Uma abordagem unificada para análise de sentimento de tweets com domínio específico

Abstract

Twitter é uma rede social online que permite que os usuários enviem e leiam mensagens curtas chamadas tweets. Em dezembro de 2014, o Twitter possuia mais de 500 milhões de usuários, dos quais mais de 284 milhões são usuários ativos, gerando aproximadamente 500 milhões de tweets todos os dias. O uso massivo de redes sociais online está atraindo atenção da academia e de empresas para o estudo da análise de sentimento, especialmente o Twitter, através da Análise de Sentimento de Tweets (AST). Essa análise proporciona insights sobre a opinião do público sobre vários tópicos, como política, notícias e produtos. Para executar AST eficientemente em um domínio específico, uma abordagem com uma ferramenta unificada é proposta. Essa abordagem possui quatro passos: coletar tweets relacionados ao domínio, identificar e excluir tweets que são spam, construir um léxico de sentimento específico para o domínio e analisar o sentimento dos tweets válidos. O léxico é um elemento chave que deve ser específico para domínio para poder incorporar expressões cujo sentimento varia de um domínio para outro. A ferramenta de AST proposta foi implementada e testada nos domínios ’iPhone 6 ’ e ’cigarros eletrônicos’ e obteve resultados convincentes nas quatro etapas, mostrando a superioridade de uma ferramenta de AST específica para domínio em relação a uma genérica.