Twitter, análise de sentimento e desenvolvimento de produtos: Quanto os usuários estão expressando suas opiniões?

Este trabalho visa realizar uma investigação sobre o Twitter, analisando-o como um meio de contato direto com os clientes de empresas. Através do método de aprendizado de máquina conhecido como SVM, pretende-se estimar quanto os usuários estão expressando suas opiniões sobre um certo produto. O sist...

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Published in:Prisma.com 2010-01 (13), p.159
Main Authors: Leandro Matioli Santos, Ahmed Ali Abdalla Esmin, Zambalde, André Luiz, Frank Mendes Nobre
Format: Article
Language:Portuguese
Subjects:
Social networks
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Description
Summary:Este trabalho visa realizar uma investigação sobre o Twitter, analisando-o como um meio de contato direto com os clientes de empresas. Através do método de aprendizado de máquina conhecido como SVM, pretende-se estimar quanto os usuários estão expressando suas opiniões sobre um certo produto. O sistema operacional Windows 7® foi escolhido como estudo de caso e uma coleta de mensagens foi realizada no Twitter. Treinou-se o SVM com um conjunto de mensagens classificadas manualmente como neutras ou opinativas. Um teste realizado da mesma maneira também foi feito, resultando numa acurácia de 80%. Por fim, as mensagens restantes foram submetidas ao classificador já treinado e separadas em duas classes distintas (opinativas e neutras). Concluiu-se que a maior parte do que é postado no Twitter não demonstra a opinião do usuário, sendo necessária uma quantidade considerável de mensagens para fazer a pesquisa com apenas aquelas que contém sentimentos relacionados ao produto em questão.
ISSN:1646-3153