Análise dos Tweets sobre a Universidade do Sul de Santa Catarina – Unisul, por meio da mineração de texto e análise de sentimentos
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Data
2017
Tipo de documento
Artigo Científico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Ciências Exatas e da Terra
Modalidade de acesso
Acesso embargado
Editora
Autores
Scandolara, Mariana da Rosa
Carlos, Arthur Weber
Orientador
Pereira, Max Roberto
Coorientador
Resumo
Acknowledging the competition among higher education institutions, the universities are in search of innovating strategies for their activities. This article represents the creation of a computer system that, utilizing text data mining and sentiment analysis, identifies the polarity of opinions sent by Twitter users about the Universidade do Sul de Santa Catarina - UNISUL. The classification is made using the Naive Bayes probabilistic classification. This algorithm uses machine supervised learning techniques and, for the training algorithm, a number of collected tweets were manually classified by a psychologist. Through result validation, it was found a 75,3% efficiency, which can be considered a good performance bearing in mind that what was developed is a prototype.
Tendo em vista a competitividade entre as instituições de ensino superior, as universidades estão em busca de estratégias inovadoras para suas atividades. Esse artigo apresenta a criação de um sistema computacional que, utilizando a aplicação da mineração de texto e análise de sentimentos, identifica a polaridade das opiniões emitidas pelos usuários do Twitter sobre a Universidade do Sul de Santa Catarina - UNISUL. A classificação é realizada utilizando o classificador probabilístico Naive Bayes. Este algoritmo utiliza técnicas de aprendizagem de máquina supervisionado e, para o treinamento do algoritmo, uma parte dos tweets coletados foram classificados manualmente por uma psicóloga. Através da validação de resultados, foi obtido 75,3% de eficiência, o que pode ser considerado um bom desempenho considerando que foi desenvolvido apenas um protótipo.
Tendo em vista a competitividade entre as instituições de ensino superior, as universidades estão em busca de estratégias inovadoras para suas atividades. Esse artigo apresenta a criação de um sistema computacional que, utilizando a aplicação da mineração de texto e análise de sentimentos, identifica a polaridade das opiniões emitidas pelos usuários do Twitter sobre a Universidade do Sul de Santa Catarina - UNISUL. A classificação é realizada utilizando o classificador probabilístico Naive Bayes. Este algoritmo utiliza técnicas de aprendizagem de máquina supervisionado e, para o treinamento do algoritmo, uma parte dos tweets coletados foram classificados manualmente por uma psicóloga. Através da validação de resultados, foi obtido 75,3% de eficiência, o que pode ser considerado um bom desempenho considerando que foi desenvolvido apenas um protótipo.
Palavras-chave
Aprendizagem de máquina, Naive Bayes, Mineração de texto, Analise de sentimentos