Return to search

Redes de interlocutores na comunicação de desastres : detecção automática em corpus de notícias do Estado do Rio de Janeiro

Orientadora: Profa. Dra. Margarethe Born Steinberger-Elias / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2014. / Esta pesquisa integra um projeto interdisciplinar nas áreas da Comunicação, Linguística e Computação, voltado à Comunicação de Desastres em língua portuguesa. O objetivo é a exploração de aplicações de métodos de Processamento de Linguagem Natural para modelagem de redes comunicativas a fim de criar um modelo que possibilite o reconhecimento e a classificação automática dos perfis comunicacionais dos atores envolvidos em situações de desastre. Assumindo que o perfil dos atores pode ser detectado linguisticamente em textos jornalísticos, esta pesquisa explora a capacidade dos verbos de elocução (dicendi) funcionarem como marcadores discursivos. Utiliza-se, então, de ferramentas computacionais para identificar automaticamente marcadores de interlocução. Dessa forma, o problema da pesquisa recai sobre como identificar marcadores semânticos associados a modos de apropriação de conceitos (sistemas de categorização) adotados pelas comunidades de conhecimento a que pertençam os atores. A análise de frequência e probabilidade de certos itens lexicais vinculados aos atores envolvidos em desastres específicos permitirá detectar como eles se organizam em redes sócio discursivas. A geração automática destas redes contribui para aperfeiçoar a comunicação em cenários emergenciais. Com apoio de ferramentas de Processamento de Linguagem Natural, o estudo baseia-se em dados de um corpus de textos do jornal Folha de S. Paulo sobre desastres importantes ocorridos em 2010 e 2011 no Estado do Rio de Janeiro, que mataram milhares de pessoas e desencadearam muitos prejuízos sociais e econômicos. / This research is part of an interdisciplinary project in the areas of communication, Linguistics and computing, focused on disaster Communication in Portuguese language. The goal is an exploration of applications of Natural Language Processing methods for modeling communication networks, in order to create a conceptual model that allows recognition and categorization automatic of communicational profiles of actors involved in disaster situations. Assuming that the profile of actors can be detected linguistically in journalistic texts, this study explores the ability of verbs of elocution (dicendi) work as discursive markers. It is used, then of computational tools for automatically identifying markers of interlocution. In this way, the problem of research rests on how to identify semantic markers associated with modes of appropriation of concepts (categorization systems) adopted by the knowledge communities that belong to the actors. The frequency analysis and probability of certain lexical items linked to actors involved in specific disaster will detect how they organize themselves in socio-discursive networks. The automatic generation of these networks contributes to enhance communication in emergency scenarios. With the support of Natural Language Processing tools, the study is based on data from a text corpus of newspaper Folha de S. Paulo on major disasters occurring in 2010 and 2011 in the State of Rio de Janeiro, which killed thousands of people and triggered many social and economic losses.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:BDTD:76595
Date January 2014
CreatorsIzida, Aline
ContributorsSteinberger-Elias, Margarethe Born, Batista Junior, Joinvile, Marietto, Maria das Graças Bruno
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf, 212 f. : il.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFABC, instname:Universidade Federal do ABC, instacron:UFABC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relationhttp://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=76595&midiaext=69758, http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=76595&midiaext=69757, Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.brphp/capa.php?obra=76595

Page generated in 0.002 seconds