<b>Semiodiscursive analysis of TV newscasts based on data mining and image processing

Autores

  • Felipe Leandro Andrade da Conceição Centro Universitário de Belo Horizonte
  • Flávio Luis Cardeal Pádua Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
  • Adriano César Machado Pereira Universidade Federal de Minas Gerais
  • Guilherme Tavares de Assis Universidade Federal de Ouro Preto
  • Giani David Silva Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
  • Antônio Augusto Braighi Andrade Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

DOI:

https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v39i3.29763

Palavras-chave:

Journalism, Computing, Discursive Metadata, Discourse Analysis

Resumo

This work addresses the development of a novel computer-aided methodology for discourse analysis of TV newscasts. A TV newscast constitutes a particular type of discourse and has become a central part of the modern-day lives of millions of people. It is important to understand how this media content works and how it affects human life. To support the study of TV newscasts under the discourse analysis perspective, this work proposes a newscast structure to recover its main units and extract relevant data, named here as newscast discursive metadata (NDM). The NDM describes aspects, such as screen time and field size of newscasts´ participants and themes addressed. Data mining and image analysis methods are used to extract and analyze the NDM of a dataset containing 41 editions of two Brazilian newscasts. The experimental results are promising, demonstrating the effectiveness of the proposed methodology.

 

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Biografia do Autor

Felipe Leandro Andrade da Conceição, Centro Universitário de Belo Horizonte

Doutorando em Modelagem Matemática e Computacional pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG). Professor do Instituto de Engenharia e Tecnologia do Centro Universitário de Belo Horizonte (UNI-BH).

Flávio Luis Cardeal Pádua, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Flávio Cardeal concluiu o doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) em 2005. Atualmente, é Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq (Ní­vel 2 - Triênio 2015-2018) e trabalha como Professor Associado no Departamento de Computação do Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG), onde compõe o núcleo docente estruturante do Curso de Graduação em Engenharia de Computação, atua como membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional e coordena o Laboratório de Pesquisas Interdisciplinares em Informação Multimí­dia (Piim-Lab). Entre outras funções de gestão exercidas no CEFET-MG, atuou como Coordenador do Curso de Graduação em Engenharia de Computação (2007 a 2009), Chefe do Departamento de Computação (2009 a 2010), Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional (2010 a 2011) e Diretor de Pesquisa e Pós-Graduação (2011 a 2015). Trabalhou como professor visitante nas instituições: Centennial College, em Toronto no Canadá, e Institut Universitaire de Technologie 1 em Grenoble na França , nos anos de 2014 e 2010, respectivamente. Atuou como pesquisador visitante no laboratório GIPSA-Lab em Grenoble na França (2010) e no Institut fí¼r Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb em Berlim na Alemanha (1998 a 1999). Seus interesses de pesquisa concentram-se no desenvolvimento e aplicação de técnicas de Processamento e Análise de Imagens, Recuperação de Informação Audiovisual e Mineração de Dados. Em seu currí­culo Lattes, os termos mais freqí¼entes na contextualização da produção cientí­fica e tecnológica são: Visão Computacional, Processamento e Análise de Imagens, Recuperação de Imagens e Ví­deos Baseada em Conteúdo, Sistemas de Informação Multimí­dia e Classificação de Padrões.

Adriano César Machado Pereira, Universidade Federal de Minas Gerais

Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professor do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

Guilherme Tavares de Assis, Universidade Federal de Ouro Preto

Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professor do Departamento de Computação da Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP).

Giani David Silva, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Doutora em Estudos Linguí­sticos pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professora do Departamento de Linguagem e Tecnologia do Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG).

Antônio Augusto Braighi Andrade, Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais

Doutorando em Estudos Linguí­sticos pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Professor do Departamento de Linguagem e Tecnologia do Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG).

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Publicado

2017-07-06

Como Citar

Conceição, F. L. A. da, Pádua, F. L. C., Pereira, A. C. M., Assis, G. T. de, Silva, G. D., & Andrade, A. A. B. (2017). <b>Semiodiscursive analysis of TV newscasts based on data mining and image processing. Acta Scientiarum. Technology, 39(3), 357–365. https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v39i3.29763

Edição

Seção

Informação Tecnológica

 

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