Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
TENÓRIO, Arthur Vieira |
| Orientador(a): |
Ferraz, Carlos André Guimarães,
Tenorio, Artur Vieira |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11218
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Resumo: |
O televisor é o aparelho eletrônico mais popular no Brasil, sendo considerado uma ferramenta com grande poder de influência e formação de opinião pública devido à sua facilidade de acesso, abrangência e popularidade. A crescente inclusão digital vista no Brasil, juntamente com o acesso às redes sociais, permitiu que telespectadores pudessem expressar opinião a respeito de programas televisivos, não somente entre os seus próximos, mas entre milhões de outros telespectadores durante um programa através de notebooks, celulares e tablets, conhecidos também como a “segunda tela”. Dentre as redes sociais com grande acesso, destaca-se o Twitter quando se deseja ler estes dados. Utilizando técnicas de Análise de Sentimentos (AS), diversas ferramentas surgiram para determinar a polaridade das opiniões, sendo positiva, negativa ou neutra. Automatizar o processo de captura de dados, levando em consideração a relevância destes sobre um programa televisivo, e identificar o sentimento empregado pelo telespectador, é uma forma de qualificar a audiência. Esta é uma informação útil para produtores de conteúdo quando se deseja tomar uma decisão ou verificar se alguma parte do conteúdo não agrada o público. Entretanto, estas informações estão dispersas, ocasionando um eventual processo manual de verificação. Visando identificar todas as dificuldades existentes neste processo, é proposto um sistema capaz de automatizar todas as etapas envolvidas. São utilizadas informações contextuais sobre o programa televisivo e o telespectador para determinar se o conteúdo de uma publicação feita por este tem relação com o conteúdo do programa em questão. Em seguida e com o apoio das ferramentas de classificação de sentimentos mais mencionadas em trabalhos acadêmicos na área de Análise de Sentimentos (SentiWordNet e SentiStrenght), determinar a polaridade do texto publicado por um telespectador. Os resultados obtidos mostram que as propostas para seleção de dados relevantes são eficazes, entretanto existem diversas dificuldades envolvidas quando se deseja classificar o sentimento empregado. O fato de não existir ferramentas de AS adequadas para a grafia das redes sociais e que sejam compatíveis com a língua portuguesa, torna-se um fator dificultante. Além disto, determinar a intenção do telespectador em relação ao programa ou ao tema abordado neste é um processo e torna-se um desafio que envolve áreas além da ciência da computação. |
