Metáforas da emoção no contexto EaD: descrevendo padrões de figuras de linguagem com vistas ao desenvolvimento de um software de detecção automática de sentimentos

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Moraes, Jéssica Braun de
• Orientador(a): Alves, Isa Mara da Rosa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Vale do Rio dos Sinos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Linguística Aplicada
• Departamento: Escola da Indústria Criativa
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Metáforas da emoção; Educação a distância; Análise de sentimentos
• Palavras-chave em Inglês: Emotion metaphors; Distance education; Sentiment analysis
• Área do conhecimento CNPq: ACCNPQ::Lingüística, Letras e Artes::Lingüística
• Link de acesso: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/9416

A crescente expansão da modalidade de educação a distância (EaD) no país tem sido foco de pesquisas acadêmicas; em especial, no que diz respeito a criação de estratégias para evitar grandes taxas de evasão de alunos de cursos e disciplinas EaD. A presente pesquisa, nesse contexto, insere-se em um projeto intitulado MAS-EAD (Mapeamento Automático de Sentimentos na EaD). Esse projeto, desde 2012, tem investigado estratégias para a representação linguístico-computacional do léxico da emoção e opinião do português do Brasil que funcionem como componente de um sistema computacional dedicado à mineração de opiniões registradas em ambiente virtual de ensino e aprendizagem. Esta pesquisa visa à descrição de metáforas da emoção no contexto da modalidade a distância e, principalmente, a inclusão destas no software em desenvolvimento pelo projeto supracitado. Os resultados desta dissertação contribuem, portanto, para o desenvolvimento e aprimoramento desse software analisador de sentimentos que pode ser integrado a ambientes virtuais de ensino e aprendizagem, tal como o Canvas. Parte-se da hipótese de que uma pesquisa que busca aprimorar um software de inteligência artificial pode ter mais benefícios, no que diz respeito a quantidade e variedade de ocorrências padrões linguísticos, ao adotar uma abordagem linguística focada no discurso. Para tanto, com background da Linguística de Corpus de Berber Sardinha (2004) para a investigação e pensando na dimensão linguística, que é a principal dimensão abordada neste trabalho, evoca-se a Metáfora Sistemática de Cameron (CAMERON, 2003; BERBER SARDINHA, 2007; CAMERON; DEIGNAN; 2006, 2009; CORTEZ, 2012) para estudar o fenômeno linguístico e descrevê-lo. A presente pesquisa, de caráter interpretativo, adota uma abordagem qualitativa que se ancora na metodologia geral proposta no contexto do projeto maior, MAS-EAD, sintonizada com a ideologia de pesquisa task-driven. Por ser uma investigação de cunho interdisciplinar, a metodologia abrange três domínios mutuamente complementares. Os três domínios são próprios das pesquisas em Processamento de linguagem natural (PLN), tal como propõe Dias-da-Silva (1996; 1998; 2003): (i) linguístico, (ii) linguístico-computacional; e (iii) computacional. No primeiro, estudam-se as teorias com vistas à detecção e investigação de padrões linguísticos no domínio (ii). O domínio (iii) diz respeito à implementação desses padrões no software, tarefa destinada ao grupo de especialistas em computação. Os resultados encontrados mostram que os tópicos discursivos, recorrentes dos tuítes se referem não apenas modalidade de ensino e aprendizagem a distância, como também aos seus participantes – professores, tutores -, notas, provas e atividades. Ademais, no cenário traçado para a pequena amostragem do corpus da pesquisa, a insatisfação de alunos e ex-alunos da modalidade quanto a esses diversos tópicos supracitados é majoritária.