Publicação
O Twitter como agente facilitador de recolha e interpretação de sentimentos: exemplo na escolha da palavra do ano
| Resumo: | Desde 2009 que a Porto Editora elege em “infopédia.pt” a palavra que melhor representa os anos que terminam. Este trabalho apresenta uma forma alternativa a essa eleição, substituindo a votação dos cidadãos pela recolha de dados da rede social Twitter ao longo do ano, e procedendo à análise dos mesmos em substituição da votação. Assim sendo, foram recolhidos dados associados às dez palavras finalistas incluídas no conjunto da palavra do ano 2014, os quais foram armazenados em ambiente Hadoop para seguidamente e recorrendo a dois lexicons ser possível a classificação dos tweets. Os lexicons utilizados incluem, por um lado, a lista de palavras positivas e negativas e, por outro, as polaridades associadas às palavras em conjugação com o top vinte e cinco de emoticons utilizados no Twitter. Os resultados obtidos permitem identificar a palavra mais referida e o sentimento, positivo ou negativo associado à mesma. |
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| Autores principais: | Andrade, Carina |
| Outros Autores: | Santos, Maribel Yasmina |
| Assunto: | Análise de Sentimentos Tweets Big Data Feelings analysis Tweets |
| Ano: | 2015 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | comunicação em conferência |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | Desde 2009 que a Porto Editora elege em “infopédia.pt” a palavra que melhor representa os anos que terminam. Este trabalho apresenta uma forma alternativa a essa eleição, substituindo a votação dos cidadãos pela recolha de dados da rede social Twitter ao longo do ano, e procedendo à análise dos mesmos em substituição da votação. Assim sendo, foram recolhidos dados associados às dez palavras finalistas incluídas no conjunto da palavra do ano 2014, os quais foram armazenados em ambiente Hadoop para seguidamente e recorrendo a dois lexicons ser possível a classificação dos tweets. Os lexicons utilizados incluem, por um lado, a lista de palavras positivas e negativas e, por outro, as polaridades associadas às palavras em conjugação com o top vinte e cinco de emoticons utilizados no Twitter. Os resultados obtidos permitem identificar a palavra mais referida e o sentimento, positivo ou negativo associado à mesma. |
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