Lógica Fuzzy aplicada à análise comportamental e conhecimento da guerra cognitiva em redes sociais: um modelo de extração e mineração de dados

A pesquisa visa compreender como comportamento, emoção e subjetividade participam da construção de um conflito ou polarização de ideias como instrumento da Guerra Cognitiva em redes sociais, entre atores ou grupos de atores, como por exemplo na plataforma Twitter e Facebook, através da aplicação de métodos ou modelos computacionais que trabalham a subjetividade entre os mesmos, utilizando-se de algoritmos baseados em aprendizado de máquina. O sentimento dos diálogos dos atores sobre o assunto abordado quanto a polaridade dos conteúdos, classificando as opiniões, por exemplo se são positivas ou neutras ou negativas, é também analisado. Adotaremos técnicas de mineração de texto e análise de sentimentos. O objetivo é desenvolver e apresentar um sistema de processamento e análise de textos que otimize a identificação de polarização de ideias e aperfeiçoe a tomada de decisão multicritério dentro de contextos diversos nas redes sociais, levando em conta sentimentos e emoções. A abordagem consiste em identificar e coletar as opiniões dos usuários do Twitter sobre determinados assuntos, na efervescência dos acontecimentos em torno dos assuntos elencados. São aplicadas as técnicas de mineração de texto e análise de sentimentos para extrair qualificadores dos dados analisados. Além disso, desenvolvemos um sistema de visualização de dados que se apoia na parametrização de intervalos de valores para cores. Nossos dados sugerem o que já se conhece à luz da psicolinguística: o humano, ao expressar-se, pode revelar uma variedade de emoções que experimenta, internamente, e que inspiram sua experiência subjetiva, suas ações, e sua comunicação.