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Acadêmico(a): LUIZ CÉSAR COPPI JUNIOR |
Título: BRAND FEELING: UM SISTEMA PARA ANALISAR O SENTIMENTO DOS USUÁRIOS EM RELAÇÃO A UMA MARCA |
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Introdução: |
Atualmente vive-se numa sociedade na qual cerca de 4.2 bilhões de pessoas estão conectadas as redes sociais, sendo que estas possuem um grande impacto na opinião e, consequentemente, nas decisões que as pessoas tomam em suas vidas (MANGUKIYA, 2016). Em paralelo a isso, empresas buscam novos métodos para se aproximar dos usuários bem como aumentar seu lucro, “a opinião on-line tem se tornado um tipo de moeda virtual que pode fazer um produto falhar ou ganhar o mercado” (WRIGHT, 2009, tradução nossa, p. 1). A partir desta problemática, surgiram soluções para tornar essa massa de dados disponível nas redes sociais em algo útil. Dentre elas, a abordagem que se destacou foi a mineração de dados. Segundo Memon et al. (2010, p. 5, tradução nossa), “o impacto desta nova área de mineração de dados em redes sociais como papel para suportar a manutenção do conhecimento e tomada de decisão [...] junto do seu impacto em usuários, organizações e na sociedade ainda deve ser encontrado”. Com isso, uma nova abordagem para análise desses dados vem ganhando força, a análise de sentimentos, que é um campo de pesquisa que possui como característica principal a extração do sentimento expresso em uma frase, classificando as sentenças como positivas, negativas ou neutras. Apesar de parecer simples, esta área trabalha com o Processamento de Linguagem Natural (PLN), o que acaba envolvendo problemas com figuras de linguagem, como sarcasmo e ironia, por exemplo (FERSINI et al., 2016, p. 5-8). Diversos estudos surgiram para descobrir qual a melhor combinação destas áreas, usando os algoritmos para análise de sentimento em conjunto com a mineração de dados de redes sociais. “A explosão de dados disponíveis na web tem tornado a pesquisa e catalogação automática de textos cada vez mais interessante, assim como a extração de informações e de sentimentos” (FORNACCIARI; MORDONINI; TOMAUIOLO, 2015, p. 2-3, tradução nossa). Porém aplicações que utilizam da combinação de análise de sentimentos e mineração de dados para validar a opinião do público sobre uma marca são somente encontradas de forma paga, e num escopo menor em ferramentas de inteligência empresarial. Essas ferramentas são sistemas que possuem dados de uma determinada empresa, visando disponibilizar gráficos e informações para a gestão da mesma. Diante deste cenário, foi desenvolvido um sistema capaz de analisar o sentimento do público em geral sobre uma determinada marca, permitindo ao usuário fornecer uma marca como entrada e visualizar o sentimento predominante sobre a mesma. A partir da informação de entrada, o sistema é capaz de efetuar a busca dos dados do Twitter, a filtragem destes dados e, por fim, a análise de sentimentos sobre os mesmos, gerando como resultado os termos citados sobre esta marca e o sentimento do público sobre a mesma |
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