Redes neurais convolucionais para análise da opinião pública sobre energia nuclear no X/Twitter

Abstract

A opinião pública sobre a energia nuclear é um fator relevante para o planejamento e desenvolvimento da energia nuclear em muitos países. No entanto, muitas vezes ela tende a ser negativa ou, pelo menos, mais volátil do que as opiniões sobre outras fontes de energia. Esta tese apresenta uma pesquisa sobre análise de sentimento sobre energia nuclear no X/Twitter utilizando modelos redes neurais convolucionais em nível de caracteres para classificação de opiniões em suas polaridades (e.g. positivas, neutras e negativas) para português e inglês, num intervalo de tempo de 17 anos de dados coletados. Esses modelos foram treinados usando um conjunto de dados criado neste trabalho específico para o assunto de energia nuclear para o português e o conjunto de dados GoEmotions para o inglês. A pesquisa, inédita para o português, contribui para o entendimento da aceitação pública da energia nuclear no país. Avaliações experimentais indicam que os modelos atingem desempenho de estado-da-arte ou competitivo em análise de sentimento. Além disso, a análise revela uma predominância de opiniões negativas sobre a energia nuclear ao longo do tempo para o português mas uma ligeira predominância de opiniões positivas para o inglês.