STALLA: Um Framework para Análise de Fontes Abertas durante a Pandemia do Covid-19

A. C. Godinho, C. M. Nunes, R. I. Meneguette, V. P. Gonçalves, Marlos André M. S. de Oliveira, J. Oliveira, Geraldo P. Rocha Filho
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Abstract

A expansão das redes sociais resultou em um aumento na distribuição de campanhas de desinformação, que colocam em risco a estabilidade democrática nacional, tornando-se um elemento desfavorável para a produção do conhecimento de Inteligência. Com o objetivo de mitigar este óbice, foi proposto o framework STALLA para coleta, tratamento, rotulação automatizada e análise de informações, proporcionando maior eficiência na produção do conhecimento. Assim, o estudo tem por escopo a pandemia do Covid-19, a partir de dados coletados de textos curtos (tweets), no idioma português, da rede social Twitter. Considerando-se os trabalhos correlatos, as Redes Neurais Recorrentes (RNN) apresentam-se como as mais vocacionadas para análises textuais. A partir dessa premissa, o desempenho do STALLA foi analisado comparando-se as implementações das redes LSTM e BiLSTM, resultando em uma acurácia de aproximadamente 70%.
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STALLA: Covid-19大流行期间开源分析框架
社交网络的扩大导致虚假信息运动的传播增加,危及国家民主稳定,成为知识情报生产的不利因素。为了减轻这一障碍,提出了STALLA框架来收集、处理、自动标记和分析信息,从而提高知识生产的效率。因此,这项研究的范围是Covid-19大流行,从社交网络Twitter上收集的葡萄牙语短文本(推文)数据。考虑到相关工作,递归神经网络(nnn)是最适合文本分析的。在此前提下,通过比较LSTM和BiLSTM网络的实现,分析了STALLA的性能,准确率约为70%。
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