Sentiment analysis in social media texts: a comparison between ChatGPT and traditional methods

Authors

Keywords:

ChatGPT, Natural Language Processing, Sentiment Analysis

Abstract

Automated analyses in digital communication contribute to a comprehensive understanding of social phenomena. The research presents a comparison between ChatGPT and traditional approaches to analyzing sentiments in texts extracted from social networks. The compared methods yielded satisfactory results in emotion and polarity identification, and ChatGPT proved to be effective as a sentiment analysis tool.

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Author Biographies

Maria Eduarda Ramos Da Silva, Universidade Federal da Paraíba

Graduanda em Comunicação em Mídias Digitais (UFPB). Integrante do projeto de extensão Interfaces Livres. Tem interesse no campo de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e UX/UI design.

Paulo Henrique Souto Maior Serrano, Universidade Federal da Paraíba

Professor de Comunicação em Mídias Digitais na Universidade Federal da Paraíba. Possui graduação em Comunicação Social - Jornalismo pela Universidade Federal da Paraíba (2008), mestrado em Programa de Pós-Graduação em Linguística - UFMG pela Universidade Federal de Minas Gerais (2011) e doutorado em Administração pela Universidade Federal da Paraíba (2019).

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Imagem em formato retrato com fundo verde-azulado, ao centro está escrito "Cadernos de" na horizontal, no lado direito está escrito "Comunicação" na vertical. Na parte inferior, está escrito: Comunicação Social - UFSM V.27, N.3, Set-Dez (2023) e- ISSN 2316-882X ISSN 1677-9061.

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Published

2023-12-25

How to Cite

Ramos Da Silva, M. E., & Souto Maior Serrano, P. H. (2023). Sentiment analysis in social media texts: a comparison between ChatGPT and traditional methods. Cadernos De Comunicação, 27(3). Retrieved from https://periodicos.ufsm.br/ccomunicacao/article/view/84828

Issue

Vol. 27 No. 3 (2023):

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