USANDO ANÁLISE DE SENTIMENTO 2408 1

USANDO ANÁLISE DE SENTIMENTO (OPNION MINING) NO TWITTER: UM ESTUDO DE CASO ELEITORAL.

Para Pang e Lee (2008), mineração de opinião ou análise de sentimento é um ramo da mineração de textos preocupado em classificar textos não por tópicos, mas sim pelo sentimento contido em determinado documento, ou parte dele. Análise de sentimento tem como objetivo identificar o sentimento ou sensação nos usuários para algo como um produto, empresa, lugar, pessoa e outros com base no teor publicado na Web. Existem muitas aplicações para o uso de análise de sentimento: análise de sentimento em ações de empresas, análise de sentimento em produtos, análise de sentimento em lugares, análise de sentimento sobre as eleições, análise em jogos e filmes. Além de poder ser aplicada em redes sociais como o Twitter e Facebook. O Twitter em especial, pois é onde os usuários ativos usam para expressar suas opiniões sobre determinado assunto, se aplicado ferramentas de análise de sentimento que classifiquem essas opiniões em categorias positivas, negativas ou neutras, poderia ser bastante útil para as empresas e profissionais de marketing, pois é uma fonte de dados pública que não pode ser ignorada. Segundo Pang e Lee (2008), a história da análise de sentimento é paralela a de mineração de opinião em alguns aspectos. O termo Sentiment usado para referência à análise de texto de avaliação e monitoramento das opiniões aparecem em alguns trabalhos acadêmicos desde 2001, devido ao interesse em analisar o sentimento do mercado, um exemplo é o de Das e Chen (2001). Posteriormente mais artigos foram publicados até em anais da reunião da Associação para Linguística Computacional (ACL) e conferência sobre métodos empíricos em Processamento de Língua Natural (EMNLP). Esses eventos, explicam a popularidade de análise de sentimento entre as comunidades com foco em Processamento de Linguagem Natural (PLN). Assim, quando as interpretações amplas são aplicadas, análise de sentimentos e mineração de