Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/10316/82987
Título: O Som dos Dados (e a sua Forma): Sonificação Musical de Emoções expressas no Twitter
Outros títulos: Data Sound: Musical Sonification of Emotions expressed in Twitter
Autor: Carvalho, Mariana Seiça Paiva de 
Orientador: Cardoso, Fernando Amílcar Bandeira
Martins, Pedro José Mendes
Palavras-chave: Sonificação Musical; Detecção de Emoções; Twitter; Composição Algorítmica; Design de Som; Musical Sonification; Emotion Detection; Twitter; Algorithmic Composition; Sound Design
Data: 10-Jul-2017
Título da revista, periódico, livro ou evento: O Som dos Dados (e a sua Forma): Sonificação Musical de Emoções expressas no Twitter
Local de edição ou do evento: Departamento de Engenharia Informática da FCTUC
Resumo: O som é um fenómeno físico intrinsecamente ligado ao ser humano, com a audição que o capta a servir como um dos sentidos mais complexos e poderosos na compreensão e percepção do mundo que nos rodeia. Esta característica humana é então a base de exploração da sonificação, área multidisciplinar que procura estabelecer o som como meio de mapeamento e interpretação de dados. Com este foco em mente, procura-se com este projecto aliar o fenómeno das redes sociais à sonificação, utilizando os dados do Twitter para extrair as emoções dos seus utilizadores. Envolve dois grandes desafios: a extracção de emoções, implementando um sistema capaz de analisar texto e classificá-lo emocionalmente; e o mapeamento musical, foco principal deste projecto, definindo um conjunto de parâmetros que seja capaz de distinguir e incorporar emoções. O objectivo principal é, assim, explorar o potencial da música em explorar dados tão pessoais e complexos como as emoções humanas. Esta relação entre emoções e música, aliada às limitações culturais, obriga não só ao estudo da percepção musical, como da problemática da expressão da própria música, e da sua discutível capacidade em transmitir ou até induzir emoções. Apesar da diferença de cada indivíduo a nível de preferência e cultura musical, os resultados obtidos revelam uma percepção positiva das emoções implementadas. Este projecto demonstra, assim, a natureza expressiva da música, conseguida a partir de um processo de sonificação estruturado e compreensível ao utilizador, representando mais uma prova de sucesso do som como meio de comunicação.
Sound is a physical phenomenon intrinsically connected to the human being, serving as one of the most complex and powerful senses for understanding and perceiving the world around us. This human feature is then the basis for the exploration of Sonification, multidisciplinary area that seeks to settle sound as a means to map and interpret data.With this goal in mind, the main purpose of this project is to unite the social media phenomena with sonification, using Twitter data to extract the user’s emotions and to create a sonification that communicates their emotions. It involves two major challenges: the emotion extraction, implementing a system capable of analysing text and classify it emotionally; and the musical mapping, defining a set of parameters capable of distinguish and incorporate emotions. Therefore, the main goal is to explore the potential of music in translating data as personal and complex as human emotions. This connection between music and emotions, along with cultural limitations, demands not only the study of musical perception, but also the expression of music itself, and its debatable capacity in transmitting or even inducing emotions. Despite the musical and cultural difference for each individual, the results reveal a positive perception of the implemented emotions. This project demonstrates the expressive nature of music, achieved through a structured process of sonification, understandable by the user and representing another proof of success in sound as a way of communication.
Descrição: Dissertação de Mestrado em Design e Multimédia apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: https://hdl.handle.net/10316/82987
Direitos: openAccess
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