Aprendizado de modelos preditivos sobre o sentimento de grupos de pessoas: uma aplicação no domínio das torcidas de futebol

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Bomfim, Rafael Pontes
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/109553
Resumo: Neste trabalho foram feitos estudos com base nos Modelos Ocultos de Markov ¿ MOM, para estimar o sentimento de torcedores de times de futebol baseado em informações sobre resultados de jogos. Os modelos foram construídos com dados coletados de uma rede social de torcedores de futebol em que os torcedores são incentivados a periodicamente expressarem seus sentimentos com relação a seu time. Foi mostrado que a escolha de MOM é justificada pelo fato de que a mudança do sentimento de torcedores é análoga ao processo de Markov de mudança de estados no tempo. Avaliações comparativas serão feitas entre variações dos modelos propostos e também com o modelo que obteve maior taxa de acerto com algoritmos de classificação. O Modelo de Markov de segunda ordem, considerando os resultados das partidas e apostas de torcedores nos jogos, é o modelo com maior taxa de acerto, mesmo sendo construído com informações de diferentes campeonatos. Palavras-chave: Modelo Oculto de Markov; Análise de Sentimento; Redes Sociais.