in view of the challenges imposed by our modern technological reality. However, such a dialogue has the potential to generate theoretical and practical ideas of great impact. Aiming to help fill this gap, this work proposes, firstly, to carry out a bibliographic review on research with contributions from Natural Language Processing (NLP) to the human sciences. Then, the idea is to perform a computational approach to a task deeply related to human sciences, to employ NLP in text analysis of social media. Researchers working in this field are often faced with the need to extract information from large masses of textual data. One of these applications is topic modeling, a task that requires the discovery of topics discussed in texts - to deal with this, there are several techniques available, such as Latent Dirichlet Allocation (LDA), Biterm Topic Model (BTM), Topic Bidirectional Encoder Representations of Transformers (BERTopic) and Non-Negative Matrix Factoring (NMF). In this work, we design a methodological setup and perform a comparative analysis of the aforementioned techniques on data retrieved from Twitter. Through this social media, we seek to methodologically contribute to the study of political, economic and social issues, as well as to assess the relative merits of topic modeling techniques. The results indicate a superior topic coherence performance for BERTopic, in second place for NMF, followed by BTM and lastly by LDA. At the end, we held a discussion about limitations of topic models, their challenges, good practices and future perspectivesMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia ElétricaCAPES88887.607628/2021-00[s.n.]Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978-Duarte, Leonardo TomazeliVicentin, DiegoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASGomes, Giordanno Brunno Bergamini, 1993-20232023-07-13T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (72 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/13224GOMES, Giordanno Brunno Bergamini. Contribuições à análise histórica e social em rede social baseada em processamento de linguagem natural. 2023. 1 recurso online (72 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/13224. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1362182https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1362182Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-07-17T11:47:04Zoai::1362182Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-07-17T11:47:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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