Autor(es): Akhtyrska, Kateryna
Data: 2014
Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10400.1/8365
Origem: Sapientia - Universidade do Algarve
Assunto(s): Corpus; Ironia; Dispositivos linguísticos; Expressão linguística de ironia; Linguagem figurativa; Tweet; Twitter; Domínio/Área Científica::Humanidades::Outras Humanidades
Dissertação de Mestrado, Ciências da Linguagem, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais, Universidade do Algarve, 2014
Esta pesquisa tem como objectivo investigar a expressão linguística da ironia nos media sociais, centrando-se particularmente na análise e descrição dos mecanismos linguísticos e retóricos utilizados para expressar ironia sobre entidades humanas num domínio específico, a política. O estudo visa distinguir as classes mais representativas de ironia e classificá-las em diferentes subclasses. Esta investigação foi realizada com base num corpus manualmente criado para este fim, composto por mensagens breves (tweets) recolhidas a partir do Twitter. Este corpus é centrado especificamente no tema da campanha eleitoral de um candidato para as presidenciais dos Estados Unidos no ano de 2012. Os resultados provam que a ironia poderia ser representada com a ajuda de outros recursos linguísticos e retóricos no que respeita às expressões de cariz politica nas redes sociais. Os resultados mostraram que as categorias mais representativas são as de exclamação (21,6%), perguntas de retórica (14%), antífrases (11,2%) e de metáfora (12,4%). O estudo com base no acordo de Inter-annotator agreement (IAA) foi realizado para fins distintos após a implementação das pesquisas para anotação: (i) para validar a fiabilidade da análise manual, com o valor de α = 0,77 o que demonstra um resultado "altamente experimental"; (ii) para demonstrar as expressões linguísticas de ironia nos Mídia Sociais em concordância com Inter-annotator agreement (IAA), em que obtivemos uma relação de valores entre os grupos A, B e C: α= 0,38; 0,095; 0,042; (iii) e finalmente para avaliar o impacto da ironia no domínio político num conteúdo gerado pelo próprio usuário que mostrou o valor: α = 0,172 e % agr. 73.7.
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