SISTEMA DE ANÁLISE DE SENTIMENTOS EM REDES SOCIAIS APLICADA À PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS UTILIZANDO O ALGORITMO DE CLASSIFICAÇÃO DE NAIVE BAYES

Abstract

Diante do cenário atual de grande competitividade entre as empresas, a posse de informações estratégicas tornou-se uma vantagem valiosa para emplacar produtos, marcas e até mesmo prestação de serviços. 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 por exemplo, como a prestação de serviços de uma empresa está posicionada no mercado, o que ela pode melhorar baseada na opinião de seu cliente, bem como, 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 prestações de serviços, prover informações estratégicas e táticas para reduzir a incerteza associada a uma decisão e expor diretamente a atitude e pensamento dos clientes. A análise de sentimentos tem se tornado um importante tópico na Web, especialmente em redes sociais, com o desenvolvimento de aplicações para monitoramento de produtos e marcas, assim como a análise da repercussão de eventos importantes. Vários métodos e técnicas vêm sendo propostos de forma independente na literatura. Este projeto teve o objetivo de desenvolver um software para análise de sentimentos de usuários, utilizando o algoritmo de classificação Naive Bayes para fazer a classificando as mensagens publicadas na rede social Twitter, gerando informações a respeito do serviço prestado por uma empresa/organização. Com a classificação concluída, foram apresentados gráficos que mostram informações sobre a atual reputação do serviço prestado na rede social mais utilizada. O software obteve 83% de acertos ao processar doze opiniões criadas pelo próprio autor, resultado que revela resultado satisfatório diante do trabalho proposto e indica que pode ser um aliado das organizações.