Aplicando mineração de textos para análise de tweets referentes às eleições presidenciais de 2018
| dc.contributor.advisor | Lieira, Douglas | |
| dc.contributor.author | Cristiani, André Luis | |
| dc.contributor.referee | Maschi, Luis Fernando | |
| dc.contributor.referee | Meneguette, Rodolfo | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-09T17:00:10Z | |
| dc.date.available | 2024-08-09T17:00:10Z | |
| dc.date.issued | 2018-11-26 | |
| dc.description.abstract | A conexão com a internet está presente na vida das pessoas o tempo todo, seja por smartphones, tablets, notebooks, computadores, entre outros. A utilização de redes sociais está cada vez mais comum no Brasil e em todo o mundo, e muitas companhias e pessoas utilizam-nas para divulgar produtos, serviços e opiniões, fato que as transformou em poderosas fontes de informação sobre os mais variados temas. Identificar essas opiniões e sentimentos é uma ótima estratégia para tomada de decisão de uma empresa. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é coletar dados de uma rede social em específico, no caso o Twitter, referentes às eleições presidenciais do ano de 2018 e classificá-los como: positivo, negativo, neutro e ambíguo, utilizando técnicas de mineração de textos juntamente com o algoritmo de classificação Naive Bayes. Este método classificador se mostrou eficaz, chegando a atingir uma acurácia de 92% para um dos datasets coletados e ficando em uma média de 74,20% em relação à acurácia de todos. Para divulgar os resultados da classificação foi desenvolvido um website que continha informações sobre os candidatos, os eventos que eles participaram e suas classificações exibidas graficamente. O website foi disponibilizado e divulgado cinco dias antes do segundo turno das eleições, tendo 270 acessos durante este período. | |
| dc.description.abstract2 | The internet connection is present in people's lives all the time, it can be by smartphones, tablets, notebooks, computers, among others. The use of social networks is increasingly common in Brazil and around the world, and many companies and people use them to promote products, services and opinions, which has made them powerful sources of information on a wide range of topics. Identifying these opinions and feelings is a great decision-making strategy for a company. Thus, the objective of this work is to collect data from a specific social network, in the case of Twitter, referring to the presidential elections of 2018 and classify them as positive, negative, neutral and ambiguous, using text mining techniques along with the Naive Bayes classification algorithm. This classifier method proved to be effective, reaching 92% accuracy for one of the datasets collected and averaging 74.20% in relation to the accuracy of all. To disseminate the ranking results, a website was developed that contained information about the candidates, the events they participated in, and their classifications displayed graphically. The website was made available and disseminated five days before the second round of elections, with 270 accesses during this period. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | CRISTIANI, André Luis. Aplicando mineração de textos para análise de tweets referentes às eleições presidenciais de 2018. 2018. 59 f. TCC (Graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Catanduva, 2018. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/947 | |
| dc.identifier2.lattes | 3601289671291571 | |
| dc.publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP) | |
| dc.publisher.campi | CATANDUVA | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Redes Sociais | |
| dc.subject.keywords | Opiniões | |
| dc.subject.keywords | Sentimentos | |
| dc.subject.keywords | ||
| dc.subject.keywords | Classificação | |
| dc.subject.keywords | Naive Bayes | |
| dc.title | Aplicando mineração de textos para análise de tweets referentes às eleições presidenciais de 2018 | |
| dc.title.alternative | Applying Text Mining to Analyze Tweets Related to the 2018 Presidential Elections | |
| dc.type | Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação |