\u00c9 tempo da an\u00e1lise fatorial para achar os fatores da minha pesquisa. As postagens, finalmente, foram salvas e dos 42.503 usu\u00e1rios, destacamos 20 usu\u00e1rios com maior n\u00famero de postagens sobre sustentabilidade. A partir da\u00ed fazemos a primeira an\u00e1lise fatorial, a n\u00e3o rotacionada que gera um gr\u00e1fico, o queridinho de 100 entre 100 pesquisadores da AMD Lexical, o SCREE PLOT. Junto com meus colegas de GELC, escolhemos 8 fatores para fazer a an\u00e1lise fatorial rotacionada. N\u00e3o antes sem testarmos com 7 e 9 fatores. Aqui a escolha \u00e9 pela maior interpretabilidade de fatores. Feita a an\u00e1lise rotacionada, o passo seguinte \u00e9 interpretar os fatores em termos de dimens\u00f5es discursivas: nomeamos as dimens\u00f5es. Veja, tanto para nomear as dimens\u00f5es quanto para analis\u00e1-las \u00e9 preciso MERGULHAR nos dados. Ler, ler, ler, e ler o m\u00e1ximo de tweets das dimens\u00f5es (no meu caso, foram 8 dimens\u00f5es positivas e 8 dimens\u00f5es negativas) para nomear e entender os discursos presentes. Isso porque a AMD Lexical foca nas vari\u00e1veis lexicais para a an\u00e1lise, o que permite a identifica\u00e7\u00e3o de discursos. E \u00e9 lindo, pessoal, lindo de ver o resultado. Como a Lingu\u00edstica de Corpus \u00e9 democr\u00e1tica e trabalha bem com diversas teorias, escolhi para a an\u00e1lise qualitativa das dimens\u00f5es, a An\u00e1lise do Discurso de linha francesa: MAINGUENEAU (2008a, 2008b, 2013, 2015).<\/p>\n
Bom, pessoal, vou me despedir de voc\u00eas, porque agora meu pr\u00f3ximo post ser\u00e1 para entregar para voc\u00ea o resultado desse trabalho de mais de dois anos de pesquisa. Muito obrigada pela participa\u00e7\u00e3o, e logo mais tem disserta\u00e7\u00e3o nova no portal!<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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