Com o número crescente de avatares virtuais como influencers em plataformas de redes sociais, há uma necessidade crescente de compreender melhor a relação para-social entre os seres humanos e os influencers virtuais. Esta dissertação avalia a forma como os utilizadores da Internet respondem aos diferentes níveis de desenvolvimento de avatares semelhantes a humanos no Instagram. O quadro teórico para este estudo deriva da teoria de uncanny valley de Mashario Mori (1970), que inicialmente foi concebida para descrever a interação entre humanos e robôs, sendo que nesta investigação é aplicada a personagens digitais em redes sociais A metodologia deste trabalho baseia-se em data mining e segue o modelo CRIPS-DM para descobrir como os utilizadores das redes sociais respondem aos influencers virtuais. Para este efeito, três avatares virtuais com aparência humana diferente são comparados com um influencers humano do mesmo grupo de peers no Instagram. A comparação é baseada na avaliação dos comentários dos utilizadores da primeira metade de 2022 sobre oconteúdo publicado sobre temas nomeados. Opinion mining é utilizada para avaliar oscomentários e calcular uma pontuação de sentimento para os influencers. Além disso, os respetivos níveis de engagement são recolhidos e analisados. Os resultados deste artigo indicam que os utilizadores da Internet reagem mais positivamente aos influencers humanos e negativamente ao avatar mais parecido com o humano. Em conclusão, os resultados advêm do estado atual da revisão de literatura e as recomendações derivam do quão os avatares virtuais podem ser melhor integrados em plataformas de redes socias evitando efeitos indesejados.

With the increasing number of virtual avatars as influencers on social media platforms, there is a growing need to better understand the para-social relationship between humans and virtual influencers. This paper examines how internet users respond to different development levels of human-like avatars on Instagram. The theoretical framework for this study is derived from Mashario Mori's (1970) theory of the uncanny valley, which was initially designed to describe the interaction between humans and robots and is applied to digital characters in social networks in this research. The methodology of this work is based on data mining and follows the CRIPS-DM model to find out how social media users respond to virtual influencers. For this purpose, three virtual avatars with different human-like appearance are compared with a human influencer from the same peer group on Instagram. The comparison is based on the evaluation of user comments from the first half of 2022 on the posted content of the named subjects. Opinion mining is used to evaluate the comments and calculate a sentiment score for the influencers. In addition, the respective engagement is collected and analysed. The results of this paper indicate that internet users react most positively to human influencers and negatively to the most human-like avatar. The virtual influencers, which differ significantly from humans in their appearance, achieve average sentiment scores in comparison. In conclusion, the results are placed in the current state of the research literature and recommendations are derived on how virtual avatars can be better integrated into social networks to avoid uncanny effects.