Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Arruda, Gabriel Domingos de |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-10012016-144315/
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Resumo: |
O projeto descrito neste documento propõe um modelo para análise de viés em notícias, procurando identificar o viés dos meios de comunicação em relação a entidades políticas. Foram analisados três tipos de viés: o viés de seleção, que avalia o quanto uma entidade é referenciada pelo meio de comunicação; o viés de cobertura, que avalia quanto destaque é destinado a entidade e, por fim, o viés de afirmação, que avalia se estão falando mal ou bem da entidade. Para tal, foi construído um corpus de notícias sistematicamente extraídas de 5 produtores de notícias e classificadas manualmente em relação à polaridade e entidade alvo. Técnicas de análise de sentimentos baseadas em aprendizado de máquina foram validadas utilizando o corpus criado. Criou-se uma metodologia para identificação de viés, utilizando o conceito de outliers, a partir de métricas indicadoras. A partir da metodologia proposta, foi analisado o viés em relação aos candidatos ao governo de São Paulo e à presidência a partir do corpus criado, em que se identificou os três tipos de viés em dois produtores de notícias |
