MINERAÇÃO DE TEXTOS APLICADA À GERAÇÃO DE INFORMAÇÃO A PARTIR DE TEXTOS CURTOS: uma análise sobre a expressão social face à corrupção brasileira

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MINERAÇÃO DE TEXTOS APLICADA À GERAÇÃO DE 
INFORMAÇÃO A PARTIR DE TEXTOS CURTOS: uma análise sobre 
a expressão social face à corrupção brasileira 
Isadora Campos Vaz1 
Douglas Farias Cordeiro2 
 
 
RESUMO: A corrupção é um dos problemas de maior gravidade no cenário político brasileiro e 
internacional. Diversas ações e estratégias têm sido desenvolvidas para prevenir, combater, e 
penalizar os possíveis culpados, como é o caso da operação Lava Jato da Polícia Federal do Brasil. 
A corrupção, além de possuir sérias implicações no âmbito político, também acaba por impactar a 
economia e a sociedade como um todo. Neste sentido, diversas são as manifestações relacionadas, 
como é o caso daquelas realizadas através de redes sociais. Neste contexto, este trabalho apresenta 
uma proposta de análise de publicações no âmbito da rede social Twitter, através da aplicação de 
métodos de mineração de dados, voltados à geração de informação e descoberta de conhecimento, 
auxiliando na compreensão da visão social e econômica por parte do cidadão em relação às ações 
desenvolvidas pelo Estado no combate à corrupção, assim como ao próprio fenômeno da corrupção. 
 
Palavras-Chave: Corrupção; Redes Sociais; Mineração de dados; Análise de Sentimentos. 
 
Abstract: Corruption is one of the most serious problems in the Brazilian and international political 
scenario. There are several actions and strategies to prevent, combat, and penalize possible culprits, 
such as the Lava Jato operation of the Federal Police of Brazil. Corruption has serious political 
implications, and affects the economy and society. In this sense, there are several related 
manifestations, such as those made through social networks. This paper presents a proposal for 
analysis of publications in the Twitter social network, through the application of data mining 
methods, aimed at generating information and discovering knowledge, helping to understand the 
social and economic vision of citizens regarding the actions taken by the state in the fight against 
corruption, as well as the phenomenon of corruption itself. From a total of 21.854 posts withdrawn 
from Twitter between july of 2018 and august of 2019, it was possible to verify the most used terms 
in all of the tweets and put them into three groups according to their similarities. Analyzing the 
sentiment represented in every tweet, it was visible to notice that the number of negative posts is 
significantly bigger than the positive and neutral posts. Considering the results, it is possible to say 
that the application of intelligent solutions is of great value and can help to support understanding 
scenarios, as well as in the verification of patterns and information. 
 
Keywords: Corruption; Social networks; Data mining; Sentiment analysis. 
 
1 Graduação em Gestão da Informação. Faculdade de Informação e Comunicação – Universidade Federal de 
Goiás (UFG). 
2 Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP. Professor Adjunto da Faculdade 
de Informação e Comunicação (UFG), cordeiro@ufg.br. 
 
 
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1. INTRODUÇÃO 
 
 A corrupção pode ser considerada como um fator de grande impacto 
social, com consequências que vão desde distorção no mercado financeiro, até 
implicações na realização de ações no âmbito das políticas públicas. Nesta 
linha, de acordo com Campos e Pereira (2016), a corrupção prejudica a 
sociedade em relação aos efeitos de diminuição de investimentos, queda de 
produtividade, queda da eficiência econômica e redução de insumos públicos. 
Entretanto, os próprios autores relatam que não existe um consenso em 
relação aos efeitos econômicos diretos da corrupção. Bonifácio e Ribeiro 
(2016) apresentam um estudo sobre as relações entre os atos de corrupção e 
envolvimento participativo político brasileiro. De acordo com os autores, existe 
um padrão positivo entre experiência com corrupção e ativismo político, ou 
seja, é possível se verificar uma maior propensão do envolvimento e 
engajamento político por parte da sociedade frente a corrupção. 
 Paralelamente, as mídias sociais podem ser descritas como um dos 
principais meios de expressão e compartilhamento de ideias, opiniões e 
manifestações. Entre os microblogs, uma das mídias sociais mais conhecida é 
o Twitter. De acordo com o portal Statista (www.statista.com), o número de 
usuários ativos no Twitter em 2017 ultrapassou 330 milhões, sendo que quase 
18 milhões referem-se a usuários do Brasil. Esses dados reforçam o fato de 
que as mídias sociais podem ser exploradas. 
 Embora a quantidade de dados proveniente das mídias sociais, e no 
caso particular do microblog Twitter, é suficientemente adequada para a 
realização de análises e geração de conhecimento sob diferentes perspectivas 
e propósitos, seu processo relacionado ainda possui uma considerável 
complexidade, principalmente no âmbito da automatização de determinados 
conjuntos de rotinas. Uma das principais características das mensagens 
compartilhadas através do Twitter é a restrição na quantidade de caracteres, o 
que leva os usuários a utilizarem abreviaturas e emoticons. Além disso, o 
serviço de microblog ainda utiliza de hashtags como forma de marcação e 
indexação de seu conteúdo. Outro fator de grande importância é a própria 
geração de informação a partir de conteúdo de microblogs, o que acaba por 
demandar métodos e técnicas específicas (tratamento, padronização, 
classificação, análise e avaliação). 
 Uma alternativa para os problemas característicos da análise de mídias 
sociais é a utilização de mineração de dados (GOLDSCHMIDT; PASSOS; 
BEZERRA, 2015) e deep learning (PATTERSON; GIBSON, 2017), áreas que, 
através de conjuntos de algoritmos específicos, proporcionam uma geração 
sistematizada e otimizada de informação e conhecimento, proporcionando a 
geração de análises mais amplas e agreguem maior valor aos resultados finais. 
Neste sentido, este artigo tem como objetivo apesentar uma proposta de 
realização de um estudo e desenvolvimento voltado para a construção de uma 
solução para monitoramento do serviço de microblog Twitter, com referência a 
conteúdos relacionados à corrupção política no Brasil, com a geração de 
resultados analíticos baseados em análise de sentimentos, frequência de 
termos, e classificação de Reinert (1990). Este estudo justifica-se pela 
 
 
 
 
 
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2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 
2.1. CORRUPÇÃO 
 
Corrupção é um termo que possui diversos conceitos, assumindo 
significados como: “ato ou efeito de corromper; decomposição; devassidão; 
depravação; suborno; peita” (FERREIRA, 2008, p. 271). Segundo Brei (1996), 
a corrupção é caracterizada como atos de trapaça, fraude, falsificação, 
extorsão, peculato, ganho ilícito, entre outros. A corrupção pode ser observada 
em diferentes variações, podendo ir de “pequenos desvios de comportamento à 
total impunidade do crime organizado” (BREI, 1996, p. 65). Theobald (1990) 
apresenta a corrupção como sendo o “uso da função pública, por parte do 
burocrata ou do político, para obtenção de ganhos privados”. Esses ganhos 
podem ser trocas de favores, ganhos financeiros ou qualquer tipo de 
recompensa que favoreça o corrupto e seus interesses. 
 A Organização das Nações Unidas (ONU), em 2015, criou a United 
Nations Convention Against Corruption (Uncac) para combater a corrupção de 
forma mais eficiente. Para isso a ONU apontou sete principais ações 
consideradas corruptas: “suborno, desfalque/roubo/fraude, extorsão, abuso da 
função, favorecimento/nepotismo, exploração de conflito de interesses e 
contribuições políticas impróprias” (GEHRKE; BORBA; FERREIRA, 2017, p. 
159). Power e González (2003) simplificam a definição de atos corruptos como 
sendo o uso de bens públicos para fins privados. 
 A corrupção, normalmente, é relacionada a um ato ilícito. Para a maioria 
das pessoas ela é associada ao poder, aos políticos, às elites econômicas e 
aos servidores públicos. A noção de legalidade e ilegalidade são algo que 
envolvem a ideia de corrupção. Essanoção é vinculada à história e aos 
conjuntos de valores de uma sociedade. Portanto é possível considerar que 
culturas diferentes possuem concepções distintas sobre o que é legal ou ilegal, 
e consequentemente diferem em percepções de corrupção (SILVA, 1996). 
 Durante os períodos de eleições, a corrupção é um dos fatores que 
podem ajudar os cidadãos a definir voto. Para Baptista (2013), a corrupção 
pode ser um grande obstáculo na busca por estabilidade e qualidade da 
democracia. Ultimamente ela pode ser identificada como um fenômeno cada 
vez mais visível por conta das publicações nas mídias brasileiras. Entretanto, 
Baptista (2013) percebe esse crescimento de notícias sobre corrupção não 
como o aumento de atos corruptos, mas sim como um melhor desempenho dos 
mecanismos de controle. 
 Um dos pilares do estado democrático é o direito à informação como 
previsto na Constituição Federal do Brasil de 1988. A aquisição de informação 
é de grande importância para que a população tenha consolidação de 
cidadania (RODRIGUES, 2011). Com esse acesso é esperado que haja 
promoção de transparência e como resultado, menos corrupção. Nos estudos 
de Medeiros, Magalhães e Pereira (2013) foi constatado que, há mais de 200 
anos existem leis para efetivar o direito de acesso à informação, entretanto, a 
maioria foi fomentada recentemente. Segundo os autores, a partir da 
transparência, a população se sente mais confiante no governo. É plausível 
perceber que as opiniões das pessoas são fortemente influenciadas pela 
disseminação da informação através do noticiário (BAPTISTA, 2013). 
No Brasil, diariamente encontra-se escândalos políticos, mas a 
sociedade se sente impotente. A corrupção passa a ser tolerada e os cidadãos 
 
 
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apenas aguardam qual será o próximo escândalo que aparecerá nas mídias 
(FILGUEIRAS, 2009). A exposição da corrupção nas mídias nacionais e 
internacionais vem aumentando ao longo dos anos. Alguns eventos citados por 
Gerhrke, Borba e Ferreira (2017), que favoreceram essa exposição foram os 
Jogos Olímpicos e a Copa do Mundo. Segundo os autores, entre 2003 e 2014, 
de todas as publicações sobre o Brasil nas principais revistas das quatro 
grandes economias ocidentais (Estados Unidos da América, Alemanha, Reino 
Unido e França), 7,3% são sobre corrupção, contudo, na revista Veja essa 
porcentagem sobe para 15,6%, no entanto, a quantidade de relatos sobre 
corrupção é muito inferior àquela que realmente acontece. 
 O jornalismo político moderno é, em sua maioria, constituído por 
escândalos políticos, como corrupção. Para a teoria liberal do jornalismo, a 
fiscalização do sistema político, do governo, dos partidos e dos próprios 
políticos é uma das principais funções da imprensa (AZEVEDO, 2010). Mesmo 
que a mídia não possua a capacidade de confirmação de fatos legalmente, a 
exposição pública de atos ilícitos consegue promover sanções sociais, 
afetando, dessa forma, o capital político e a reputação de políticos 
(MESQUITA; MOISÉS; RICO, 2013). A partir da mídia é possível monitorar o 
poder fora de situações eleitorais. Ao expor os malfeitos, é iminente que 
ocupantes de cargos públicos possam ser retirados de seus postos. 
 Existe também o lado negativo da mídia política. Boa parte de pesquisas 
sobre o Brasil interpreta a cobertura política na mídia como excessiva, com 
isso, é considerado que seria capaz “gerar insatisfação política não direcionada 
à reforma de instituições, e sim motivando um maior distanciamento e apatia da 
política, em um sentimento de que ‘são todos iguais’”. (MESQUITA; MOISÉS; 
RICO, 2013, p. 4). 
No âmbito acadêmico, existe uma grande variação de estudos utilizando 
corrupção como seu foco principal. Alguns apresentam o assunto e proporciona 
um conhecimento disponível sobre teorias para explicar o objeto sendo 
investigado, outros propõe métodos de medição e de combate à corrupção, 
tanto no contexto geral, quanto em estudos de caso. Todas essas pesquisas 
ajudam a compreender melhor esse tema e averiguar como suprimir esses 
acontecimentos. Segundo Porto (2017), a inteligência artificial e o aprendizado 
de máquina são a expectativa para que no futuro haja um controle de gastos 
públicos mais eficiente. A seguir, estão expostos alguns exemplos de estudos 
que utilizaram métodos computacionais relacionados à corrupção para ter uma 
noção de como esse assunto tem sido visto e discutido com o passar dos anos. 
Antes das iniciativas de políticas voltadas ao combate à corrupção, já 
existiam trabalhos relacionados a isso, por exemplo o estudo de Loh, Wives e 
Oliveira. (2000), que expõe que a utilização de técnicas na área de Descoberta 
de Conhecimento em Textos pode auxiliar em análises políticas. Os autores 
fizeram um estudo em uma coleção de textos, sobre um determinado 
governante público, extraídos de jornais online. Os textos foram divididos por 
ano de publicação e foram aplicadas técnicas de centroide que averíguam 
todos os textos para encontrar características comuns. Com isso foi possível 
perceber temas e termos predominantes em cada ano. Os autores concluem 
que, com essas técnicas, é possível perceber como os políticos e seus 
comportamentos estão sendo recebidos pela mídia, dando oportunidade a eles 
para rever seu comportamento e sua atuação em seu cargo. 
No contexto de contabilizar a corrupção, Carvalho (2006) identificou três 
 
 
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maneiras científicas principais para medir e avaliar atos corruptos. 
Primeiramente é citada a medição das percepções sociais, na qual indica a 
interpretação que a sociedade tem da corrupção, com sentimentos de 
existência ou não da corrupção. O autor admite que pode ocorrer casos em 
que as percepções sociais sejam influenciadas por razões afetivas e cognitivas, 
dessa forma, perdendo alguma credibilidade. Em seguida é apresentada a 
medição da incidência das atividades corruptas, fazendo questionamentos aos 
potenciais envolvidos em casos de corrupção, porém também não pode ser 
confiada totalmente pois nem todos os atos corruptos são relatados. A última 
maneira citada pelo autor é a avaliação dos peritos. Essa avaliação 
fundamenta-se em índices da dimensão da corrupção. 
Esse índice foi primeiramente apresentado por pesquisadores da 
Universidade de Gottingen em 1995, internacionalmente este é o indicador 
mais prestigiado (Índice de Percepção da Corrupção). Ele é baseado em “17 
inquéritos realizados por 13 instituições independentes (como o Banco Mundial, 
a Gallup, Columbia University, Economist Intelligence Unit, etc.) em 133 países” 
(CARVALHO, 2006, p. 19). A partir desses dados, é utilizada uma escala de 
honestidade “de acordo com o nível de percepções dos respondentes de cada 
país em relação à corrupção” (CARVALHO, 2006, p. 19). Baseado nesse 
resultado, é gerado um ranking de países considerados menos corruptos. Em 
sua última atualização, quem lidera é a Dinamarca, seguido da Nova Zelândia 
e Finlândia. O Brasil encontra-se empatado com outros 9 países na 105ª 
colocação. No gráfico elaborado para representar esse ranking (Gráfico 1) 
foram colocados os nove primeiros países, dentre os países empatados com 
35 pontos, foram citados apenas o antecessor e o sucessor do Brasil e a última 
colocação apresentada no site oficial do Índice de Percepção da Corrupção 
(Somália). O nome de cada país encontra-se no eixo x e a pontuação adquirida 
por cada um é marcada pelo círculo em relação ao eixo y. Acima de cada 
círculo encontra-se a colocação oficial de cada país. 
 
 
 
Gráfico 1. Percepção da corrupção no Mundo. 
Fonte: dados disponibilizados no Portal Transparência Internacional. 
 
No que se refere ao desenvolvimento de propostas para o combate a 
corrupção, uma das alternativas é a utilização de fontes abertas no âmbito de 
redes sociais (MORESI et al., 2010). A pesquisa de Moresi et al. (2010) 
 
 
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demonstra que informações de redes sociais podem oferecer material relevante 
para a atividade de inteligência, porém, o fato de existir grande volume dedados e uma diversidade dos meios de comunicação, prejudicam a qualidade 
dos resultados dessas atividades. Para os autores, as redes sociais podem 
contribuir para a obtenção de informações estratégicas e serem utilizadas de 
maneira preventiva à corrupção, realizando um tipo de controle das ações dos 
administradores públicos, ou de maneira educativa, promovendo boas práticas 
e conhecimento sobre o assunto. 
Neste contexto, desde 2010, a Controladoria-Geral da União (CGU) 
busca utilizar tecnologias em análise de dados para promover a transparência 
e combater a corrupção. Um dos exemplos desta estratégia é a utilização de 
técnicas de mineração de dados para identificação de cartéis em licitações 
públicas. Ao identificar essas ocorrências, é possível constatar acontecimentos 
de corrupção por parte dos agentes públicos e privados que cooperaram com o 
ato ilícito. Para identificar os envolvidos nas licitações são usados padrões 
comportamentais e técnica de regras de associação para encontrar fortes 
relações entre os atributos, que, nesse caso, são as empresas participantes de 
processos licitatórios (SILVA; RALHA, 2011). 
Ainda em relação ao combate à corrupção, é possível utilizar sistemas 
que auxiliam nesse processo. Nos estudos de Alves (2013), foi desenvolvido 
um protótipo de sistema especialista, a partir de técnicas de inteligência 
artificial, que identifica e controla práticas corruptas em instituições financeiras. 
Um sistema especialista é a representação computacional do conhecimento e 
de experiências humanas (ALVES, 2013). Nessa pesquisa, foram entrevistados 
profissionais da empresa alvo do estudo, sobre o contexto de cada prática 
corrupta identificada pelo autor. Para desenvolver o sistema, Alves (2013) 
caracterizou termos chaves e referências; identificou, conceituou e formalizou o 
conhecimento; implementou o sistema a partir desse conhecimento 
previamente identificado e, por último, validou o desempenho do sistema, 
assegurando o seu correto funcionamento. 
Já no estudo de Carvalho (2015), seu principal objetivo foi avaliar o risco 
de corrupção de servidores públicos federais a partir de modelos preditivos. Os 
dados foram recolhidos por meio da Diretoria de Pesquisas e Informações 
Estratégicas (DIE), que faz parte da CGU e investiga possíveis irregularidades 
cometidas por servidores públicos federais. Foi utilizado modelagem com 
métodos de regressão para fazer a seleção dos atributos mais adequados para 
a pesquisa, e a partir disso, modelos foram construídos para obter uma solução 
final que permita gerar uma avaliação sobre o risco de corrupção. Baseado 
nisso, foi gerado um índice de corruptibilidade para cada servidor público 
federal. 
Sob o mesmo ponto de vista, porém utilizando base de dados 
disponíveis na Receita Federal do Brasil, Paula (2016) aplicou modelos de 
mineração de dados para selecionar exportadores suspeitos de lavagem de 
dinheiro. Com o modelo preditivo desenvolvido foi possível identificar, com 80% 
de acurácia, exportadores suspeitos de fazerem lavagem de dinheiro no 
comércio exterior a partir de exportações fictícias. 
 Já no âmbito do trabalho de servidores públicos, Porto (2017) 
desenvolveu um estudo referente ao tempo demandado nas atividades. O autor 
demonstra que, com a utilização de tecnologias disponíveis na atualidade, é 
possível desempenhar esses trabalhos em alguns minutos e com custo 
 
 
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reduzido. Dessa forma, a fiscalização do uso de dinheiro sob gestão estatal 
pode se tornar muito mais eficiente com a utilização de tecnologias, fazendo 
com que as verbas que são utilizadas por órgãos encarregados de fazer essa 
fiscalização possam ser melhores utilizadas e investidas em algo mais 
importante. 
 Além disso, a utilização de tecnologias da informação e comunicação 
(TIC) pode representar uma queda nos níveis de corrupção, pois ela engloba 
vários papéis diferentes (MAGNAGNAGNO; LUCIANO; WIEDENHÖFT, 2017). 
Alguns deles são: papel de suporte (acontece em maioria através da utilização 
da internet), papel estratégico, tais como a exploração de informações por 
parte das organizações com o propósito de desenvolver regras de associação 
entre concorrentes, de maneira a se prevenir a corrupção em licitações (“utilizar 
informações das organizações para se criar regras de associação entre 
empresas concorrentes, para se evitar a corrupção em licitações” (SILVA; 
RALHA, 2011), papel impulsionador (cooperação entre um grupo para elevar o 
nível de transparência informacional (MELO, 2017 apud MAGNAGNAGNO; 
LUCIANO; WIEDENHÖFT, 2017)), por fim o papel catalisador no qual alguns 
exemplos são a inovação contínua, a produtividade, e as mudanças 
tecnológicas (LOPES, 2009). 
Magnagnagno, Luciano e Wiednhöft (2017) ainda compararam a 
quantidade de estudos sobre TIC e corrupção. A partir disso foram encontradas 
várias maneiras de utilizar a TIC aplica à corrupção. Os autores tiveram como 
resultado que as aplicações mais estudadas utilizando essa tecnologia foram: 
“Implantação ou fortalecimento do Sistema de informação atual; 
Disponibilização, uso e qualidade da informação; Internet/extranet ou portais 
governamentais e Mídia eletrônica ou social (Facebook e Twitter)” 
(MAGNAGNAGNO; LUCIANO; WIEDENHÖFT, 2017, p. 9). Neste contexto, o 
trabalho desenvolvido por Srivastava et al. (2016) mostra que o resultado no 
combate à corrupção é mais efetivo a partir de mídias e instituições legais. 
 Ao examinar a infraestrutura tecnológica e a utilização de mídias sociais 
no governo, Ionescu (2016) afirma que quanto maior a quantidade de trabalho 
manual, maior é o nível de corrupção, e por outro lado, ao se aumentar a 
divulgação de informação, o índice de corrupção pode diminuir. É afirmado que 
a TIC pode ser um instrumento utilizado para aumentar a qualidade das 
informações e diminuir as possibilidades de corrupção (MAGNAGNAGNO; 
LUCIANO; WIEDENHÖFT, 2017). Por outro lado, percebeu-se que a tecnologia 
sozinha não pode gerar a diminuição da corrupção, pois ela pode proporcionar 
um efeito contrário se não for controlada de maneira correta, mas se for unida à 
fatores comportamentais, conscientização e divulgação, essa tecnologia é uma 
boa ferramenta para esse caso (MAGNAGNAGNO; LUCIANO; WIEDENHÖFT, 
2017). 
 
2.2. MÍDIAS SOCIAIS 
 
O século XXI está testemunhando uma grande explosão de mensagens 
virtuais transmitidas a partir de mídias sociais (MANGOLD; FAULDS, 2009). 
Sterne (2011) afirma que a internet foi o primeiro canal de comunicação que 
possibilitou a interação de muitas pessoas ao mesmo tempo, e por isso ela é 
considerada uma mídia social. O autor cita seis notáveis categorias de mídias 
sociais: fóruns e quadros de mensagens; sites de crítica e opinião. Marcadores 
 
 
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sociais, compartilhamento de mídia, blogs, microblogs e redes sociais. As redes 
sociais proporcionam a criação de grupos fechados ou abertos para melhorar a 
comunicação e o contato pessoal, por isso elas demandam uma maior 
interatividade entre os participantes. 
As mídias sociais devem ser entendidas como uma atividade que não se 
restringe a apenas um departamento organizacional. No contexto 
organizacional, as mídias sociais têm uma grande importância para a tomada 
de decisões, a partir delas é possível analisar o que as pessoas estão dizendo 
nos canais sociais e dessa forma as decisões são feitas de forma mais 
apropriada (MONTEIRO; AZARITE, 2012). Para ter credibilidade e confiança na 
empresa e no que ela oferece, é notável manter um vínculo com seu público. 
Esse vínculo possibilita a empresa de promover seu produto ou serviço e 
observar como é passada a sua imagem para os outros (SOUSA; AZEVEDO, 
2010). 
Terra (2010), define mídias sociais como sendo um meio em que 
pessoas, através do uso de tecnologias e procedimentos característicos da 
internet, compartilham opiniões, ideias, perspectivas e experiências. As redes 
sociais são consideradas pela autora como o espaço virtual que estimula e 
incentiva a ação dos seusparticipantes. Ciribeli e Paiva (2011) destacam 
microblogs, fóruns, blogs e sites de relacionamento como os tipos de redes 
sócias que mais crescem o número de usuários. 
Existe uma confusão comum entre as compreensões de rede social com 
mídias sociais. De acordo com Ciribeli e Paiva (2011), as redes sociais são 
agrupamento comuns e existentes em todos os lugares, podendo ser 
constituídas por pessoas ou organizações que compartilhem os mesmos 
objetivos e valores. Por outro lado, a mídia social é o meio no qual as redes 
sociais utilizam para se comunicar e elas mudam de acordo com seu público-
alvo e sua finalidade. 
Devido ao grande número de usuário que utilizam a internet (4,4 bilhões 
de pessoas no mundo, segundo o Miniwatts Marketing Groupi, a quantidade de 
informação possível de ser encontrada nas mídias sociais também aumentou. 
Para empresas, as mídias sociais podem ser utilizadas como formação de um 
vínculo com os clientes. É possível verificar, por exemplo, as opiniões e 
experiências de seus clientes e, dessa forma, melhorar seu produto ou serviço. 
Além disso, como estudo desenvolvido por Magalhães (2008), as redes sociais 
podem ter uma considerável influência no processo de participação eleitoral do 
cidadão. De acordo com o autor, quando os eleitores se envolvem em 
discussões políticas com outros usuários das redes sociais, o próprio conteúdo 
das discussões pode se tornar uma fonte de informação para outros usuários, 
podendo expor mensagens políticas, fornecendo informações sobre os partidos 
ou candidatos que apoiam com o intuito de influenciar o desfecho de uma 
eleição. 
Outro ponto de fundamental importância se refere ao fato de que 
plataformas de redes sociais, como o Facebook e Twitter, podem ser usadas 
para propagar informações sem feita uma filtragem ou uma checagem de fatos. 
Conforme demonstrado por Allcott e Gentzkow (2017), um usuário qualquer 
pode alcançar o número de leitores dos principais jornais. Depois das eleições 
para presidente dos Estados Unidos em 2016, o termo fake news (do inglês, 
notícias falsas) ficou famoso mundialmente devido à propagação de várias 
“notícias” que foram espalhadas nas redes sociais, as quais favoreceram, 
 
 
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supostamente, um dos lados da campanha. Vários comentaristas políticos 
insinuaram que, se não fosse pelo grande número de fake news, o resultado 
poderia ser diferente (ALLCOTT; GENTZKOW, 2017). Ainda assim, uma grande 
quantidade de pessoas utiliza as mídias sociais para buscar e disseminar 
informações sobre política e diversos outros assuntos. Mesmo que a fonte não 
seja confiável ou seja apenas uma opinião de outra pessoa, o que é postado 
nessas mídias é considerado como uma fonte de informação sem que haja a 
necessidade de verificação de conteúdo. 
 
2.3. ANÁLISE DE SENTIMENTOS 
 
Em consequência do desenvolvimento de sistemas e tecnologias da 
informação, diversos tipos de dados têm sido continuamente gerados e 
armazenados (GOMES, 2012). Dessa forma, a evolução de técnicas que 
extraem conhecimento de dados estruturados, não estruturados ou 
semiestruturados tem sido de fundamental importância na geração de 
informação e descoberta de conhecimento sob os mais variados aspectos, 
inclusive no que se refere à aplicação para a solução de problemas em bases 
de dados textuais, voltadas, por exemplo, ao levantamento de informações 
sobre sentimentos, opiniões e subjetividade em textos (PANG; LEE, 2008). 
Este conjunto de técnicas pode ser usada para distinguir opiniões positivas de 
negativas a partir da identificação e da classificação dos conteúdos emocionais 
originados dos usuários nas redes sociais. 
De modo geral, a análise de sentimentos pode ser descrita como uma 
solução que permite realizar o rastreamento de grandes volumes de dados 
textuais em referência de um tema pré-definido, gerando um relatório com a 
opinião de pessoas sobre este (ARAÚJO et al., 2012). Ainda nesta linha, 
segundo Gomes (2012), análise de sentimentos é o trabalho que auxilia na 
determinação automática de sentimentos em textos. Esses sentimentos podem 
ser muito importantes na tomada de decisões em ambientes organizacionais, 
políticos, e sociais. Gomes (2012) completa afirmando que a análise de 
sentimentos trata do estudo computacional acerca dos sentimentos, emoções e 
opiniões expressadas através de textos. 
Essa técnica pode ser utilizada para formar avaliações a partir de 
comentários e opiniões do usuário. A análise de sentimentos também pode ser 
usada para melhorar o sistema de recomendações em sites. Dessa forma o 
sistema não recomenda itens que recebem uma avaliação negativa. Quando 
são detectados sentimentos positivos, o anúncio é mostrado, mas quando 
sentimentos negativos são detectados, os anúncios são removidos. Além disso, 
ela pode ser usada para detectar páginas online que possuam conteúdos 
sensíveis que sejam inapropriados para a colocação de propagandas. Essa 
análise também pode ser usada no ramo de negócios. Uma empresa analisa a 
opinião de seus clientes de forma que seja possível diferenciar as respostas 
positivas das negativas. Fazendo isso, ela consegue melhorar os fatores 
negativos e manter os positivos para obter a satisfação de seus clientes 
(PANG; LEE, 2008). 
Existem vários métodos para a análise de sentimentos. A maneira mais 
simples é a análise de emoticons (ícones que representam emoções). O LIWC 
(Linguistic Inquiry and Word Countii), por exemplo, é uma ferramenta comercial 
que possui um dicionário de palavras e suas respectivas categorias de 
 
 
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emoções. O SASA (SailAil Sentiment Analyzeriii) é outra ferramenta baseada 
em aprendizado de máquina, de código aberto, proposta originalmente como 
método de análise de tweets associados as eleições norte-americanas de 
2012. 
De maneira geral, é possível identificar três categorias de granularidade 
da análise de sentimentos (LIU, 2012). A granularidade de documento se refere 
a classificação da opinião implícita no documento, identificando se ela expressa 
um sentimento positivo, negativo ou neutro (PANG et al., 2002 apud SILVA, 
2016). A granularidade de sentença que faz a subdivisão do texto em 
sentenças com o objetivo de analisar cada uma delas individualmente 
expressam sentimentos positivos, negativos ou neutros (SILVA, 2016). Já na 
granularidade de aspectos, a análise é mais específica. É possível identificar 
sobre o que a pessoa tem uma opinião, e não somente identificar a opinião, 
como faz a granularidade de documento e de sentença. 
Silva (2016) fez uma análise de sentimentos em textos curtos da rede 
social Twitter. Em seu trabalho foram destacadas as principais dificuldades 
encontradas ao tratar esses textos: o tamanho do texto (na altura do trabalho, o 
Twitter disponibilizava um máximo de 140 caracteres por postagem, 
posteriormente a rede social aumentou esse limite para 280); por se tratar de 
textos curtos, a opinião é expressa em poucas palavras e essas palavras 
podem não estar disponíveis no dicionário de palavras pré-computado e 
relacionadas a um sentimento; a variação ortográfica é outra grande dificuldade 
quando precisa-se tratar textos curto como os de redes sociais, pois como se 
trata de um contexto informal, os usuários não aplicam um rigor ortográfico de 
escrita; o contexto multilinguístico também foi apontado como uma dificuldade 
pois vários usuários, ao escrever textos em redes sociais, gostam de usar 
palavras estrangeiras para enfatizar alguma parte de seus textos. 
 
3. METODOLOGIA 
 
 O eixo central do presente trabalho se refere ao estudo de uma solução 
para análise do termo corrupção na rede social Twitter, baseado na 
metodologia conhecida como Descoberta de Conhecimento em Bases de 
Dados (do inglês, Knowledge Discovery in Databases - KDD), como forma de 
geração de informação útil para avaliação das ações públicas realizadas com 
referência a este fenômeno. De acordo com Fayyad, Piatetsky-Shapiro e Smyth 
(1996), o KDD pode ser descrito como uma metodologiaque busca extrair 
informações implícitas, a partir de um conjunto de dados. Neste sentido, o KDD 
consiste das cinco seguintes etapas: seleção, pré-processamento, 
transformação, mineração de dados, e interpretação e avaliação. É importante 
destacar que este conjunto de etapas é realizado de forma cíclica, até que seja 
alcançado seu objetivo principal, a geração de informação e a consecutiva 
descoberta de conhecimento. 
 Esta pesquisa é de natureza teórica, portanto é classificada como 
pesquisa pura. Dado que seu objetivo é aumentar o conhecimento acerca de 
métodos para analisar publicações em redes sociais e como esses métodos 
podem ser utilizado para outras finalidades e gerar informações e 
conhecimentos importantes, ela pode ser classificada como exploratória. Visto 
que este estudo apresenta dados estatísticos e busca quantificar dados e 
transformar números em informações, ele enquadra em métodos de pesquisa 
 
 
11 
 
com natureza qualitativa. 
 No contexto do presente trabalho, onde se propõe um monitoramento 
contínuo, a geração de informação também deverá ser contínua, e permitir a 
realização de análises sob diferentes perspectivas, como, por exemplo, 
análises com filtros temporais, ou seja, geração de relatórios diários, semanais, 
mensais, ou ainda em um espaço de tempo pré-definido. 
 Diante disso, a primeira etapa do trabalho será a seleção do conjunto de 
dados a ser considerado no problema. Como descrito anteriormente, o foco 
principal deste trabalho é realizar o monitoramento de tweets relacionados à 
corrupção política brasileira. Neste sentido, nesta primeira etapa foram 
estudados e definidos termos ou palavras-chave que sirvam como referência 
na construção da base de dados a ser analisada, onde foram definidos como 
termos de pesquisa para o trabalho: corrupção e lava-jato. A partir desta 
definição, foi desenvolvido uma solução de Web Crawling (método utilizado 
para extrair informações de sites a partir de seu código), baseada na API do 
Twitteriv. 
Uma Interface de programação de aplicativos (API), do inglês Application 
Programming Interface, pode ser descrita como um conjunto de padrões de 
programação que possibilitam a construção de aplicativos. Uma API interliga 
funções em um site com a utilização em outras aplicações (CIRIACO, 2009), ou 
seja, uma API é um código computacional que dá acesso aos usuários às 
informações proporcionadas por um site. A API do Twitter é disponibilizada em 
seu próprio site. Com ela, é possível ter acesso aos dados públicos do Twitter 
compartilhados por seus usuários. O Twitter disponibiliza API’s para: permitir 
que desenvolvedores gerenciem perfis e configurações de conta; busca de 
tweets por palavras-chave; acesso às conversas de mensagens diretas de 
usuários que deram permissão para tal; permitir que desenvolvedores criem e 
gerenciem automaticamente campanhas publicitárias no Twitter; adicionar 
publicações do Twitter em outros sites. 
Os resultados extraídos através da API do Twitter foram armazenados 
em uma base de dados do tipo csv (do inglês, comma separatede 
values,traduzido como valores separados por vírgula), modelada e 
implementada ainda durante esta fase, utilizando a linguagem de programação 
Python. Após a extração dos dados, foi realizada a etapa de pré-
processamento. De forma geral, o Twitter permite a publicação de mensagens 
de até 280 caracteres, nas quais é comum, por parte de seus usuários, a 
utilização de emoticons, hashtags e links, além da realização de retweets, os 
quais se referem a um compartilhamento de mensagens que foram postadas 
por outro usuário. Diante disso, torna-se necessária a realização de uma 
limpeza sobre os dados coletados. Nesta etapa foram realizados tratamento 
baseados em expressões regulares (GOYVAERTS; LEVITHAN, 2011). 
 Considerando a construção da amostra a partir dos tweets que possuam 
conteúdo relacionado à corrupção política brasileira, foram aplicadas técnicas 
de inteligência de dados para geração de informação. Neste contexto, foram 
consideradas técnicas e ferramentas ligadas à mineração de dados e 
aprendizado de máquina (do inglês, machine learning). O objetivo principal da 
utilização de tais técnicas é a classificação das mensagens, a extração dos 
termos mais relevantes das mesmas, identificação de influenciadores, assim 
como a realização de análise de sentimentos. Essa etapa foi realizada 
utilizando o software de análise textual Iramuteqv, e rotinas de análise de 
 
 
12 
 
sentimentos codificadas através da linguagem de programação Python. 
 Após a realização das etapas anteriores, foram produzidos relatórios 
contendo informações de interesse sob o tema tratado. Ainda durante o 
desenvolvimento da proposta, a geração de tais relatórios servirá como insumo 
para a avaliação das fases anteriores, as quais, com base em possíveis 
demandas observadas, poderão ser ajustadas e melhoradas. A geração dos 
resultados permite vislumbrar a visão da sociedade sobre o tema corrupção a 
partir da visão dos usuários da rede social Twitter. 
 
4. ANÁLISE DOS RESULTADOS 
 
Com base na metodologia delimitada para o presente trabalho, foram 
realizadas as coletas de postagens de tweets entre o período de 01/07/2018 a 
30/06/2019. Para a extração das postagens, foi utilizado como referência os 
termos “corrupção” e “lava-jato” e as hashtags #corrupcao e #lavajato, 
resultando em um total de 21.854 postagens. Os textos das postagens foram 
submetidos a uma solução para análise de sentimentos, implementada 
utilizando a linguagem de programação Python. O Gráfico 2 apresenta os 
resultados obtidos em razão de cada um dos meses que compõe a amostra 
coletada, onde foram agrupados os tweets de acordo com o rótulo atribuído: 
positivo, negativo, e neutro. É possível notar que o mês de Outubro de 2018 
possui uma quantidade relativamente maior de postagens, o que possivelmente 
está relacionado à ocorrência das eleições. Além disso, é possível observar 
ainda que a quantidade de postagens rotuladas como negativas é 
significativamente maior que as postagens positivas e neutras, em todos os 
meses analisados, o que pode representar uma expressão de 
descontentamento e revolta por parte dos usuários da rede social considerada 
com relação à corrupção. 
 
 
Gráfico 2. Análise de sentimento categorizada por mês. 
Fonte: autores. 
 
 
 
13 
 
Após a realização dos processos de análise de sentimentos, foi gerado 
um corpus textual contendo todo o conjunto de tweets. Foram aplicadas 
técnicas de detecção de similaridade, baseadas no método de classificação de 
Reinert (1990), onde foram detectados três grupos principais, conforme 
mostrado no Gráfico 2. Através das classes geradas, foram calculados os 
termos de maior relevância para cada uma destas classes, os quais são 
mostrados na Quadro 1. É possível notar que a Classe 1 está relacionada com 
postagens que apresentam conteúdos mais voltados à questão das 
manifestações cidadãs contra a corrupção. Por outro lado, a Classe 2 traz 
termos provenientes do futebol, os quais podem se relacionar à realização da 
Copa do Mundo de Futebol e os escândalos de corrupção no âmbito da 
Federação Internacional de Futebol (FIFA). Por último, a Classe 3 revela 
termos característicos e fortemente relacionados à operação Lava Jato da 
Polícia Federal do Brasil. No Gráfico 3 é possível observar a disposição dos 
termos e a proximidade entre as classes. 
 
Grupo Vinte termos de maior frequência. 
Classe 1 
país; brasil; povo; educação; problema; violência; gente; 
saúde; segurança; governo; democracia; partido; eleitor; 
desemprego; luta; economia; ideologia; cidadão; política; 
família. 
Classe 2 
protesto; marcha; futebol; manifestação; copa; camisa; 
manifestante; cidade; clube; seleção; carteira; benfica; 
vassoura; jogador; estádio; camiseta; praça; campeonato. 
arbitragem; gol. 
Classe 3 
lava; jato; lavagem; dinheiro; lula; ministro; esquema; 
operação; justiça; prisão; petrobras; crime; réu; procurador;investigação; cunha; odebrecht; propina; condenação; 
denúncia. 
Quadro 1. Distribuição dos termos mais relevantes por classe. 
 Fonte: autores. 
 
 
 
14 
 
 
Gráfico 3. Distribuição das classes através do método de Classificação de Reinert 
(1990). 
Fonte: autores. 
 
 
5. CONCLUSÃO 
 
A aplicação de soluções inteligentes é algo de grande valia e pode 
auxiliar consideravelmente no apoio a diversos tipos de processos e atividades. 
Neste sentido, no que se refere à compreensão de determinados processos 
sociais e fluxos informacionais, a aplicação de mineração de dados em bases 
textuais é útil no apoio à compreensão de cenários, assim como no 
levantamento de padrões e informações. Neste trabalho, considerando a 
corrupção como objeto fundamental de estudo, foi possível observar as 
diferentes vertentes de expressões no âmbito da rede social Twitter, assim 
como o considerável número de postagens classificadas como negativas. Além 
disso, foi possível ainda realizar o levantamento de termos de maior 
relevâncias nas postagens coletadas, os quais indicam frente a que assuntos 
os usuários da rede social mais exploraram. Essas informações podem ser 
utilizadas como fonte para a geração de indicadores no apoio à tomada de 
decisão no âmbito do desenvolvimento de ações e políticas públicas. 
 
 
15 
 
Entretanto, é interessante realizar estudos e análises mais aprofundadas no 
que se refere ao tema, como, por exemplo, a realização da classificação nos 
grupos de tweets de forma separada, de acordo com o rótulo de sentimento 
associado. 
 
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