Documentação Técnica

Este documento detalha os aspectos técnicos do projeto de análise de linguagem no Reddit.

1. Scraper do Reddit

Configuração da API

import praw
import configparser

def init_reddit(config):
    return praw.Reddit(
        client_id=config['reddit']['client_id'],
        client_secret=config['reddit']['client_secret'],
        user_agent=config['reddit']['user_agent']
    )

Métodos de Coleta

Três abordagens principais são implementadas:

1. Busca Direta
   • Uso da search API do Reddit
   • Filtragem por palavras-chave
   • Limitação de resultados por requisição
2. Varredura de Subreddits
   • Coleta de todos os posts em subreddits específicos
   • Filtragem posterior por termos
   • Cache de resultados para eficiência
3. Monitoramento em Tempo Real
   • Stream de comentários públicos
   • Filtragem em tempo real
   • Sistema de buffer para processamento em lote

Estrutura de Dados

Dados são armazenados em formato CSV com os seguintes campos:

• id: Identificador único do post/comentário
• title: Título (apenas para posts)
• text: Conteúdo textual
• subreddit: Comunidade
• author: Autor
• created_utc: Timestamp
• score: Pontuação
• term: Termo encontrado

2. Processamento de Linguagem Natural

Pré-processamento

import spacy
import re
from bs4 import BeautifulSoup

def preprocess_text(text):
    # Remove URLs
    text = re.sub(r'http\S+|www\S+|https\S+', '', text, flags=re.MULTILINE)
    
    # Remove formatação Reddit
    text = re.sub(r'\[([^\]]+)\]\(http[s]?://[^)]+\)', r'\1', text)
    
    # Preserva palavras-chave
    key_terms = ['uvcamera', 'sunscreen']
    for term in key_terms:
        text = text.replace(term, f' {term} ')
    
    return text.strip()

Análise de Contexto

A análise de contexto é realizada em várias etapas:

1. Janela de Contexto

   def get_context_window(text, term, window_size=5):
    words = text.split()
    try:
        idx = words.index(term)
        start = max(0, idx - window_size)
        end = min(len(words), idx + window_size + 1)
        return words[start:end]
    except ValueError:
        return []
   

2. Redes de Co-ocorrência ```python import networkx as nx

def build_cooccurrence_network(contexts, min_count=3): graph = nx.Graph() # Implementação da construção do grafo return graph

3. **Word Embeddings**
```python
from gensim.models import Word2Vec

def train_embeddings(texts):
    model = Word2Vec(sentences=texts, vector_size=100, window=5, min_count=1)
    return model

Classificação de Contexto

O sistema utiliza múltiplos modelos de classificação:

1. Modelo Base (Regras)

   def basic_classifier(text, term):
    # Regras básicas de classificação
    suspicious_patterns = [...]
    return any(pattern in text.lower() for pattern in suspicious_patterns)
   

2. Modelo de Deep Learning ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification

def deep_classifier(texts): model_name = ‘bert-base-uncased’ model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) # Implementação da classificação return predictions

## 3. Visualização

### Gráficos Temporais

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def plot_temporal_frequency(df, term):
    plt.figure(figsize=(15, 7))
    # Implementação do gráfico temporal
    plt.savefig(f'docs/images/{term}_frequency.png')

Redes Semânticas

import networkx as nx
import plotly.graph_objects as go

def plot_semantic_network(graph):
    # Implementação da visualização da rede
    # Salva como HTML interativo
    pass

4. GitHub Pages

Estrutura do Site

docs/
├── index.md              # Página principal
├── methodology.md        # Metodologia detalhada
├── technical_details.md  # Este documento
├── results/             # Resultados e visualizações
└── assets/              # Recursos estáticos

Configuração Jekyll

# _config.yml
theme: jekyll-theme-minimal
title: Análise de Linguagem no Reddit
description: Projeto de análise de padrões linguísticos

Notas de Implementação

1. Rate Limiting
   • Implementar delays entre requisições
   • Usar exponential backoff em caso de erros
   • Monitorar limites da API
2. Otimização de Performance
   • Cache de resultados intermediários
   • Processamento em lote quando possível
   • Paralelização de tarefas independentes
3. Manutenção de Dados
   • Backup regular dos dados coletados
   • Versionamento de datasets
   • Documentação de mudanças
4. Segurança
   • Sanitização de inputs
   • Proteção de credenciais
   • Anonimização de dados sensíveis

Referências de Implementação

• Documentação PRAW: https://praw.readthedocs.io/
• Spacy: https://spacy.io/usage/linguistic-features
• Scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/
• NetworkX: https://networkx.org/documentation/
• GitHub Pages: https://pages.github.com/