Análise de Sentimentos para Monitoramento da Opinião Pública em Redes Sociais sobre Serviços Públicos

📌 Descrição

Este projeto tem como objetivo coletar, processar e analisar postagens de redes sociais (Twitter) para monitorar a opinião pública sobre serviços públicos no Brasil. Através de técnicas de scraping e análise de dados, é possível identificar sentimentos e padrões relevantes nas postagens.

A solução conta com:

• Scraper customizado para extração de dados.
• Pré-processamento e enriquecimento dos dados (ex: categorização e análise de sentimento).
• Armazenamento em banco de dados MongoDB.
• Backend em Java Spring Boot.
• Frontend moderno e responsivo com Angular + PrimeNG v19.

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🧱 Estrutura do Projeto

TCC-Analise/
│
├── backend/           # Aplicação Spring Boot (REST API)
├── frontend/          # Aplicação Angular (dashboard e gráficos)
├── data/              # Dados de entrada e saída
│   ├── raw/           # Arquivos CSV originais
│   ├── processed/     # Dados tratados em JSON
│   └── scripts/       # Scripts de processamento (Python)
├── docs/              # Documentação do projeto
└── README.md

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✅ Requisitos

• JDK 17 (Java Development Kit)
• Maven
• Node.js (v18+ recomendado)
• Angular CLI
• MongoDB (local ou Atlas)
• MongoDB Database Tools (para importação de dados)

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🧠 Processamento com Python

O script localizado em data/scripts é responsável por:

1. Leitura do CSV contendo tweet ID, conteúdo, curtidas, retweets e data.
2. Limpeza do texto:
   • Remove links, hashtags e menções.
   • Ignora textos muito curtos (menos de 4 palavras úteis).
3. Análise de Sentimento:
   • Usa o modelo lipaoMai/BERT-sentiment-analysis-portuguese da Hugging Face.
   • Classifica o sentimento como positivo, negativo ou neutro.
4. Exportação final:
   • Gera um JSON estruturado para importação no MongoDB.

Exemplo de saída:

{
  "tweet_id": { "$numberLong": "1909721455" },
  "timestamp": { "$date": { "$numberLong": "1744148050000" } },
  "content": "Texto do tweet...",
  "likes": { "$numberInt": "100" },
  "retweets": { "$numberInt": "20" },
  "analytics": { "$numberDouble": "1500.0" },
  "categoria": "educação",
  "sentimento": "positivo"
}

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⚙️ Como Rodar o Projeto

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/J-Mothe/TCC.git
cd TCC

2. Instale dependências do Frontend

cd frontend
npm install

3. Instale o Angular CLI (caso necessário)

npm install -g @angular/cli

4. Rode o Frontend

ng serve

Acesse: http://localhost:4200

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5. Importe os Dados para o MongoDB

1. Instale os Database Tools:
   https://www.mongodb.com/try/download/database-tools

2. Adicione a pasta bin no PATH.

3. Importe os dados:

mongoimport --uri="mongodb+srv://usuario:senha@cluster.mongodb.net/TCC-Analise" --collection twitter --file "data/processed/brasilia_educacao_com_sentimento.json" --jsonArray

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6. Configure o Ambiente Java

Instale o JDK 17:

https://www.oracle.com/java/technologies/javase/jdk17-archive-downloads.html

setx JAVA_HOME "C:\Program Files\Java\jdk-17"
setx PATH "%PATH%;%JAVA_HOME%\bin"

Instale o Maven:

https://maven.apache.org/download.cgi

setx MAVEN_HOME "C:\Program Files\Apache\maven"
setx PATH "%PATH%;%MAVEN_HOME%\bin"

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7. Rode o Backend (Spring Boot)

cd backend
mvn spring-boot:run

API disponível em: http://localhost:8080/api/tweets

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🧪 Comandos Úteis

Criar novo componente Angular:

ng generate component components/novo-componente

Criar novo serviço Angular:

ng generate service services/novo-servico

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👨‍💻 Autores

Este projeto foi desenvolvido por:

• João Victor Mothé Vantil
• Giulia Campelo Bezerra

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📄 Licença

Este projeto é apenas para fins acadêmicos e não possui fins comerciais.