Banca de DEFESA: JENAINA DE FATIMA DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JENAINA DE FATIMA DOS SANTOS
DATA : 23/10/2025
HORA: 13:30
LOCAL: Sala de reuniões IEM e videoconferência
TÍTULO:

MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE EXPLORATÓRIA E EVIDENCIAÇÃO EMPÍRICA DA RELAÇÃO ENTRE SOLIDÃO, POLÍTICA E MÍDIAS SOCIAIS NO BRASIL

PALAVRAS-CHAVES:

Solidão; Política; Mídias sociais; Machine learning; Análise exploratória dos dados; Severidade

PÁGINAS: 151
RESUMO:

A solidão na contemporaneidade emerge como um problema social complexo, sendo reconhecida como uma crise global de saúde pública devido ao seu impacto significativo em populações de diversos países, como EUA, Reino Unido e Japão. A literatura apresenta divergências sobre sua natureza, caracterizando-a não apenas como uma experiência íntima e comum em certas fases do desenvolvimento humano, mas também como um fenômeno social que afeta a percepção da qualidade das relações e a adaptabilidade social, particularmente entre jovens adultos. Nesta fase, a preocupação com a cronificação da solidão intensifica-se devido à crescente transitoriedade das relações sociais contemporâneas e as condições não adaptativas em determinados grupos. Esse fenômeno tem sido associado a transformações sociais decorrentes da globalização, como a ascensão das tecnologias de informação e comunicação e a fragmentação das relações políticas. No Brasil, ainda há escassez de estudos sobre os impactos da solidão, seus fatores correlatos e as implicações demográficas e econômicas, em grande parte devido à literatura limitada e à padronização recente de instrumentos para avaliação desse construto. Este estudo adota uma abordagem interdisciplinar, integrando métodos de IA, especificamente técnicas estatísticas computacionais, para análise de dados psicológicos, com o objetivo de explorar e evidenciar empiricamente as associações entre comportamentos relacionados a esse problema pouco investigado. Utilizando algoritmos de machine learning, busca-se analisar as relações entre os níveis de solidão, comportamento político e uso de mídias sociais no contexto das eleições presidenciais brasileiras de 2022. Foram aplicados instrumentos de autorrelato, como a Escala Brasileira de Solidão UCLA e questionários adaptados, em uma amostra de 176 participantes, majoritariamente residentes do Sul de Minas Gerais. Os algoritmos foram implementados em Python no ambiente VS Code. Os resultados principais revelaram por meio do K-means a alta dimensionalidade dos dados limitou o agrupamento completo durante o pré-treinamento, mas revelou clusters que destacam a severidade da solidão por faixa etária, com maior prevalência em jovens adultos. O KNN não evidenciou associações estatisticamente significativas entre as variáveis analisadas, encontrando uma relação muito baixa apenas entre severidade da solidão e uso de mídias sociais. Já o DBSCAN conseguiu agrupar mais claramente os clusters de tal forma que foi possível encontrar relações entre algumas das severidades das três variáveis, especialmente quando tais severidades apresentavam valores baixos. Os resultados indicaram poucos casos de alta severidade para solidão e comportamento político na amostra. Nenhum caso de severidade extrema associado ao uso de mídias sociais. Estes últimos resultados podem estar associados à limitação da amostra e dos dados coletados. Concluiu-se que este estudo contribui para o esclarecimento de hipóteses sobre as relações entre os construtos analisados, além de proporcionar uma metodologia que permita, eventualmente, avaliar a relação entre os construtos. No contexto investigado, os dados revelaram associações muito fracas entre solidão, comportamento político e uso de mídias sociais. Esses resultados sugerem a necessidade de mais estudos sobre esse tema para investigação mais aprofundada da natureza empírica desses fenômenos abstratos. Também é preciso ajustes no banco de dados para melhor representatividade, abrangência e refinamento dos modelos implementados, considerando a complexidade dos dados e suas particularidades.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2649104 - ADILSON DA SILVA MELLO
Interna - 1810265 - DENISE PEREIRA DE ALCANTARA FERRAZ
Interno - 2305664 - JESUS ANTONIO GARCIA SANCHEZ
Externa à Instituição - LINA MARIA GARCES RODRIGUEZ - USP