RESUMO
Resumo A análise de sentimento é uma técnica de descoberta de conhecimento por meio da mineração de dados, sua finalidade é revelar a opinião das pessoas sobre temas específicos. Essa é uma técnica apropriada para aplicação em fontes de dados não estruturados, como as mídias sociais, que abarcam informações sobre diversos temas, inclusive política e administração pública. O objetivo deste estudo foi identificar se a análise de sentimento pode refletir a opinião pública e, assim, trazer contribuições para as práticas da gestão social. Para tanto, a técnica foi aplicada para revelar as opiniões dos cidadãos expressas no Twitter sobre alguns dos principais programas sociais em vigor no Brasil durante o governo Dilma Rousseff. O estudo consistiu no confronto entre os resultados da análise de sentimento e os conceitos e aplicações envolvendo quatro estratégias de utilização de mídias sociais pelos governos sob a ótica da gestão social. Os resultados da pesquisa revelaram que a técnica da análise de sentimento pode contribuir para as práticas da gestão social no contexto da estratégia de rede.
Resumen El análisis de sentimiento es una técnica de descubrimiento de conocimiento a partir de la minería de datos que tiene la finalidad de revelar la opinión de las personas sobre temas específicos. Esta es una técnica apropiada para aplicación en fuentes de datos no estructurados, como los medios sociales, que abarcan información sobre diversos temas, inclusive política y administración pública. En este ámbito, el objetivo de este estudio fue identificar si el análisis de sentimiento puede reflejar la opinión pública y, así, traer contribuciones a las prácticas de la gestión social. Para ello, la técnica se aplicó para revelar la opinión de los ciudadanos expresada en Twitter sobre algunos de los principales programas sociales vigentes en Brasil durante el gobierno de Dilma Rousseff. El estudio consistió en la confrontación de los resultados del análisis de sentimiento con los conceptos y aplicaciones que involucran cuatro estrategias de utilización de medios sociales por parte de los gobiernos bajo la óptica de la gestión social. Los resultados de la investigación revelaron que la técnica de análisis de sentimiento puede contribuir a las prácticas de la gestión social en el contexto de la estrategia de red.
Abstract Sentiment analysis is a knowledge discovery technique developed from data mining; its purpose is to reveal people's opinions on specific topics. This is an appropriate technique to apply to unstructured data sources, such as social media, that cover information on a variety of topics (such as politics and public administration). In this context, the objective of this study was to identify whether sentiment analysis can reflect public opinion and, thus, contribute to practices of social management. Therefore, the sentiment analysis technique was applied to reveal citizens' opinions, which were expressed on Twitter and concerned some of the main social programs in force during Brazil's Rousseff government. The study consisted of a comparison between the results of the sentiment analysis and the concepts and applications involving four strategies of social media used by governments from the point of view of social management. The results revealed that the sentiment analysis technique could contribute to social management practices in the context of the network strategy.
Assuntos
Gestão de Recursos Humanos , Administração Pública , Mineração de Dados , Mídias Sociais , Análise de SentimentosRESUMO
Describimos la aplicación de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) al análisis del lenguaje subjetivo. En particular, nos concentramos en la problemática de la clasificación de opinión de material textual extraído de fuentes de datos relacionados con negocios. Estudiamos la derivación de los valores de opiniones de palabras a partir del recurso léxico SentiWordNet y utilizamos estos valores para la interpretación de texto con el objetivo de obtener la valoración de una opinión a partir de sus palabras y frases. Utilizamos características de las palabras para inducir un clasificador basado en el uso de Máquinas de Vectores de Soporte que alcanzan resultados acordes con el estado del arte. También mostramos experimentos preliminares en los que el uso de resúmenes de opiniones ofrece ventaja competitiva para el problema de clasificación respecto del uso de documentos completos cuando los documentos son extensos y contienen material tanto subjetivo como no-subjetivo.
We describe the application of natural language processing (NLP) technology to the analysis of subjective language. In particular we concentrate on the problem of opinion classification of textual material extracted from business-related data-sources. We study the derivation of sentiment values for words from the SentiWordNet lexicalresource and use them for text interpretation to produce word, sentence, and text based sentiment features for opinion classification. We use word-based and sentiment basedfeatures to induce a classifier based on the use of Support Vector Machinesachieving state of the art results. We also show preliminary experiments where the use of summaries before opinion classification provides competitive advantage over the use of full documents when the documents are long and contain both subjective andnon-subjective material.
Assuntos
Idioma , Processamento de Linguagem Natural , Software , PsicologiaRESUMO
Describimos la aplicación de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) al análisis del lenguaje subjetivo. En particular, nos concentramos en la problemática de la clasificación de opinión de material textual extraído de fuentes de datos relacionados con negocios. Estudiamos la derivación de los valores de opiniones de palabras a partir del recurso léxico SentiWordNet y utilizamos estos valores para la interpretación de texto con el objetivo de obtener la valoración de una opinión a partir de sus palabras y frases. Utilizamos características de las palabras para inducir un clasificador basado en el uso de Máquinas de Vectores de Soporte que alcanzan resultados acordes con el estado del arte. También mostramos experimentos preliminares en los que el uso de resúmenes de opiniones ofrece ventaja competitiva para el problema de clasificación respecto del uso de documentos completos cuando los documentos son extensos y contienen material tanto subjetivo como no-subjetivo.(AU)
We describe the application of natural language processing (NLP) technology to the analysis of subjective language. In particular we concentrate on the problem of opinion classification of textual material extracted from business-related data-sources. We study the derivation of sentiment values for words from the SentiWordNet lexicalresource and use them for text interpretation to produce word, sentence, and text based sentiment features for opinion classification. We use word-based and sentiment basedfeatures to induce a classifier based on the use of Support Vector Machinesachieving state of the art results. We also show preliminary experiments where the use of summaries before opinion classification provides competitive advantage over the use of full documents when the documents are long and contain both subjective andnon-subjective material.(AU)
