Análise de sentimento de mensagens de texto via comitê de máquinas de classificação

Resumo

A difusão das redes sociais e a inclusão digital possibilitaram as pessoas manifestarem suas opiniões através da Web. Tal fenômeno impactou o modo como as empresas realizam o atendimento ao cliente e a forma como os consumidores expressam suas opiniões. As redes sociais são um dos meios digitais mais utilizados. Pesquisas indicam que o tempo gasto nesses ambientes é, geralmente, compartilhado com tarefas relevantes, como trabalho e estudo. Por causa do tempo curto e menos prioritário, as mensagens costumam ser resumidas e repletas de palavras grafadas incorretamente, além de muitos símbolos, gírias e abreviações usualmente empregados para compactar a mensagem original e transmitir a informação rapidamente, dentro dos limites impostos pelo canal.Detectar automaticamente a polaridade de mensagens é um desafio científico que tem atraído a atenção tanto do mercado quanto da academia, uma vez que sua aplicação pode ser das mais diversas, como estimar a popularidade de um candidato em seu eleitorado e inferir se um produto vem agradando seus consumidores, dentre muitas outras. Além desses, analisar o sentimento expressos em mensagens também pode auxiliar as empresas a entenderem a opinião de uma grande massa de clientes a respeito de produtos comercializados, além de possibilitar que consumidores intencionados em comprar determinado produto conheçam previamente a opinião consensual de outros clientes.A necessidade de analisar inúmeras fontes diferentes com grandes volumes de opiniões estabelece um nicho para potenciais pesquisas científicas. Nesse cenário, este projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema de comitê de máquinas de classificação auxiliadas por técnicas de expansão de atributos para detectar automaticamente a polaridade de mensagens de texto. (AU)