Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
SILVA, Gabriel Henrique Daniel da |
| Orientador(a): |
BARROS, Flávia de Almeida |
| 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: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54067
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Resumo: |
Os serviços de atendimento ao consumidor (SACs) são canais de comunicação entre uma empresa e seus consumidores, possibilitando que os clientes tirem dúvidas, deem sugestões, solicitem informações e registrem reclamações. Com o advento da Internet e das redes sociais, grande parte do contato é feito online através de canais descentralizados que geram uma enorme quantidade de informação textual a ser analisada. Consumidores insatisfeitos e que não se sentem priorizados tendem a se afastar e tomar ações que possam influenciar negativamente na imagem da empresa. Nesse contexto, este trabalho de mestrado propõe um processo para auxiliar as empresas a lidar com essa grande quantidade de reclamações que ficam expostas na Web através do processamento automático dos textos das reclamações. A solução proposta se baseia em uma estratégia de extração automática das reclamações postadas pelos consumidores em sites específicos, seguida de classificação e ranqueamento dessas reclamações, a fim de priorizar as críticas consideradas mais relevantes (i.e., com maior potencial de prejuízo) no momento. O processo proposto foi implementado em três etapas distintas. Inicialmente, foi desenvolvido um módulo para criação do corpus que realiza um scrapping para extração das reclamações a partir de sites na Web. O código foi desenvolvido em Python com o auxílio do framework Selenium. O site escolhido para o protótipo inicial foi o “ReclameAQUI”. A partir dos dados extraídos, foi criado um corpus contendo reclamações que foram etiquetadas manualmente por pessoas com experiência no domínio de atendimento ao consumidor, também foi realizado um pré-processamento textual. A seguir, foi desenvolvido um classificador de texto baseado em Aprendizagem de Máquina usando o corpus etiquetado. Foram realizados diversos experimentos buscando encontrar a combinação de melhor desempenho dentre as opções disponíveis. A configuração que utiliza TF-IDF para transformação de texto, K-Fold Cross Validation no treinamento e Regressão Logística teve o melhor resultado, com acurácia de 82,22%, F-measure de 82,39% e área sob a curva ROC de 0,8881. Por fim, o protótipo implementado também realiza o ranqueamento das reclamações prioritárias, oferecendo ainda a possibilidade de exportação das reclamações de forma ordenada. |
