PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Engenharia de Computação
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/4410
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorNascimento, Vinicíus Biasipt_BR
dc.date.accessioned2022-06-28T00:15:40Z-
dc.date.available2022-06-28T00:15:40Z-
dc.date.issued2022-06-09-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/4410-
dc.description.abstractThis work uses an exploratory study proposing to identify the misinformation about COVID-19 with data mining techniques to look for patterns in messages published on the virtual social network - Twitter with reference to the keywords: Vaccination Campaign, Pandemic, COVID-19. Analysis of posts made on Twitter in order to classify Tweets if misinformation is present. Investigating the use of analysis in verification agencies to verify information. Development of the database with the tweets, extracted by periods. Use of existing tools to verify information, user profile, data format initially in Comma-Separated Values (CSV) generated with the Python programming language for the data processing steps in the API. Therefore, initially a bibliographic review was carried out that sought to contextualize the social network used in Brazil. The publications refer to the month of October to November 2021, and to the month of March and April 2022, made in Portuguese, whose geographic coverage was the Brazilian territory.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectDesinformaçãopt_BR
dc.subjectTwitterpt_BR
dc.subjectCovid-19pt_BR
dc.titlePandemia na era da (des)informação: a ciência de dados na análise de informações falsas no contexto da covid19 no Brasilpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Alves, André Luizpt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2753797227214950pt_BR
dc.contributor.referee1Alves, André Luiz-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2753797227214950pt_BR
dc.contributor.referee2Camargo, Vicente Paulo de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2802859558695985pt_BR
dc.contributor.referee3Ribeiro, Geraldo Valeriano-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2795269196871930pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho utiliza-se um estudo exploratório propondo identificar as desinformações a respeito da COVID-19 com técnicas de mineração de dados para buscar padrões em mensagens publicadas na rede social virtual - Twitter tendo como referência as palavras-chaves: Campanha de Vacinação, Pandemia, COVID-19. Análise das postagens feitas no Twitter a fim de classificar os Tweets se está presente a desinformação. Investigando a utilização de análises em agências de checagem para a verificação da informação. Desenvolvimento da base de dados com os tweets, extraídos por períodos. Utilização de ferramentas já existentes para a verificação da informação, do perfil do usuário, formato dos dados inicialmente em Comma-Separated Values (CSV) gerados com a linguagem de programação Python para as etapas de processamento dos dados na API. Para tanto, inicialmente foi realizada uma revisão bibliográfica que buscou a contextualização da rede social utilizada no Brasil. As publicações referem-se ao mês de outubro a novembro de 2021, e ao mês de março e abril de 2022, efetuadas em língua portuguesa, cuja abrangência geográfica foi o território brasileiro.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapt_BR
dc.publisher.initialsPUC Goiáspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOSpt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.degree.levelGraduaçãopt_BR
Aparece nas coleções:TCC Engenharia de Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo TamanhoFormato 
TCC - Vinícius - Completo.pdf2,36 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.

Ferramentas do administrador