Análise de sentimentos em comentários do youtube: uma investigação sobre música popular contemporânea
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Este estudo investiga os sentimentos expressos pelo público em comentários publicados em vídeos de música popular contemporânea no YouTube. Com o avanço das
plataformas digitais e o aumento da interação entre usuários e conteúdos audiovisuais,
tornou-se possível observar de forma sistemática como os ouvintes reagem às músicas
que consomem. Para tanto, a pesquisa utiliza o modelo de linguagem Gemma 3 4B,
executado com a técnica de few-shot, para classificar a polaridade dos comentários em
três categorias: positiva, negativa e neutra. Foram coletados aproximadamente 21.700
comentários, dos quais 4.705 compuseram uma amostra anotada manualmente e utilizada como referência para a avaliação da classificação automática. O desempenho do
modelo foi avaliado por meio das métricas de acurácia, precisão, revocação e F1-score.
Na avaliação global, o modelo alcançou acurácia de 0,849 e F1-macro de 0,826. Na
análise por vídeo, os valores de F1-macro variaram entre 0,538 e 0,943, demonstrando
diferenças de desempenho entre os conjuntos de comentários analisados. A inspeção
qualitativa identificou exemplos de avaliações mistas e expressões dependentes de
contexto que podem orientar investigações posteriores sobre os erros de classificação,
sem estabelecer relação causal entre essas características e o desempenho do modelo.
Os resultados indicam que o Gemma 3 4B apresenta potencial para a classificação automática de sentimentos em comentários de vídeos musicais, embora seu desempenho
varie entre diferentes conjuntos de comentários.
Description
Keywords
Música Popular Contemporânea, Comentários do YouTube, Processamento de Linguagem Natural (PLN), Análise de Sentimentos, Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM)