Orientadora: Profª. Dra. Margarethe Born Steinberger-Elias / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2016. / Redes sociais têm se tornado um meio comum para as pessoas se expressarem, especialmente emoções e sentimentos sobre assuntos diversos. A análise destes dados através da Inteligência Artificial e de PLN (Processamento de Linguagem Natural) possibilita a extração automática de conhecimento neste imenso volume de informação, inclusive do sentimento social sobre assuntos diversos. O conhecimento extraído pode ser utilizado para entender e antecipar expectativas a respeito de fatos, pessoas, produtos e serviços. Esta pesquisa interdisciplinar envolvendo Linguística, Computação e Ciências Sociais tem como objetivo principal a detecção automática de emoções sobre as mensagens e entidades mencionadas nos textos do Facebook e do Twitter no domínio da seca ocorrida no estado de São Paulo durante os anos de 2013, 2014 e 2015. O método de detecção automática de emoções proposto utiliza conceitos de PLN, além de métodos estatísticos para descoberta de padrões. Ele não se restringe ao domínio da seca, podendo ser estudado para aplicação em outros domínios. Para definição e aplicação do método foram utilizadas diversas ferramentas computacionais. / Social networks have become a common way for people to express themselves, especially emotions and feelings about various subjects. The analysis of these data by Artificial Intelligence and NLP (Natural Language Processing) allows automatic extraction of knowledge in this huge volume of information, including social sentiment on various subjects. The extracted knowledge can be used to understand and anticipate expectations of facts, people, goods and services. This interdisciplinary research involving Linguistics, Computing and Social Sciences aims automatic emotion detection of the messages and entities mentioned in Facebook and Twitter texts in the field of drought in the state of São Paulo during the years 2013, 2014 and 2015. The automatic emotion detecting method uses PLN concepts, as well as statistical methods for discovering patterns. It is not restricted to the field of dry and can be studied for application in other areas. For definition and application of the method were used various computational tools.