Análise de sentimentos na classificação de comentários online aplicando técnicas de text mining - Moreno, Águeda Cabral (2016)
O crescimento dos sociais media proporcionou, nos últimos anos, um aumento significativo de comentários online que se refletem nas decisões de compra. Os comentários ajudam, por um lado, as empresas a recolher informações quanto à perceção dos consumidores em relação aos seus bens e serviços. Por outro lado, ajudam e influenciam os consumidores a centrarem a sua atenção nas recomendações que poderão estar mais alinhadas em satisfazer as suas necessidades, filtrando à partida uma grande quantidade de informação que poderá não responder a esses requisitos. O presente projeto tem como objetivo dar resposta a esta problemática através do estudo da plataforma Yelp. Para tal, foram extraídos 14.000 comentários, relacionados com diferentes produtos turísticos, com os respetivos votos (useful). Sobre estes foram aplicadas técnicas de text mining de modo a encontrar os principais sentimentos (positivos, neutros e negativos), tópicos e termos de cada comentário, que permitem explicar a sua utilidade. Durante a investigação, seguindo a metodologia CRISP-DM, organizou-se os comentários em tópicos, construiu-se o wordcloud com os termos mais utilizados pelos consumidores, procedeu-se à análise de sentimentos dos comentários, das entidades e dos tópicos correspondentes e, por último, construíram-se quatro modelos preditivos, calculando os erros de treino e teste. Os resultados obtidos mostram que o modelo Regressão Logística é o melhor dos modelos construídos, onde os termos: chair, valley, neighborhood e place food são os mais importantes para explicar a utilidade dos comentários. Agruparam-se ainda os comentários em 20 tópicos onde o tópico “Buffet” revelou ser o mais útil e com sentimento positivo.