Análise de sentimentos aplicada à realidade da doação de sangue no Brasil usando dados do Twitter / Sentiment analysis of tweets: the reality of blood donation in Brazil

ABSTRACT

OBJECTIVE: Analyze the sentiments and opinions from Twitter users about blood donation in Brazil. We collected19 thousand tweets related to blood donation between January 1st and December 31st, 2015. From those, 1364tweets were randomly select to compose the training and the evaluation test set. METHODS: Four classifiers were applied Multinomial Naïve Bayes, Bernoulli Naïve Bayes, Gaussian Naïve Bayes e Maximum Entropy. RESULTS: The tweets have been classified as positive, negative and neutral. The classifiers Multinomial Naïve Bayes e Maximum Entropy achieved better results. CONCLUSION: We have observed that the Multinomial Naïve Bayes classifier achieved the best performance in the overall set of messages.

RESUMO

OBJETIVO: Analisar os sentimentos e opiniões dos usuários do Twitter a respeito da doação de sangue no Brasil. Foram coletados mais de 19 mil tweets relacionados à doação de sangue, publicados entre 1º de janeiro de 2015 e 31de dezembro de 2015. Deste total de tweets, uma amostra de 1364 tweets foi selecionada para compor dois conjuntos de dados um para treinar e outro para avaliar. MÉTODOS: Os 4 algoritmos de classificação adotados neste trabalho, sãoeles Multinomial Naïve Bayes, Bernoulli Naïve Bayes, Gaussian Naïve Bayes e Maximum Entropy. RESULTADO: A classificaçãodos tweets em três possíveis classes (positiva, negativa e neutra) foi realizada. Os classificadores Multinomial Naïve Bayes e Maximum Entropy obtiveram os melhores resultados. CONCLUSÃO: Pudemos observar que o algoritmo Multinomial Naïve Bayes obteve o melhor desempenho na classificação do conjunto total de mensagens.