@Twitter: rastreio de reações a notícias políticas

Playing a massive impact on how the general population interacts with each other, and how they access and share opinions on news, namely on themes of political nature, social media became part of the daily lives of society. Such influence encouraged the creation of a set of techniques to build profiles and identify patterns in opinion. Moved by this potential, the main purpose of this dissertation was to develop a system to perform Sentiment Analysis on posts from Twitter with political theme, categorizing opinions between Positive, Neutral or Negative. The collected information can than be grouped in different topics like organizations or people, using Named Entity Recognition methods, that enable filtering the information on relevant themes. The results were analysed on a dashboard that compiles the information, by displaying the data in various intuitive ways, allowing a more concrete comparison between different political themes. Identifying relevant and specific study cases on the stored data enabled a subjective review on the different Sentiment Analysis methods.Tendo imenso impacto na forma como a população em geral interage e como acede e partilha opiniões sobre notícias, nomeadamente sobre temas de natureza política, as redes sociais passaram a fazer parte do quotidiano da sociedade. Tal influência proporcionou a criação de um conjunto de técnicas para a formação de perfis e identificação de padrões de opinião. Movido por esse potencial, o objetivo principal desta dissertação foi desenvolver um sistema que efetuasse Análise de Sentimentos em publicações do Twitter com temática política, categorizando as opiniões entre Positivas, Neutras ou Negativas. As informações recolhidas puderam então ser agrupadas por diferentes tópicos como instituições ou pessoas, utilizando métodos de Reconhecimento de Entidades Mencionadas, possibilitando a filtragem das informações em temáticas relevantes. Os resultados foram analisados numa dashboard que compilou as informações, exibindo os dados de várias formas intuitivas, permitindo uma comparação mais concreta entre os diferentes temas políticos. A identificação de casos de estudo pertinentes e específicos sobre os dados armazenados permitiu uma revisão subjetiva sobre os diferentes métodos de análise de sentimento.Mestrado em Engenharia de Computadores e Telemátic