Com esse video, aprenderemos a importancia da Reciclagem: 3 R's: Reduce, Re-use, Recycle ou seja, Reduza, Reutilize e Recicle. Vamos aprender cantando a proteger e salvar nosso planeta!Let's sing!! :D Fiquei muito satisfeita com a oficina de Blogs para meus colegas professores!Assim, poderemos incrementar nossas aulas com mais dinamismo e interacao com nossos alunos junto as novas midias e conosco, quebrando a barreira do "aqui e agora", permitindo que nossos alunos facam suas atividades fora da sala de aula e fazendo aquilo que eles mais gostam: estarem navegando na net! ;) Valeu amigos!!! UMA AULA DINAMICA E INTERESSANTE: PAY ATTENTION GUYS! ;) Aqui vao os resultados da analise textual (text mining) davotacao do Impeachment da Presidente Dilma, ocorrida dia 17 de abril de 2016 naCamara dos Deputados em Brasilia.O texto corresponde as transcricoes dos audios, feitas pelostaquigrafos. Etapas do processo de Text Mining- coletar o arquivo pdf com as transcricoes de audio da votacao (neste link)- preparar o arquivo e os textos (extrair texto do pdf,separar os textos por deputado, eliminar palavras muito repetidas e stopwords)(lista de stopwords neste link)- criacao dos conceitos (lista ao final deste post)- identificacao dos conceitos nos textos- separacao em listas (voto sim, voto nao, por regiao, porpartido)- mineracao dos textos utilizando o software Text MiningSuite (download aqui).Em vez de fazer a analise por palavras, o que pode gerarerros semanticos, fiz a analise por conceitos, conforme proposta nos artigosabaixo:LOH,S., WIVES, Leandro Krug, OLIVEIRA, Jose Palazzo Moreira deConcept-basedKnowledge Discovery in Texts Extracted from the Web. SIGKDD Explorations. , v.2, p.29 - 39, 2000.LOH, S., OLIVEIRA, Jose Palazzo Moreira de, GAMEIRO, M. A.Knowledgediscovery in texts for constructing decision support systems. AppliedIntelligence (Boston). , v.18, p.357 - 366, 2003.LOH, S., OLIVEIRA, Jose Palazzo Moreira de, GASTAL, F. L.Knowledgediscovery in textual documentation: qualitative and quantitative analyses. Journalof Documentation. , v.57, p.577 - 590, 2001.A ideia e analisar os conceitos ou temas ou assuntos citadose nao a presenca de palavras, pois somente a presenca pode confundir a analise.Por exemplo, o tema familia pode aparecer atraves de diversas palavras taiscomo pai, mae, filho, etc. Resultados da AnaliseTemas/Conceitos mais citados: (numero de deputados que citaram o tema)Pais ou Brasil: 288Povo ou eleitor: 213familia ou algum parente: 193respeito: 141impeachment: 126democracia: 123Dilma: 89Golpe: 75Corrupcao: 68Constituicao: 66Deus: 64Governo: 64Crime: 53Eleicoes: 26Progresso: 26Agricultura: 16Em 189 votos, houve palmas.Palavras que apareceram somente uma vez (selecao):Ricos, macons, gaucho, gaucha, jango, pesquisa, inovacao,horror, farroupilha, prisao, cristianismo, pronatec, investimentos, fascistas,oportunistas, picareta, picaretas, moderno, covardia, oligarquia, marginais,suicidio, pelegagem, raposas, favores, sistemica, estrutural, destemido,autoestima, inseguranca, retrocesso, independencia, universidade, carteiraassinada, energia, corintianos, recessao, petroleo, estudantes, revolucionarios,cassacao, boquinha, merito, desigualdades, inocente, inocencia, promessas, profetizo,futebol, luther king, comunismo, alianca, sacrificio, analfabetos, cultura, empreendedorismo,bandido, suspeito, circo, assaltoAssociacoes entre temas ou assuntos ou conceitos:60,94% dos votos quefalam em deus tambem falam em povo-eleitor. Isto aconteceu em 0039 voto(s)(07,63% do total)59,38% dos votos quefalam em deus tambem falam em familia. Isto aconteceu em 0038 voto(s) (07,44%do total)58,49% dos votos quefalam em crime tambem falam em povo-eleitor. Isto aconteceu em 0031 voto(s)(06,07% do total)57,58% dos votos quefalam em constituicao tambem falam em povo-eleitor. Isto aconteceu em 0038voto(s) (07,44% do total)55,06% dos