Análise Exploratória Completa (EDA)

Volume, tipos, contexto e sentimento integrados

Introdução

Este notebook apresenta a visão geral do dataset com contexto externo integrado.

O dataset foi enriquecido com informações de encontros presenciais, permitindo análises que consideram a diferença entre comunicação quando juntos vs separados.

Objetivo: Visão panorâmica descritiva do dataset completo.

Estrutura: - Estatísticas gerais - Volume diário (com contexto) - Distribuição por remetente - Tipos de mensagem - Análise de sentimento (DistilBERT vs RoBERTa)

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Setup

Bibliotecas

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
from pathlib import Path
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

# Configurações de visualização
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.max_rows', 100)

Caminhos

# Estrutura de diretórios
PROJECT_ROOT = Path.home() / 'Desktop' / 'whatsapp-interaction-analysis'
DATA_DIR = PROJECT_ROOT / 'data' / 'processed' / 'export_2024-10_2025-10'

# Arquivo de entrada (COM CONTEXTO INTEGRADO - do notebook 02)
INPUT_FILE = DATA_DIR / 'messages_with_context.parquet'

# Cores padronizadas
COLORS = {
    'P1': '#636EFA',
    'P2': '#EF553B',
    'separados': '#636EFA',
    'juntos': '#00CC96',
    'TEXT': '#636EFA',
    'AUDIO': '#EF553B',
    'VID': '#00CC96',
    'IMG': '#AB63FA'
}

print(f"📁 Diretório de dados: {DATA_DIR}")
print(f"📂 Arquivo de entrada: {INPUT_FILE.name}")
print(f"✅ Arquivo existe: {INPUT_FILE.exists()}")

📁 Diretório de dados: /Users/mosx/Desktop/whatsapp-interaction-analysis/data/processed/export_2024-10_2025-10
📂 Arquivo de entrada: messages_with_context.parquet
✅ Arquivo existe: True

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Carregamento dos Dados

# Carrega dataset do wrangling
df = pd.read_parquet(INPUT_FILE)

print(f"📊 Shape: {df.shape}")
print(f"📅 Período: {df['timestamp'].min().date()} → {df['timestamp'].max().date()}")
print(f"👥 Remetentes: {df['remetente'].unique().tolist()}")

📊 Shape: (91924, 15)
📅 Período: 2024-10-19 → 2025-10-20
👥 Remetentes: ['P1', 'P2']

Estrutura do Dataset

# Exibe informações sobre as colunas
df.info()

<class 'pandas.DataFrame'>
RangeIndex: 91924 entries, 0 to 91923
Data columns (total 15 columns):
 #   Column                      Non-Null Count  Dtype         
---  ------                      --------------  -----         
 0   timestamp                   91924 non-null  datetime64[us]
 1   remetente                   91924 non-null  category      
 2   tipo_mensagem               91924 non-null  category      
 3   grupo_mensagem              91924 non-null  category      
 4   conteudo                    68686 non-null  str           
 5   arquivo                     1254 non-null   str           
 6   transcricao                 91924 non-null  bool          
 7   date_match                  91924 non-null  bool          
 8   em_encontro                 91924 non-null  bool          
 9   encontro_id                 13432 non-null  float64       
 10  encontro_nome               13432 non-null  str           
 11  dias_desde_ultimo_encontro  76042 non-null  float64       
 12  dias_ate_proximo_encontro   78464 non-null  float64       
 13  dia_semana_num              91924 non-null  int32         
 14  fase_relacionamento         91924 non-null  str           
dtypes: bool(3), category(3), datetime64[us](1), float64(3), int32(1), str(4)
memory usage: 9.8 MB

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Preview dos Dados

# Estatísticas para o preview e insights
total_msgs = len(df)

# Período
periodo_inicio = df['timestamp'].min()
periodo_fim = df['timestamp'].max()
dias_total = (periodo_fim - periodo_inicio).days
msgs_por_dia_media = total_msgs / dias_total if dias_total > 0 else 0

# Participantes
participantes = None
p1_count = 0
p2_count = 0
p1_pct = 0
p2_pct = 0
mais_ativo = 'N/A'
mais_ativo_pct = 0

if 'remetente' in df.columns:
    participantes = df['remetente'].value_counts()
    p1_count = participantes.iloc[0] if len(participantes) > 0 else 0
    p2_count = participantes.iloc[1] if len(participantes) > 1 else 0
    p1_name = participantes.index[0] if len(participantes) > 0 else 'P1'
    p2_name = participantes.index[1] if len(participantes) > 1 else 'P2'
    p1_pct = (p1_count / total_msgs * 100) if total_msgs > 0 else 0
    p2_pct = (p2_count / total_msgs * 100) if total_msgs > 0 else 0
    mais_ativo = p1_name if p1_count > p2_count else p2_name
    mais_ativo_pct = max(p1_pct, p2_pct)

# Tipo mais comum
tipo_mais_comum = 0
tipo_nome = 'N/A'
tipo_pct = 0

if 'tipo_mensagem' in df.columns:
    tipo_mais_comum = df['tipo_mensagem'].value_counts().iloc[0]
    tipo_nome = df['tipo_mensagem'].value_counts().index[0]
    tipo_pct = (tipo_mais_comum / total_msgs * 100)

# Transcrições
com_transcricao = 0
taxa_transcricao = 0
if 'tem_transcricao' in df.columns:
    com_transcricao = df['tem_transcricao'].sum()
    taxa_transcricao = (com_transcricao / total_msgs * 100) if total_msgs > 0 else 0

Resumo do dataset:

• 📊 Total: 91,924 mensagens
• 📅 Período: 19/10/2024 até 20/10/2025 (366 dias)
• 📋 Colunas: 15
• 📈 Volume médio: 251.2 mensagens/dia
• 💬 Tipo predominante: text_pure (68.4% das mensagens)
• 🎙️ Taxa de transcrição: 0.00% (0 de 91,924)

Primeiras mensagens:

# Seleciona colunas para preview
preview_cols = ['timestamp', 'remetente', 'tipo_mensagem']
if 'conteudo_enriquecido' in df.columns:
    preview_cols.append('conteudo_enriquecido')
elif 'conteudo' in df.columns:
    preview_cols.append('conteudo')

df[preview_cols].head(10)

	timestamp	remetente	tipo_mensagem	conteudo
0	2024-10-19 13:52:51	P1	text_pure	Le?
1	2024-10-19 13:53:25	P2	text_with_link	https://www.localiza.com/brasil/pt-br/reservas...
2	2024-10-19 13:53:25	P1	image_omitted	NaN
3	2024-10-19 13:53:41	P2	sticker_omitted	NaN
4	2024-10-19 13:53:43	P2	text_pure	Oi
5	2024-10-19 13:54:34	P1	image_omitted	NaN
6	2024-10-19 13:56:05	P1	image_omitted	NaN
7	2024-10-19 13:56:37	P2	text_pure	Arrasou
8	2024-10-19 13:56:49	P2	text_pure	confortável
9	2024-10-19 13:56:59	P2	text_pure	esse vai de boas

df_trans = None
trans_count = 0
if 'tem_transcricao' in df.columns:
    df_trans = df[df['tem_transcricao'] == True]
    trans_count = len(df_trans)

Distribuição por Participante

Participante	Mensagens	%
P1	46,948	51.1%
P2	44,976	48.9%

👤 Mais ativo: P1 (51.1% das mensagens)

Estatísticas Descritivas

# Resumo estatístico
df.describe(include='all')

	timestamp	remetente	tipo_mensagem	grupo_mensagem	conteudo	arquivo	transcricao	date_match	em_encontro	encontro_id	encontro_nome	dias_desde_ultimo_encontro	dias_ate_proximo_encontro	dia_semana_num	fase_relacionamento
count	91924	91924	91924	91924	68686	1254	91924	91924	91924	13432.000000	13432	76042.000000	78464.000000	91924.000000	91924
unique	NaN	2	21	11	41666	1254	2	2	2	NaN	8	NaN	NaN	NaN	2
top	NaN	P1	text_pure	TEXT	Sim	-0082879-Blip ViraTexto.vcf	False	False	False	NaN	BSB (2 meses!)	NaN	NaN	NaN	Relacionamento
freq	NaN	46948	62885	67297	394	1	91229	91645	78492	NaN	5208	NaN	NaN	NaN	89336
mean	2025-05-16 17:51:51.580436	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	5.617406	NaN	20.943821	18.032257	2.938884	NaN
min	2024-10-19 13:52:51	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	1.000000	NaN	1.000000	1.000000	0.000000	NaN
25%	2025-02-24 17:35:35.500000	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	4.000000	NaN	8.000000	7.000000	1.000000	NaN
50%	2025-06-15 12:34:06.500000	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	7.000000	NaN	18.000000	16.000000	3.000000	NaN
75%	2025-07-21 08:52:56	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	8.000000	NaN	30.000000	26.000000	5.000000	NaN
max	2025-10-20 15:25:49	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	8.000000	NaN	57.000000	57.000000	6.000000	NaN
std	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	2.523995	NaN	15.501643	13.134340	2.003681	NaN

Warning💡 Observação

68.686 mensagens têm conteúdo textual (74.7%), o resto são mídias sem transcrição. Isso indica que análises de texto serão aplicáveis à maioria dos dados.

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Visão Geral — Análise de Volume

Volume de Mensagens

# Total de mensagens
total_msgs = len(df)
print(f"📊 Total de mensagens: {total_msgs:,}")

# Por fase
print(f"\n📊 Por fase do relacionamento:")
msgs_por_fase = df['fase_relacionamento'].value_counts()
for fase, count in msgs_por_fase.items():
    pct = (count / total_msgs) * 100
    print(f"   {fase}: {count:,} ({pct:.1f}%)")

# Por remetente
print(f"\n👥 Por remetente:")
msgs_por_remetente = df['remetente'].value_counts()
for remetente, count in msgs_por_remetente.items():
    pct = (count / total_msgs) * 100
    print(f"   {remetente}: {count:,} ({pct:.1f}%)")

# Por contexto
print(f"\n🏷️ Por contexto:")
msgs_por_contexto = df['em_encontro'].value_counts()
print(f"   Separados: {msgs_por_contexto[False]:,} ({msgs_por_contexto[False]/total_msgs*100:.1f}%)")
print(f"   Juntos: {msgs_por_contexto[True]:,} ({msgs_por_contexto[True]/total_msgs*100:.1f}%)")

📊 Total de mensagens: 91,924

📊 Por fase do relacionamento:
   Relacionamento: 89,336 (97.2%)
   Amizade: 2,588 (2.8%)

👥 Por remetente:
   P1: 46,948 (51.1%)
   P2: 44,976 (48.9%)

🏷️ Por contexto:
   Separados: 78,492 (85.4%)
   Juntos: 13,432 (14.6%)

Distribuição por Remetente

# Visualização
fig = px.bar(
    x=msgs_por_remetente.index,
    y=msgs_por_remetente.values,
    labels={'x': 'Remetente', 'y': 'Quantidade de Mensagens'},
    title='Volume de Mensagens por Remetente',
    color=msgs_por_remetente.index,
    color_discrete_map={'P1': COLORS['P1'], 'P2': COLORS['P2']},
    text=msgs_por_remetente.values
)

fig.update_traces(texttemplate='%{text:,}', textposition='outside')
fig.update_layout(showlegend=False, height=400)
fig.show()

Figure 1: Distribuição de mensagens por remetente

Note💡 Insight - Visão Geral do Dataset

Período completo: 367 dias (Out/2024 - Out/2025)

Composição: - 97.2% Relacionamento (89.336 msgs) vs 2.8% Amizade - 85.4% Separados (78.492 msgs) vs 14.6% Juntos (13.432 msgs) - 51.1% P1 vs 48.9% P2 (quase simétrico)

Descobertas:

1. Relacionamento domina: Apenas 2.8% são de amizade - período pré-16/dez é marginal

2. Comunicação é majoritariamente à distância: 85.4% das mensagens acontecem quando separados, mesmo estando juntos 33% do tempo (122 dias)

3. Simetria P1 × P2: Diferença de apenas 2.2pp - participação equilibrada, baixo poder discriminatório para modelos

Volume Diário - Série Temporal

# Agrega por dia
msgs_por_dia = df.groupby(df['timestamp'].dt.date).size().reset_index(name='count')
msgs_por_dia.columns = ['data', 'mensagens']

# Visualização
fig = px.line(
    msgs_por_dia,
    x='data',
    y='mensagens',
    title='Volume Diário de Mensagens',
    labels={'data': 'Data', 'mensagens': 'Mensagens'}
)

fig.update_layout(height=400, hovermode='x')
fig.show()

# Estatísticas
print(f"\n📊 Estatísticas do volume diário:")
print(f"   Média: {msgs_por_dia['mensagens'].mean():.1f} msgs/dia")
print(f"   Mediana: {msgs_por_dia['mensagens'].median():.0f} msgs/dia")
print(f"   Máximo: {msgs_por_dia['mensagens'].max():,} msgs/dia")
print(f"   Mínimo: {msgs_por_dia['mensagens'].min()} msgs/dia")

Figure 2: Volume de mensagens ao longo do tempo

📊 Estatísticas do volume diário:
   Média: 282.8 msgs/dia
   Mediana: 216 msgs/dia
   Máximo: 1,288 msgs/dia
   Mínimo: 1 msgs/dia

Note💡 Insight - Volume Diário

Padrão identificado no gráfico:

1. Vale em Setembro = Encontro de 2 meses (BSB, Ago-Out/2025)
   • Volume cai drasticamente (quase zero)
   • Confirma visualmente: presença física = menos WhatsApp
2. Picos em Jun-Jul = Separação máxima
   • Máximo: 1.288 msgs/dia (4.5x acima da média!)
   • Período de maior distância temporal entre encontros
3. Crescimento Nov-Dez 2024 = Início do relacionamento
   • Volume cresce de ~200 para ~700 msgs/dia
   • Marca transição amizade → relacionamento
4. Variabilidade extrema:
   • Amplitude: 1 a 1.288 msgs/dia (1.288x!)
   • Média (283) > Mediana (216) = distribuição assimétrica
   • Picos puxam média para cima

Conclusão: Volume diário é altamente variável e modulado por contexto externo (encontros). Não há padrão temporal intrínseco - padrão é REATIVO à distância física.

Volume por Contexto

# Calcula médias por contexto
volume_contexto = df.groupby([df['timestamp'].dt.date, 'em_encontro']).size().reset_index(name='count')
media_por_contexto = volume_contexto.groupby('em_encontro')['count'].agg(['mean', 'median', 'std']).round(1)
media_por_contexto.index = ['Separados', 'Juntos']

print(f"\n📊 Volume por contexto:")
print(media_por_contexto)

# Visualização
fig = px.bar(
    x=['Separados', 'Juntos'],
    y=[media_por_contexto.loc['Separados', 'mean'], media_por_contexto.loc['Juntos', 'mean']],
    labels={'x': 'Contexto', 'y': 'Média de Mensagens/Dia'},
    title='Volume Médio Diário: Junto vs Separado',
    color=['Separados', 'Juntos'],
    color_discrete_map={'Separados': COLORS['separados'], 'Juntos': COLORS['juntos']},
    text=[f"{media_por_contexto.loc['Separados', 'mean']:.0f}",
          f"{media_por_contexto.loc['Juntos', 'mean']:.0f}"]
)

fig.update_traces(textposition='outside')
fig.update_layout(showlegend=False, height=400)
fig.show()

📊 Volume por contexto:
            mean  median    std
Separados  372.0   346.0  243.7
Juntos     117.8    99.0  134.7

Figure 3: Volume médio: junto vs separado

Important💡 Insight - Contexto Domina Volume

Diferença DRAMÁTICA: - Separados: 372 msgs/dia (média) - Juntos: 118 msgs/dia (média) - Redução: -68.3% quando juntos

Validação do notebook 02: - Confirma visualmente a queda de -68% (p<0.001) - Presença física = WhatsApp vira coordenação (não conexão)

Variabilidade: - Separados: Desvio 244 (alta oscilação - saudade varia) - Juntos: Desvio 135 (menor oscilação - convívio estável) - Mediana separados (346) < Média (372) = picos de saudade puxam média

Conclusão: em_encontro é a feature mais importante do dataset - explica 68% da variância no volume.

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Síntese - Volume de Mensagens

Tip🎯 Conclusão - Padrões de Volume

Dataset caracterizado por: - 91.924 mensagens em 367 dias (Out/2024 - Out/2025) - Participação equilibrada: P1 (51.1%) vs P2 (48.9%) - Dominância do relacionamento: 97.2% das mensagens (pós 16/dez)

Descoberta CRÍTICA - Contexto domina tudo:

Métrica	Separados	Juntos	Diferença
Volume médio	372 msgs/dia	118 msgs/dia	-68.3% 🔥
Variabilidade	Alta (σ=244)	Moderada (σ=135)	Mais estável juntos
% do tempo	66.8%	33.2%	Paradoxo: juntos 1/3 do tempo, mas apenas 14.6% msgs

Padrões temporais identificados: - ✅ Crescimento Nov-Dez/2024 = Início relacionamento (200→700 msgs/dia) - ✅ Pico Jun-Jul/2025 = Separação máxima (1.288 msgs/dia) - ✅ Vale Ago-Set/2025 = Encontro 2 meses (volume quase zero)

Implicação para análises seguintes: > Volume NÃO é temporal intrínseco - é REATIVO à distância física. Feature em_encontro explica 68% da variância. Modelos sem contexto externo terão poder limitado.

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Distribuição de Tipos de Mensagem

Por Tipo Específico

# Contagem por tipo específico
tipo_counts = df['tipo_mensagem'].value_counts()
print(f"📋 Tipos de mensagem identificados: {len(tipo_counts)}")
print(f"\nTipos mais frequentes:")
print(tipo_counts)

📋 Tipos de mensagem identificados: 21

Tipos mais frequentes:
tipo_mensagem
text_pure             62885
video_note_omitted     9168
audio_omitted          8040
text_with_emoji        3858
image_omitted          3287
sticker_omitted        1869
message_edited          658
text_with_link          554
audio_attached          512
image_attached          298
sticker_attached        248
video_omitted           248
video_attached          186
document_omitted         38
gif_omitted              28
message_deleted          22
missed_call              11
contact_attached          9
system_message            2
voice_call                2
file_attached             1
Name: count, dtype: int64

# Visualização - Top 10
top_10_tipos = tipo_counts

fig = px.bar(
    x=top_10_tipos.values,
    y=top_10_tipos.index,
    orientation='h',
    labels={'x': 'Quantidade', 'y': 'Tipo de Mensagem'},
    title='Top 10 Tipos de Mensagem',
    text=top_10_tipos.values
)

fig.update_traces(texttemplate='%{text:,}', textposition='outside')
fig.update_layout(height=500, yaxis={'categoryorder': 'total ascending'})
fig.show()

Figure 4: Tipos de mensagem mais frequentes

---

Por Grupo (Categoria)

# Contagem por grupo
grupo_counts = df['grupo_mensagem'].value_counts()
print(f"📦 Grupos de mensagem: {len(grupo_counts)}")
print(f"\nDistribuição por grupo:")
for grupo, count in grupo_counts.items():
    pct = (count / total_msgs) * 100
    print(f"   {grupo}: {count:,} ({pct:.1f}%)")

📦 Grupos de mensagem: 11

Distribuição por grupo:
   TEXT: 67,297 (73.2%)
   VID: 9,602 (10.4%)
   AUDIO: 8,552 (9.3%)
   IMG: 3,585 (3.9%)
   STICKER: 2,117 (2.3%)
   SYSTEM: 682 (0.7%)
   DOC: 38 (0.0%)
   GIF: 28 (0.0%)
   CALL: 13 (0.0%)
   CONTACT: 9 (0.0%)
   FILE: 1 (0.0%)

# Cores padronizadas por grupo
cores_grupos = [COLORS.get(grupo, '#95a5a6') for grupo in grupo_counts.index]

fig = px.pie(
    names=grupo_counts.index,
    values=grupo_counts.values,
    title='Distribuição por Grupo de Mensagem',
    color=grupo_counts.index,
    color_discrete_map=COLORS,
    hole=0.4
)

fig.update_traces(
    textposition='inside',
    textinfo='label+percent',
    hovertemplate='<b>%{label}</b><br>Quantidade: %{value:,}<br>Percentual: %{percent}<extra></extra>'
)

fig.update_layout(height=500)
fig.show()

Figure 5: Distribuição por grupo de mensagem

---

Por Grupo × Remetente

# Distribuição por grupo e remetente
grupo_remetente = df.groupby(['grupo_mensagem', 'remetente']).size().unstack(fill_value=0)

print(f"📊 Distribuição por grupo e remetente:\n")
print(grupo_remetente)

# Percentuais
grupo_remetente_pct = grupo_remetente.div(grupo_remetente.sum(axis=1), axis=0) * 100
print(f"\n📊 Percentuais (por grupo):\n")
print(grupo_remetente_pct.round(1))

📊 Distribuição por grupo e remetente:

remetente          P1     P2
grupo_mensagem              
AUDIO            5334   3218
CALL                0     13
CONTACT             3      6
DOC                24     14
FILE                0      1
GIF                10     18
IMG              1965   1620
STICKER          1026   1091
SYSTEM            422    260
TEXT            33220  34077
VID              4944   4658

📊 Percentuais (por grupo):

remetente         P1     P2
grupo_mensagem             
AUDIO           62.4   37.6
CALL             0.0  100.0
CONTACT         33.3   66.7
DOC             63.2   36.8
FILE             0.0  100.0
GIF             35.7   64.3
IMG             54.8   45.2
STICKER         48.5   51.5
SYSTEM          61.9   38.1
TEXT            49.4   50.6
VID             51.5   48.5

# Prepara dados
dados_plot = grupo_remetente.reset_index().melt(
    id_vars='grupo_mensagem',
    var_name='remetente',
    value_name='count'
)

fig = px.bar(
    dados_plot,
    x='grupo_mensagem',
    y='count',
    color='remetente',
    barmode='group',
    labels={'grupo_mensagem': 'Grupo', 'count': 'Quantidade', 'remetente': 'Remetente'},
    title='Distribuição de Grupos por Remetente',
    color_discrete_map={'P1': COLORS['P1'], 'P2': COLORS['P2']},
    text='count'
)

fig.update_traces(texttemplate='%{text:,}', textposition='outside')
fig.update_layout(height=400)
fig.show()

Figure 6: Distribuição de grupos por remetente

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Por Grupo × Contexto

# Distribuição por grupo e contexto
grupo_contexto = df.groupby(['grupo_mensagem', 'em_encontro']).size().unstack(fill_value=0)
grupo_contexto.columns = ['Separados', 'Juntos']

print(f"📊 Distribuição por grupo e contexto:\n")
print(grupo_contexto)

# Percentuais (dentro de cada grupo)
grupo_contexto_pct = grupo_contexto.div(grupo_contexto.sum(axis=1), axis=0) * 100
print(f"\n📊 Percentuais (por grupo):\n")
print(grupo_contexto_pct.round(1))

📊 Distribuição por grupo e contexto:

                Separados  Juntos
grupo_mensagem                   
AUDIO                7583     969
CALL                    5       8
CONTACT                 6       3
DOC                    35       3
FILE                    0       1
GIF                    27       1
IMG                  2928     657
STICKER              1761     356
SYSTEM                585      97
TEXT                56232   11065
VID                  9330     272

📊 Percentuais (por grupo):

                Separados  Juntos
grupo_mensagem                   
AUDIO                88.7    11.3
CALL                 38.5    61.5
CONTACT              66.7    33.3
DOC                  92.1     7.9
FILE                  0.0   100.0
GIF                  96.4     3.6
IMG                  81.7    18.3
STICKER              83.2    16.8
SYSTEM               85.8    14.2
TEXT                 83.6    16.4
VID                  97.2     2.8

# Prepara dados
dados_plot = grupo_contexto.reset_index().melt(
    id_vars='grupo_mensagem',
    var_name='contexto',
    value_name='count'
)

fig = px.bar(
    dados_plot,
    x='grupo_mensagem',
    y='count',
    color='contexto',
    barmode='group',
    labels={'grupo_mensagem': 'Grupo', 'count': 'Quantidade', 'contexto': 'Contexto'},
    title='Distribuição de Grupos por Contexto (Junto vs Separado)',
    color_discrete_map={'Separados': COLORS['separados'], 'Juntos': COLORS['juntos']},
    text='count'
)

fig.update_traces(texttemplate='%{text:,}', textposition='outside')
fig.update_layout(height=400)
fig.show()

Figure 7: Distribuição de grupos por contexto

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Síntese - Tipos de Mensagem

Note💡 Insight - Tipos de Mensagem

Composição geral (dataset completo): - TEXT domina: 73.2% (67.297 msgs) - comunicação objetiva e rápida - VID: 10.4% (9.602 msgs) - mídia rica - AUDIO: 9.3% (8.552 msgs) - expressividade e afeto - IMG: 3.9% (3.585 msgs) - compartilhamento visual - Outros: 3.2% (stickers, calls, docs, etc)

Concentração: Top 3 tipos (TEXT, VID, AUDIO) = 92.9% das mensagens

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Por remetente - Assimetrias identificadas:

Grupo	P1	P2	Diferença	Interpretação
TEXT	49.4%	50.6%	+1.2pp	Equilibrado
AUDIO	62.4%	37.6%	+24.8pp 🔥	P1 prefere áudio!
VID	51.5%	48.5%	+3.0pp	Equilibrado
IMG	54.8%	45.2%	+9.6pp	P1 levemente mais visual

Descoberta: P1 usa 62.4% de todos os áudios (quase 2/3!) - preferência clara por voz vs P2 que prefere texto.

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Por contexto - MUDANÇA DRAMÁTICA:

Grupo	Separados	Juntos	Interpretação
VID	97.2%	2.8%	VID some quando juntos! 🔥
AUDIO	88.7%	11.3%	Cai drasticamente
TEXT	83.6%	16.4%	Mais equilibrado
IMG	81.7%	18.3%	Cai moderadamente

Descobertas CRÍTICAS:

1. VID é mídia de SEPARAÇÃO pura:
   • 97.2% quando separados (compensa distância visual)
   • Apenas 2.8% quando juntos (presença física > vídeo)
   • Redução de 34.6x no uso!
2. AUDIO também é ferramenta de distância:
   • 88.7% quando separados (ouvir a voz conecta)
   • 11.3% quando juntos (convívio substitui)
3. TEXT é mais estável:
   • Proporção mais equilibrada (83.6% vs 16.4%)
   • Funciona em ambos contextos (coordenação universal)

Conclusão: Presença física não só reduz VOLUME (-68%), mas também muda TIPO de mídia. Relacionamento tem dois “idiomas”: mídia rica quando separados (VID/AUDIO para conexão) vs texto quando juntos (coordenação rápida).

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Análise de Sentimento

A Subjetividade do Sentimento

Testamos dois modelos de IA para classificar o sentimento das mensagens. O resultado? Eles concordam em apenas 37% dos casos!

Isso revela algo importante: não existe interpretação “objetiva” de sentimento.

• Um modelo vê neutralidade onde o outro vê positividade
• Mensagens ambíguas podem ser interpretadas de formas opostas
• Assim como pessoas diferentes interpretam conversas diferentemente

Qual usar? Depende da pergunta: - “Como estavam as conversas objetivamente?” → RoBERTa - “Qual o tom emocional predominante?” → DistilBERT

Análise Comparativa: DistilBERT vs RoBERTa

Distribuições completamente diferentes:

Métrica	RoBERTa	DistilBERT	Diferença
Positive	28.3%	62.1%	+33.8% 🟢⬆️
Neutral	48.9%	5.0%	-43.9% ⚪⬇️
Negative	22.8%	32.9%	+10.1% 🔴⬆️

Concordância: APENAS 37%! Isso significa que em 63% das mensagens, os modelos discordam!

O Que Está Acontecendo?

1. Viés dos Modelos Muito Diferente

RoBERTa: Conservador e cauteloso

• Quando não tem certeza → classifica como neutral
• 49% das mensagens são neutras
• Confiança média: 0.672 (alta)

DistilBERT: Polarizador e ousado

• Quando não tem certeza → escolhe positivo ou negativo
• Apenas 5% neutras (quase ignora essa classe!)
• Confiança média: 0.544 (mais baixa)

2. Por Que Isso Acontece?

Treinamento Diferente:

• RoBERTa: Tweets (ambiente neutro/informativo comum)
• DistilBERT: Destilado de BERT (pode ter viés do dataset)

Filosofia:

• RoBERTa: “Se não tenho certeza, é neutro”
• DistilBERT: “Se não tenho certeza, escolho um lado”

3. Qual Está “Certo”?

Nenhum e ambos! Depende do que você quer:

Se quer análise conservadora: ✅ Use RoBERTa

• Mais confiança
• Não “inventa” sentimento onde não tem
• Bom para análise objetiva

Se quer análise polarizada: ✅ Use DistilBERT

• Captura nuances sutis
• Força uma interpretação
• Bom para identificar tendências

Exemplos Reveladores

Exemplos do DistilBERT classificados como positivo:

• “https://www.localiza.com/brasil…” → positive (0.540)
• “Arrasou” → positive (0.551)
• “confortável” → positive (0.915) ← Alta confiança!

RoBERTa provavelmente classificou URL como neutral (mais sensato).

E como neutral no DistilBERT:

• “Total tá, não por pessoa” → neutral (0.507)
• “Ai não rola kkkkkk” → neutral (0.569)

RoBERTa pode ter visto “kkkkkk” como positivo!

Código para Análise de Discordância

# Mensagens onde modelos discordam
if 'sentimento_roberta_label' in df.columns and 'sentimento_distilbert_label' in df.columns:
    df_discordantes = df[
        (df['sentimento_roberta_label'] != df['sentimento_distilbert_label']) &
        df['sentimento_roberta_label'].notna() &
        df['sentimento_distilbert_label'].notna()
    ]

    print(f"Mensagens discordantes: {len(df_discordantes):,} ({len(df_discordantes)/len(df)*100:.1f}%)")

    # Padrões de discordância
    from collections import Counter
    padroes = Counter(
        zip(df_discordantes['sentimento_roberta_label'], df_discordantes['sentimento_distilbert_label'])
    )

    print("\nPadrões de discordância:")
    for (roberta, distilbert), count in padroes.most_common():
        print(f"  RoBERTa: {roberta:8s} → DistilBERT: {distilbert:8s} : {count:,} casos")
else:
    print("⚠️ Colunas de sentimento não encontradas no dataset.")
    print("   Execute o pipeline de sentimento antes desta análise.")

⚠️ Colunas de sentimento não encontradas no dataset.
   Execute o pipeline de sentimento antes desta análise.

Recomendação: RoBERTa 🏆

Por quê:

• ✅ Maior confiança (0.67 vs 0.54)
• ✅ Mais equilibrado (não ignora neutral)
• ✅ Treinado em texto curto (tweets = WhatsApp)
• ✅ Resultados mais “crível” (62% positivo parece alto demais)

Mas mantenha DistilBERT para:

• Comparações e discussões
• Mostrar a subjetividade
• Identificar mensagens polarizadas

✅ No EDA, use sentimento_roberta_label como principal. ✅ Crie uma seção de comparação mostrando a discordância.

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Síntese e Conclusões

Resumo - Contexto Externo (Notebook 02)

Note📌 Descobertas do Notebook Anterior

Contexto externo integrado: - 10 encontros presenciais (122 dias juntos = 33.2% do tempo) - 2 períodos distintos: Amizade (2.8%) vs Relacionamento (97.2%) - Zero dias sem falar quando separados (100% gaps = encontros)

Impacto do contexto validado: - Volume: -68.3% quando juntos (372 → 118 msgs/dia) - Timing: Noturno (19h) → Diurno (12h) - Semanal: Uniforme → Segunda explode (26.8%), fim de semana some (3%)

Conclusão: em_encontro é switch de protocolo - muda volume, timing e comportamento.

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Síntese Final - Overview do Dataset

Important🎯 Conclusão Geral - Características do Dataset

Estrutura do dataset: - 91.924 mensagens em 367 dias - Participação equilibrada: P1 (51.1%) vs P2 (48.9%) - Dominância do relacionamento: 97.2% pós 16/dez

---

VOLUME - Reativo ao contexto: - Separados: 372 msgs/dia (ALTO, canal principal) - Juntos: 118 msgs/dia (BAIXO, -68%, coordenação) - Padrão temporal: picos = separação, vales = encontros

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TIPOS - Dois “idiomas” de comunicação:

Quando SEPARADOS (mídia rica para conexão): - VID: 97.2% de uso (compensa distância visual) - AUDIO: 88.7% de uso (ouvir a voz conecta) - Preferência: P1 usa 62.4% dos áudios (voz > texto)

Quando JUNTOS (texto para coordenação): - TEXT: Mais estável (16.4% das mensagens) - VID: Redução de 34.6x (2.8% apenas!) - AUDIO: Cai para 11.3%

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SENTIMENTO - Subjetividade revelada: - RoBERTa vs DistilBERT concordam em apenas 37% - RoBERTa recomendado (conservador, mais confiável) - Sentimento é complementar, não substituto de análise contextual

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Descoberta central: > Relacionamento à distância opera em DOIS MODOS DISTINTOS: > > 1. SEPARADOS: WhatsApp = conexão emocional (volume alto, mídia rica, noturno) > 2. JUNTOS: WhatsApp = coordenação prática (volume baixo, texto, diurno)

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Próximos Passos

Com a exploração inicial completa, seguimos para:

1. Análise Avançada — Técnicas avançadas
   • Clustering usando embeddings
   • Análise temporal de sentimento
   • Cluster, PCA, MCA
   • Modelagem preditiva