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Research on filter bubbles needs mechanisms to capture and classify opinion polarity of documents in crowdsourced environments. We present a preliminary machine learning based model to classify the opinion of tweets in Portuguese about Social Security Reform on Brazilian political context. Our approach uses the Multilingual Universal Sentence Encoder for Semantic Retrieval, a pre-trained model recently released by Google researchers to generate semantically rich vector representations. We train and classify our dataset in a deep feedfoward neural network. Our preliminary model presented an average accuracy of 82%. This task is part of ongoing work to support research on filter bubbles. Resumo. Pesquisas sobre filter bubbles necessitam de mecanismos para capturar e classificar a polaridade de opinião de documentos em ambientes crowdsourced. Apresentamos um modelo preliminar baseado em aprendizado de máquina para classificar a opinião de tweets em português sobre o tema da Reforma de Previdência no contexto político brasileiro. Nossa abordagem utiliza o Multilingual Universal Sentence Encoder for Semantic Retrieval, um modelo pré-treinado recém-lançado por pesquisadores do Google para gerar representações vetoriais semanticamente ricas. Treinamos e classificamos nosso dataset em uma rede neural profunda feedfoward. Nosso modelo preliminar apresentou uma acurácia média de 82%. Esta tarefa é parte de um trabalho em andamento que visa apoiar a realização de pesquisas sobre filter bubbles.

Classificação de opinião no Twitter em português utilizando o Multilingual Universal Sentence Encoder para apoiar pesquisas sobre filter bubble