Mineração de textos: análise de sentimento utilizando tweets referentes à vacinação da Covid-19 em crianças - SCARANELLO, Lara Selena Gonçalves (121, 2023)
O artigo aborda a importância da análise de sentimentos no Twitter, agora conhecido como X, relacionada à vacinação infantil da Covid-19. Com o avanço da internet e o aumento do volume de informações, a mineração de dados e a análise de sentimentos se tornaram essenciais para lidar com esse contexto. O estudo tem como objetivo identificar e avaliar os sentimentos dos usuários do Twitter por meio de seus tweets, buscando compreender as opiniões em relação à vacinação em crianças. São explorados conceitos como o uso do Twitter como fonte de informação, mineração de textos, análise de sentimentos e o contexto da pandemia da Covid-19.

The article discusses the importance of sentiment analysis on Twitter, now referred to as X, in relation to childhood Covid-19 vaccination. With the advancement of the internet and the increase in the volume of information, data mining and sentiment analysis have become essential to deal with this context. The study aims to identify and evaluate the sentiments of Twitter users through their tweets, seeking to comprehend opinions regarding child vaccination. Concepts such as the use of Twitter as a source of information, text mining, sentiment analysis, and the context of the Covid-19 pandemic are explored.
Text mining: sentiment analysis using tweets related to Covid-19 vaccination in children
Keywords: Mineração de dados; Redes sociais; Saúde pública; Informação e Comunicação