(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2023)
A exposição de escândalos de corrupção, bem como a polarização política no Brasil desde as eleições de 2018, instalou uma aguda e profunda crise política e social no país. Esses conflitos também estiveram presentes nas redes sociais, que abriram caminho para discussões acaloradas entre políticos e o público em geral. Nesse contexto, nosso trabalho visa utilizar métodos computacionais para analisar dados de mídias sociais, a fim de identificar tópicos de mensagens políticas postadas por deputados brasileiros no período de 2013 a 2019. Para esta tarefa, adaptamos o modelo de tópico biterm (BTM ), um algoritmo que encontra modelos de tópicos em textos curtos, para permitir a análise de tópicos ao longo do tempo. A partir desse modelo, investigamos o comportamento dos políticos nas redes sociais (Twitter), identificando os principais assuntos discutidos ao longo do tempo. Nossa abordagem divide o período estudado em segmentos anuais e compara os modelos de tópicos de diferentes intervalos de tempo, construindo um gráfico de similaridade de tópicos. NoÂ que diz respeito Ã investigação da evolução dos temas temporais, nossos resultados mostraram que temas relacionados Ã crise política e atividades relacionadas Ã Câmara dos Deputados foram os mais discutidos pelos deputados no períodoÂ estudado.