Análise de emoções em tweets relacionados à pandemia da Covid-19 no Estado do Rio de Janeiro

A pandemia da Covid-19 e suas medidas sanitárias como o isolamento social têm feito a presença de usuários em redes sociais, como Twitter, aumentarem em larga escala nos últimos dois anos. Tal comportamento pode ser explicado a partir das incertezas, inseguranças, preocupações com os graves efeitos da doença em si próprio e em seus entes queridos, aliados a problemas de ordem política no combate à pandemia. Assim, usuários buscam as redes sociais para relatarem suas angústias e compartilham seus pensamentos com outros usuários. Ao analisar tais publicações, é possível ver comportamentos distintos que estão relacionados ao tema da Covid-19 e essa variedade é o nosso objeto de estudo. Assim, essa monografia tem como objetivo coletar tweets e desenvolver análises a partir dos seus conteúdos, a partir de informação estatística e da criação de classificadores. A monografia informa os detalhes sobre como a coleta de tweets foi realizada, como tweets foram manualmente anotados, o uso de técnicas de pré-processamento e transformação de dados, e a criação de classificadores de emoções a partir de métodos de aprendizado de máquina. Em adição, a monografia inclui ainda uma análise do ponto de vista de modelagem de tópicos e observações dos conteúdos dos tweets ao longo do tempo. Esse estudo auxilia no entendimento dos comportamentos e emoções dos usuários do Twitter, resultando em evidências que podem ser usadas em possíveis situações similares à pandemia da Covid-19 que está afetando a todos desde 2020The Covid-19 pandemic and its sanitary measures such as social isolation have made the presence of users on social networks, such as Twitter, increase on a large scale in the past two years. The uncertainties, insecurities and concerns about the serious effects of the disease on themselves and their loved ones, allied to political issues to combat the pandemic, can explain such behaviour. Thus, users search social networks to report their anxieties and share their thoughts with other users. When analyzing these publications, it is possible to see different behaviours related to the theme of Covid-19, and this variety is our object of study. Thus, this monography aims to collect tweets and develop analyzes based on their content, including statistical analyzes and the creation of emotion classifiers. The monography informs how the collection of tweets was carried out, how tweets were manually annotated, the use of pre-processing and data transformation techniques, and the creation of emotion classifiers using machine learning methods. In addition, the monography also includes an analysis from the point of view of modeling topics and observations of the content of tweets over time. This study helps to understand the behaviours and emotions of Twitter users, resulting in evidence that can be used in possible situations similar to the Covid-19 pandemic that has been affecting everyone since 202