ANÁLISE DE SENTIMENTO DE TWEETS COM FOCO EM NOTÍCIAS

Paula Nascimento, Bruno Osiek, Geraldo Xexéo
DOI: https://doi.org/10.21529/RESI.2015.1402002

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Resumo

A curiosidade de saber o que as pessoas pensam e como se sentem em relação aos acontecimentos do dia a dia sempre existiu. Com o avanço da Web 2.0 e a ampla divulgação da opinião das pessoas na rede de computadores, este interesse passou a ser ainda maior, saindo do aspecto pessoal e atingindo também as ações de marketing das empresas. Neste trabalho, buscamos satisfazer essa curiosidade por meio da análise da reação da população em relação a notícias divulgadas na mídia. Para atingir este objetivo, foi desenvolvida uma ferramenta capaz de determinar a polaridade de textos coletados do serviço de microblogging Twitter, analisando essas opiniões para identificar se as pessoas tendem a classificar notícias, relacionadas a 3 tópicos previamente selecionados, como positivas ou negativas. Foram utilizados diferentes classificadores baseados em modelos de linguagem e, ao fim do experimento, foi possível avaliar o desempenho desses classificadores ao trabalhar com tweets em português brasileiro.

Palavras-chave

notícias; twitter; análise de sentimento; classificadores de modelos de linguagem


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