Análise sentimental espaço-temporal em relação ao benefícios e desvantagens do uso da IA com base em dados do Twitter

Abstract

A análise sentimental é uma área de pesquisa que utiliza métodos de mineração de textos com o objetivo de entender o comportamento humano com base em escritas e falas. Tais técnicas têm sido utilizadas para identificar tendências e obter informações de grandes bases de dados textuais. Dando um passo adiante, este trabalho tem como objetivo propor um Framework para in vestigar as emoções dos usuários do X (ex-Twitter) em relação aos benefícios e desvantagens do uso da Inteligência Artificial (IA).O Framework utiliza ferramentas de processamento de linguagem natural, que incluem o pré-processamento dos dados de entrada. Ele aplica algo ritmos de aprendizado de máquina para classificar novos textos, baseando-se em conjuntos de dados previamente analisados. Este estudo se destaca pela utilização do algoritmo SVM para uma análise dos sentimentos, complementada pela análise temporal que revela como as percepções sobre a IA evoluem. A validação dos resultados é reforçada pela matriz de confusão, garantindo confiabilidade. As métricas de Accuracy, Precision, Recall e F1-Score são cruciais para ilustrar a eficácia do modelo. Elas demonstram não apenas a precisão e a abrangência do framework, mas também sua aplicabilidade prática, oferecendo insights valiosos para a análise de sentimentos no contexto da Inteligência Artificial.