Análise de sentimentos multimodal aplicada à computação de níveis de tensão em vídeos de notícias
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Data
2018-04-23
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Editor
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Resumo
Esta tese aborda o desenvolvimento de uma nova abordagem para estimar os níveis de tensão em vídeos de notícias por meio de técnicas de análise de sentimentos multimodal. As mídias de notícias constituem um tipo específico de discurso e se tornaram uma parte central da vida moderna de milhões de pessoas. Neste contexto, é muito importante estudar e entender como a indústria de notícias funciona e como ela afeta o cotidiano da sociedade. Para isso, especialmente sob a perspectiva da análise do discurso, a abordagem proposta calcula níveis de tensão como pontuações de sentimento (polaridades) ao longo da narrativa das notícias, revelando os diferentes padrões de comunicação utilizados. A fim de atingir esse objetivo, combinou-se pistas visuais e de áudio extraídas dos participantes das notícias, tais como repórteres, âncoras, entrevistados, dentre outros, usando métodos para: (1) reconhecimento de emoção a partir das expressões faciais, (2) estimativa do plano fílmico e (3) extração de recursos de áudio (p. ex., características de croma, coeficientes mel-cepstrais no domínio da frequência e características espectrais), bem como sentenças textuais obtidas a partir da (4) análise de sentimento das transcrições de fala da narrativa das notícias. Os resultados experimentais com um conjunto de dados contendo 960 vídeos de notícias rotuladas para telejornais brasileiros e americanos mostram que a abordagem proposta atinge uma precisão global de 64,17% na tarefa de classificação de níveis de tensão. Ao ser comparado também com um baseline, o método proposto alcançou uma precisão próxima de um método supervisionado, mas sem a necessidade de um treinamento rotulado. Esses resultados demonstram o alto potencial da abordagem proposta para ser usada por analistas de mídia em várias aplicações, especialmente no domínio jornalístico.
Descrição
Palavras-chave
Comunicação de massa, Videojornalismo, Análise do discurso, Emoções