1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
  2. POS - Programas de Pós-Graduação Stricto-Sensu (Mestrados e Doutorados)
  3. MEST - Dissertações
  4. CT - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva Junior, Sérgio Marcos da-
dc.date.accessioned2025-11-07T17:04:17Z-
dc.date.available2025-11-07T17:04:17Z-
dc.date.issued2025-09-30-
dc.identifier.citationSILVA JUNIOR, Sergio Marcos da. Estudo do fenômeno de review bombing com processamento de linguagem natural. 2025. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38868-
dc.description.abstractEste trabalho investiga o fenômeno de review bombing em plataformas de avaliação cultural (como Rotten Tomatoes e Metacritic), com foco em ataques ideológicos coordenados. Utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) em avaliações na língua inglesa, foram analisadas obras atacadas (como Captain Marvel e The Last of Us Part II) e obras regulares, identificando padrões distintos: volumes de avaliações 4,6 vezes maiores, notas médias 40% mais baixas e toxicidade 2 vezes superior nas obras atacadas. A classificação zero-shot revelou a predominância de temas como “Viés Ideológico”(presente em 90,3% das avaliações negativas) e “Ódio Coordenado”, além de uma correlação significativa entre discurso ideológico e linguagem tóxica. Os resultados demonstram a natureza quantificável do fenômeno e oferecem bases para o desenvolvimento de sistemas automatizados de detecção e gestão de reputação online em contextos de polarização digital.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectRedes sociais on-line - Aspectos sociológicospt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem natural (Computação)pt_BR
dc.subjectAnálise do discurso - Aspectos políticos - Brasilpt_BR
dc.subjectUsuários da Internet - Comportamentopt_BR
dc.subjectDiscurso de ódio na Internetpt_BR
dc.subjectPolarização (Ciências sociais)pt_BR
dc.subjectOnline social networks - Sociological aspectspt_BR
dc.subjectNatural language processing (Computer science)pt_BR
dc.subjectDiscourse analysis - Political aspects - Brazilpt_BR
dc.subjectInternet users - Behaviorpt_BR
dc.subjectOnline hate speechpt_BR
dc.subjectPolarization (Social sciences)pt_BR
dc.titleEstudo do fenômeno de review bombing com processamento de linguagem naturalpt_BR
dc.title.alternativeA study of the review bombing phenomenon using natural language processingpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoEste trabalho investiga o fenômeno de review bombing em plataformas de avaliação cultural (como Rotten Tomatoes e Metacritic), com foco em ataques ideológicos coordenados. Utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) em avaliações na língua inglesa, foram analisadas obras atacadas (como Captain Marvel e The Last of Us Part II) e obras regulares, identificando padrões distintos: volumes de avaliações 4,6 vezes maiores, notas médias 40% mais baixas e toxicidade 2 vezes superior nas obras atacadas. A classificação zero-shot revelou a predominância de temas como “Viés Ideológico”(presente em 90,3% das avaliações negativas) e “Ódio Coordenado”, além de uma correlação significativa entre discurso ideológico e linguagem tóxica. Os resultados demonstram a natureza quantificável do fenômeno e oferecem bases para o desenvolvimento de sistemas automatizados de detecção e gestão de reputação online em contextos de polarização digital.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.creator.IDhttps://orcid.org/0009-0003-5243-2219pt_BR
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/5145325342043940pt_BR
dc.contributor.advisor1Silva, Thiago Henrique-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0001-6994-8076pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttps://lattes.cnpq.br/9568338246493587pt_BR
dc.contributor.referee1Santos, Frances Albert-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-0110-6507pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3553049694618182pt_BR
dc.contributor.referee2Gomes Junior, Luiz Celso-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-1534-9032pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttps://lattes.cnpq.br/0370301102971417pt_BR
dc.contributor.referee3Silva, Thiago Henrique-
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0001-6994-8076pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttps://lattes.cnpq.br/9568338246493587pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrialpt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.capesEngenharia Elétricapt_BR
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