Mineração de textos aplicada a postagens do Twitter sobre Coronavírus: uma análise na linha do tempo

Abstract

Este artigo descreve uma pesquisa sobre a mineração de postagens coletadas do Twitter, contendo duas palavras-chave: “Coronavírus” e “Brasil”. O enfoque é a listagem das frequências dos substantivos (nouns), e a verificação de tais frequências como indicadores dos interesses de discussão, em quatro períodos de tempo: de fevereiro a junho de 2020. O método de pesquisa é quantitativo e envolve a coleta, filtragem, mineração dos textos e análise de resultados. Para a mineração de textos utiliza-se o algoritmo de clustering K-Means e, posteriormente, o software para análise de corpus AntConc. Conclui-se que o método aplicado sinaliza sobre os principais pontos de discussão e suas mudanças ao longo do tempo. Tais sinalizações poderiam contribuir para a criação de categorias de postagens mais detalhadas em uma posterior Análise de Conteúdo