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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38328| Título: | Análise de sentimentos no contexto do evento “Halving” do bitcoin |
| Título(s) alternativo(s): | Sentiment analysis in the context of the bitcoin “Halving” event |
| Autor(es): | Koyashiki, Gabriel Shouji |
| Orientador(es): | Santos, Bruno Samways dos |
| Palavras-chave: | Análise de sentimentos Bitcoin Criptomoedas Sentiment analysis Bitcoin Cryptocurrencies |
| Data do documento: | 25-Jun-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Londrina |
| Citação: | KOYASHIKI, Gabriel Shouji. Análise de sentimentos no contexto do evento “Halving” do bitcoin. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Londrina, 2025. |
| Resumo: | Este trabalho teve como objetivo analisar os sentimentos de usuários do Reddit em relação ao evento de halving do Bitcoin, utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP). Para isso, foram coletados mais de 15 mil comentários nas comunidades r/Bitcoin, r/CryptoCurrency e r/Blockchain. Após realização do pré-processamento textual, os dados foram submetidos à análise de sentimentos por meio de dois modelos: o VADER, baseado em léxico, e o RoBERTa, um modelo pré-treinado baseado na arquitetura Transformer. Além disso, foi aplicada uma técnica de clusterização não supervisionada (K-Means), com vetorização TF-IDF, a fim de identificar padrões lexicais recorrentes entre os comentários. Os resultados revelaram que a maioria dos comentários apresenta um tom neutro, com predominância de análises técnicas e ponderadas, embora também tenham sido encontrados discursos entusiásticos e céticos. A comparação entre os métodos de análise de sentimentos evidenciou diferenças significativas na classificação, principalmente pela sensibilidade do VADER a palavras positivas, ainda que fora de contexto. A clusterização indicou três grupos distintos, reforçando que, mesmo com vocabulários variados, o discurso coletivo é majoritariamente neutro. O estudo destaca a importância da combinação entre abordagens supervisionadas e não supervisionadas para uma leitura mais abrangente das percepções públicas sobre eventos econômicos no universo das criptomoedas. |
| Abstract: | This study aimed to analyze Reddit users' sentiments towards the Bitcoin halving event using Natural Language Processing (NLP) techniques. Over 15,000 comments were collected from the r/Bitcoin, r/CryptoCurrency, and r/Blockchain communities. After textual preprocessing, sentiment analysis was conducted using two supervised models: VADER, a lexicon-based approach, and RoBERTa, a pre-trained Transformer-based model. Additionally, an unsupervised clustering technique (K-Means) combined with TF-IDF vectorization was employed to identify recurring lexical patterns within the comments. The results indicated that the majority of comments had a neutral tone, and skeptical discourses were also present. A comparison of the sentiment analysis methods revealed significant differences, particularly due to VADER's sensitivity to positive words even when taken out of context. The clustering identified three distinct groups, confirming that despite lexical differences, the overall discourse remained predominantly neaultral. This study highlights the value of combining supervised and unsupervised approaches to achieve a comprehensive understanding of public perceptions regarding economically significant events in the cryptocurrency landscape. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38328 |
| Aparece nas coleções: | LD - Engenharia de Produção |
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