MINERAÇÃO DE OPINIÕES APLICADA A MÍDIAS SOCIAIS PARA AS ORGANIZAÇÕES

Abstract

Diante do cenário atual de grande competitividade entre as empresas, a posse de informações estratégicas tornou-se uma vantagem valiosa para emplacar produtos e marcas. Nos dias atuais, a internet é o meio em que os consumidores mais expressam suas opiniões sobre a experiência com as organizações, expondo sentimentos positivos e negativos, contidos em cada postagem em sites, redes sociais, fóruns, bate papos, blogs e outros. Esse novo comportamento, criou um novo nicho a ser explorado pelas empresas e por profissionais da computação, a fim de extrair informações que permitam saber como a marca está posicionada no mercado, o que ela pode melhorar baseada na opinião de seu consumidor, qual decisão tomar diante do panorama em que está inserida. Para isso, visto a precariedade das ferramentas atualmente disponíveis, faz-se necessário o desenvolvimento de softwares a fim de classificar a polaridade das opiniões sobre marcas, prover informações estratégicas e táticas para reduzir a incerteza associada a uma decisão e expor diretamente a atitude e pensamento dos consumidores. O presente trabalho teve como objetivo a criação de um software que se conecta a rede social Facebook através da conta de uma organização, e classifica as opiniões publicadas em sua fanpage entre positivas, negativas ou neutras. Com a classificação concluída, são apresentados gráficos que mostram informações sobre a atual reputação da marca na rede social mais utilizada do mundo. O software obteve 70% de acertos ao processar um corpus de cem opiniões reais, resultado que revela um bom desempenho e indica que pode ser um aliado das organizações.