A mineração de opinião em mídias sociais como ferramenta para medir a (in)satisfação do consumidor

Autores

DOI:

https://doi.org/10.24208/rebecin.v8i.235

Palavras-chave:

Árvore de decisão; Análise de sentimento; Mineração de Texto; Mineração de dados.

Resumo

Estudo de natureza quantitativa que objetiva explorar a contribuição da mineração de opinião em bases de dados extraídas do Facebook para a medição da (in)satisfação dos consumidores. Visa propor um fluxo que auxilie nas etapas do processo de descoberta de conhecimento em texto e selecionar ferramentas para a mineração de opinião a nível de sentença, onde se analisa o sentimento positivo, negativo e neutro. Submete-se ao proposto fluxo uma base de dados, de marca de carros, extraída do Facebook com quatro tratamentos de pré-processamento. Utilizam-se os algoritmos Naïve Bayes, SMO e J48 na ferramenta Weka para a etapa de processamento. Apresenta resultados satisfatórios na mineração de opinião com melhor taxa de acerto obtida usando o algoritmo SMO. Propõe trabalhos futuros em bases de dados SAC (Serviço de Atendimento ao Consumidor) com a aplicação desta metodologia desenvolvida e estudos de descobrimento das causas de (in)satisfação dos consumidores encontradas em bases de dados SAC e SAC 2.0.

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Referências

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Publicado

28-10-2021

Como Citar

SANCLIMENT IGLESIAS, L.; FUKUMI TSUNODA, D. . A mineração de opinião em mídias sociais como ferramenta para medir a (in)satisfação do consumidor. Revista Brasileira de Educação em Ciência da Informação, São Paulo, v. 8, p. 1–13, 2021. DOI: 10.24208/rebecin.v8i.235. Disponível em: https://portal.abecin.org.br/rebecin/article/view/235. Acesso em: 12 jun. 2024.