Identificação de manifestações de clientes de instituições bancárias em redes sociais utilizando inteligência artificial

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dc.contributor.advisorTeixeira, Fabio
dc.contributor.authorAraújo, Iago Vitor
dc.contributor.authorSantos, Victor Moreira dos
dc.contributor.authorSilva, Vinicius Augusto da
dc.contributor.refereeFerreira, Regivaldo Sousa
dc.contributor.refereeXavier, Rogério Aparecido Campanari
dc.date.accessioned2024-02-23T15:52:50Z
dc.date.available2024-02-23T15:52:50Z
dc.date.issued2021-12-04
dc.description.abstractObjetivo: Identificar automaticamente o relato da experiência de Clientes com produtos de instituições bancárias no Twitter por meio da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial. Métodos: Foram classificados manualmente 4.374 tweets relacionados a produtos oferecidos por bancos e respectivas manifestações negativas de clientes. Estes tweets foram utilizados para o treinamento de um classificador baseado em cálculos probabilísticos. Um grafo com os resultados da classificação e conexões oriundas da rede social foi construído e apresentado por meio de um sítio eletrônico. Resultados: A classificação final da base de textos pelo classificador atingiu 70% de precisão, 67% para revocação e 69% no F-measure. Conclusão: As técnicas de Inteligência Artificial relacionadas ao reconhecimento de entidades em redes sociais apresentadas neste artigo são promissoras e alcançaram níveis de precisão e revocação satisfatórios, no ponto de vista que as postagens passam despercebidas e não agregam valor aos serviços prestados pelas instituições bancárias.
dc.description.abstract2Objective: Automatically identify the report of Customer experience with products from banking institutions on Twitter through the application of Artificial Intelligence techniques. Methods: There were manually classified 4,374 tweets related to products offered by banks and respective customer statements. These tweets were used to train a classifier based on probabilistic calculations. A graph with the classification results and connections from the social network was constructed and presented through an electronic website. Results: The final classification of the text base through the classifier reached 0.70 precision, 0.67 for recall and 0.69 for F-measure. Conclusion: The Artificial Intelligence techniques related to the recognition of entities in social networks presented in this article are promising and have reached satisfactory levels of accuracy and recall.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.bibliographicCitationARAÚJO, Iago Vitor; SANTOS, Victor Moreira dos; SILVA, Vinicius Augusto da. Identificação de manifestações de clientes de instituições bancárias em redes sociais utilizando inteligência artificial. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) – Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus São Paulo Pirituba, São Paulo, 2021.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/550
dc.publisherIFSP
dc.publisher.campiPIRITUBA
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subject.keywordsInteligência artificial
dc.subject.keywordsInstituições financeiras
dc.subject.keywordsTwitter (Rede social on-line)
dc.subject.keywordsRedes sociais online
dc.titleIdentificação de manifestações de clientes de instituições bancárias em redes sociais utilizando inteligência artificial
dc.typeTrabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
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