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A rede social Twitter possibilita a criação e o compartilhamento de conteúdos, os quais podem compreender opiniões e informações relevantes. Particularmente, em anos de eleição, partidos políticos tendem a se beneficiar dessa rede social, pois a utilizam como recurso de divulgação de políticas de candidatos e, além disso, como mecanismo investigativo de opiniões e estatísticas referentes aos partidos. A partir da coleta de dados do Twitter, torna-se passível a análise de objetos desses dados por meio de diversos algoritmos da literatura computacional, dentre os quais se tem o classificador Naive Bayes e a função conhecida por polarity, utilizados na análise de sentimentos de conteúdos textuais. Deste modo, este trabalho visa realizar uma análise de sentimentos expressos por usuários do Twitter em relação ao primeiro turno da eleição presidencial brasileira de 2018. Serão coletados os dados objetos de análise e os algoritmos supracitados serão utilizados para classificá-los. A partir dos resultados da classificação, os dados obtidos serão empiricamente analisados, a fim de verificar se o que foi reportado pelos algoritmos é próximo do resultado real do primeiro turno das eleições.