Twitter, análise de sentimento e desenvolvimento de produtos: Quanto os usuários estão expressando suas opiniões?
Resumo
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.Downloads
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Publicado
2010-04-03
Como Citar
Santos, L. M., Esmin, A. A. A., Zambalde, A. L., & Nobre, F. M. (2010). Twitter, análise de sentimento e desenvolvimento de produtos: Quanto os usuários estão expressando suas opiniões?. PRISMA.COM, (13), 159–170. Obtido de https://ojstest.xyz/ojsletrasX/index.php/prismacom/article/view/2005
Edição
Secção
Artigos do CONTECSI
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