Análise de Opinião em Redes Sociais Envolvendo a Temática do Meio-Ambiente
DOI:
https://doi.org/10.13037/ria.vol11n2.150Resumo
A proliferação dos meios de comunicação na Web e a necessidade das empresas compreenderem os impactos de suas ações socioambientais junto à população afetada tornam necessária a adoção de um mecanismo automático para analisar as opiniões da população. Essa necessidade evidencia-se ainda mais no caso de empresas que tratam diretamente com alto risco ambiental. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é a aplicação de técnicas de análise de sentimentos em tweets relacionados à temática ambiental para auxiliar empresas do setor energético na análise dos impactos das ações empreendidas ao longo do tempo através das opiniões contidas nas mídias sociais. Neste trabalho, além de se utilizarem técnicas para classificação de sentimento nos tweets, um estudo utilizando os metadados contidos nos tweets (retweets, curtidas etc.) foi realizado com o propósito de identificar fatores não textuais que auxiliam na identificação de sentenças opinativas em tweets.
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Referências
AKBANI, R.; KWEK, S.; JAPKOWICZ, N. Applying support vector machines to imbalanced datasets. In: EUROPEAN CONFERENCE ON MACHINE LEARNING - ECML, 15., 2004, Italy. Proceedings... Italy, 2004. p. 39-50.
ALVES, A. L. F.; BAPTISTA, C. S.; ANDRADE, L.H; PAES, R.F.C. Uso de Técnicas de Análise de Sentimentos em Tweets relacionados ao Meio-Ambiente. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS - WCAMA, 5., 2014, Brasília. Anais... Brasília: BDBCOMP, 2015.
Alves, A. L. F., Baptista, C. S., Firmino, A. A., Oliveira, M. G., Figueirêdo,H. F.. Temporal Analysis of Sentiment in Tweets: A Case Study with FIFA Confederations Cup in Brazil. DEXA, v.1, p. 81-88, 2014.
BJØRKELUND, E.; BURNETT, T. H.; NØRVK. A study of opinion mining and visualization of hotel reviews. In: International Conference on IIWAS, 14., 2012, New York-USA. Proceedings… New York-USA: ACM Press, 2012. p. 229.
CHAVES, M.; DE FREITAS, L.; SOUZA, M.; VIEIRA, R. PIRPO: An Algorithm to Deal with Polarity in Portuguese Online Reviews from the Accommodation Sector. Natural Language Processing and Information Systems 7337, p. 1–5, 2012.
EIRINAKI, M.; PISAL, S.; SINGH, J. Feature-based opinion mining and ranking. Journal of Computer and System Sciences, n.78, v.4, p. 1175–1184, July 2012.
FANG, Y.; SI, L.; SOMASUNDARAM, N.; YU, Z. Mining contrastive opinions on political texts using cross-perspective topic model. In: ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON WEB SEARCH AND DATA MINING – WSDM, 5., 2012, New York. Proceedings… New York-USA: ACM Press, 2012. p. 63.
FELDMAN, R. Techniques and applications for sentiment analysis. Communications of the ACM, n. 56, v.4, p. 82, Apr. 2013.
HARRIS, J.K.; MART, A.; MORELAND-RUSSELL, S.; CABURNA,Y. C. Diabetes Topics Associated With Engagement on Twitter. Prev Chronic Dis, v. 12, 2015.
HU, M.; LIU, B. Mining and summarizing customer reviews. In: KDD, 2004, New York-USA. Proceedings… New York-USA: ACM Press, 2004, p. 168.
KWAK, H.; LEE, C.; PARK, H.; MOON, S. What is Twitter, a social network or a news media? In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON WWW, 19., 2010, New York. Proceedings… New York: ACM Press, 2010. p. 591.
LI, Y.M.; LI, T.Y. Deriving Marketing Intelligence over Microblogs. In: HAWAII INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEM SCIENCES, 44., 2011, Hawaii. Proceedings… Hawaii: IEEE, Jan. 2011. p. 1–10.
LIU, B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, n. 5, v. 1, p.1–167, May 2012.
MEIER, F.; ELSWEILER, D.; WILSON, M. More than Liking and Bookmarking? Towards Understanding Twitter Favouriting Behaviour. In: International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 8., 2014. Proceedings…2014.
NASCIMENTO, P.; AGUAS, R.; LIMA, D.D.; KONG, X.; OSIEK, B. Análise de sentimento de tweets com foco em notícias. In: BRAZILIAN WORKSHOP ON SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING, 1., 2012. Anais… 2012.
NICOLELLA, G.; MARQUES, J. F.; SKORUPA, L. A.; Sistema de Gestão Ambiental: aspectos teóricos e análises de um conjunto de empresas da região de Campinas, SP. São Paulo: Embrapa, 2004.
O’HARE, N.; DAVY, M.; BERMINGHAM, A.; FERGUSON, P.; SHERIDAN, P.; GURRIN, C.; SMEATON, A. F. Topic-dependent sentiment analysis of financial blogs. In: TSA, 2009, New York. Proceedings… New York: ACM Press, 2009. p. 9.
PAK, A.; PAROUBEK, P. Twitter as a Corpus for Sentiment Analysis and Opinion Mining. In: CONFERENCE ON INTERNATIONAL LANGUAGE RESOURCES AND EVALUATION LREC, 70., 2010. Proceedings… ELRA, 2010. p. 1320–1326.
PANG, B.; LEE, L. Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, n. 2, v. 2, 2008.
PFITZNER, R.; GARAS, A.; SCHWEITZER, F. Emotional Divergence Influences Information Spreading in Twitter. In: INTERNATIONAL AAAI CONFERENCE ON WEBLOGS AND SOCIAL MEDIA, 6., 2012. Proceedings… Ireland: Trinity College, 2012. p. 543-546.
READ, J. Using Emoticons to reduce Dependency. in Machine Learning Techniques for Sentiment Classification. In: ACL STUDENT RESEARCH WORKSHOP, 2005, Stroudsburg, PA, USA. Proceedings… Stroudsburg, PA, USA: ACM, 2005. p. 43-48.
SARMENTO, L.; CARVALHO, P.; SILVA, M.J.; DE OLIVEIRA, E. Automatic creation of a reference corpus for political opinion mining in user-generated content. In: INTERNATIONAL CIKM WORKSHOP ON TOPIC-SENTIMENT ANALYSIS FOR MASS OPINION – TSA, 1., 2009, New York. Proceedings… New York: ACM Press, 2009. p. 29.
SHARMA, A.; DEY, S. A comparative study of feature selection and machine learning techniques for sentiment analysis. In: RACS, 2012, New York. Proceedings… New York: ACM Press, 2012. p. 1-7.
SUH, B.; HONG, L.; PIROLLI, P.; CHI, E. Want to be Retweeted? Large Scale Analytics on Factors Impacting Retweet in Twitter Network. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOCIAL COMPUTING / IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON PRIVACY, Security, Risk and Trust. 2010.
STIEGLITZ, S.; DANG-XUAN, L. Political Communication and Influence through Microblogging - An Empirical Analysis of Sentiment in Twitter Messages and Retweet Behavior. 45th In: HAWAII INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEM SCIENCES, 45., 2012, Hawaii. Proceedings… Hawaii: IEEE, Jan. 2012.
TUMITAN, D.; BECKER, K. Tracking Sentiment Evolution on User-Generated Content: A Case Study on the Brazilian Political Scene. SBBD, p. 1-6. 2013.
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