UM OUTRO JUNHO: O movimento #NaoVaiTerCopa, o diálogo no Twitter e as controvérsias sobre a Copa do Mundo de 2014

Esta dissertação tem como pretensão fazer uma análise das postagens, tweets, feitas por usuários da rede social, Twitter, sobre a Copa do Mundo FIFATM de 2014 e as controvérsias formadas pela preparação, organização e realização do evento no Brasil. Para tal, a pesquisa compreende em abordar um arcabouço teórico envolvendo os conceitos necessários para embasar os processos utilizados para conclusão dos objetivos do trabalho. O eixo central nesta dissertação se desenvolve através da Teoria Ator-Rede do sociólogo Bruno Latour, que traz consigo uma ideia que se contrapõe à sociologia do social, e assim, envolvendo e considerando uma análise do social em ações como hierarquicamente equivalentes entre atores humanos e não humanos em suas associações. Essas associações diversificadas revelam as redes formadas entre os atores. Tais redes podem ser mapeadas através da técnica empírica dessa teoria, que se chama Cartografia das controvérsias. Essa técnica faz parte da metodologia utilizada nesta pesquisa formalizando os processos analíticos das redes formadas pelos perfis e suas interações. A discussão acontece através da hashtag #NaoVaiTerCopa e os seus termos difundidos nas controvérsias da Copa do Mundo, a análise dos atores que elas envolvem e as perspectivas expostas nas redes formadas por eles

Early prediction and characterization of high-impact world events using social media

<p>This dataset consists on 5234 news events obtained from Twitter.</p> <p>The file <code>tweets.csv.gz</code> (available upon request via email to the authors) contains a CSV file, called <code>tweets.csv</code>, with all the tweets IDs corresponding to each event in <code>events.csv</code>. The format of each line of the file is the following:</p><p>tweet_id, event_id</p><p>Where:</p><ul><li><code></code>tweet_id is an long number indicating the Twitter ID of the given tweet. Using the <a href="https://dev.twitter.com/">Twitter REST API</a> it is possible to retrieve all the information about the given tweet.</li><li><code></code>event_id corresponds to the event ID of the given tweet.</li></ul> <p>The file events.csv.gz contains a CSV file, called events.csv with all the news events captured from Twitter since August, 2013 until June, 2014. The format of each line of the file is the following:</p> <p><br></p> <p>event_ID,date,total_keywords,total_tweets,keywords</p> <p><br></p> <p>Where:</p> <ul> <li>event_ID is an integer which identifies the corresponding event. There are 5234 events, then event_ID ranges from 1 to 5234. </li> <li>date is the date of the event or connected component. The format is YYYY-MM-DD.</li> <li>total_keywords is an integer indicating how many keywords are in the event or connected component.</li> <li>total_tweets is an integer indicating how many tweets belongs to this event.</li> <li>keywords is a string containing total keywords keywords. There is a semicolon between two keywords.</li> </ul> <p><br></p> <p>The files cluster_labels.txt and time_resolutions.txt contain the cluster labels for each event and the time resolutions learned from all events, respectively.</p> <ul> <li>cluster_labels.txt contains one integer number per line, from 0 to 19. In line <i>i</i>, the cluster label in that line corresponds to the event ID number <i>i</i>.</li> <li>time_resolutions.txt contains one floating point number per line, indicating the time resolution learned for all events, in minutes. There are 20 numbers in the file, one per line, in increasing order, with at most 13 decimal numbers after the point.</li></ul><ul> <p><br></p></ul