Saúde mental : análise de sentimentos e de conteúdo no X (Twitter)

Abstract

Resumo : Esse trabalho aborda sobre a rede social digital, X, (anteriormente Twitter). As redes sociais transformaram as dinâmicas de comunicação e interação humanas, tornando-se ambientes para a expressão de opiniões e sentimentos. Nesse contexto, o X (antigo Twitter) destaca-se como uma plataforma que reflete e amplifica sentimentos coletivos, desempenhando papéis centrais em discussões públicas e eventos de impacto social. Nesse trabalho é proposto uma a análise de conteúdo e análise de sentimentos, aplicada para investigar a relação entre o uso o do X (Twitter) e saúde mental dos usuários e compreender as emoções e opiniões que circulam nos espaços digitais e como a plataforma lida com isso. Este trabalho abordou a saúde mental devido ao crescente número de pessoas desenvolvendo transtornos mentais, muitas vezes agravados pelo uso excessivo de redes sociais digitais o que é evidenciado ao logo do trabalho. Os resultados apresentados evidência que análise de conteúdo e de sentimentos podem ser aplicadas para moderação de conteúdo e até mesmo ser usada como ferramenta de informação e valorização da vida

Abstract : This paper addresses the digital social network, X, (formerly Twitter). Social networks have transformed the dynamics of human communication and interaction, becoming environments for the expression of opinions and feelings. In this context, X (formerly Twitter) stands out as a platform that reflects and amplifies collective feelings, playing a central role in public discussions and events with social impact. This paper proposes a content analysis and sentiment analysis, applied to investigate the relationship between the use of X (Twitter) and the mental health of users and to understand the emotions and opinions that circulate in digital spaces and how the platform deals with them. This paper addressed mental health due to the growing number of people developing mental disorders, often aggravated by the excessive use of digital social networks, which is evidenced throughout the work. The results presented show that content and sentiment analysis can be applied to content moderation and even be used as a tool for information and appreciation of life