Um framework para reconhecimento de opinião utilizando Sistema de Informação Geográfica (SIG): um estudo de caso na geração de mapas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Nunes Neto, Gilberto lattes
Orientador(a): LOPES, Denivaldo Cícero Pavão
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Departamento: DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1722
Resumo: With the globalization of the Internet, the number of users using the means of social communication it is each time bigger. The social network Twitter is a good example. Twitter is often used to post comments on all kinds of subjects, such as artists, products, public health, among others. The spread of information in these media is very important because it can reach people from social class, anytime and anywhere in the world. Twitter supports geo-referenced comments. This feature allows georeferenced tweets. One can use the comments obtained from Twitter to evaluate how the reality of social network reflects the real world. In this sense, the present work proposes a generic Framework that besides evaluating concepts related to the opinion mining, describes the accomplishment of case studies, which analyze sources of textual opinions and proposes to mine opinions at the level of aspect, using as sources of opinion Twitter comments. A prototype extends and implements the proposed Framework to enable the process of opinion mining in social networks. The results show the feasibility of using this Framework to support decision making by its users.
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This feature allows georeferenced tweets. One can use the comments obtained from Twitter to evaluate how the reality of social network reflects the real world. In this sense, the present work proposes a generic Framework that besides evaluating concepts related to the opinion mining, describes the accomplishment of case studies, which analyze sources of textual opinions and proposes to mine opinions at the level of aspect, using as sources of opinion Twitter comments. A prototype extends and implements the proposed Framework to enable the process of opinion mining in social networks. The results show the feasibility of using this Framework to support decision making by its users.Com a globalização da Internet, o número de usuários utilizando os meios de comunicação social é cada vez maior. A Rede Social Twitter é um bom exemplo disso. Frequentemente, o Twitter é utilizado para postar comentários sobre os mais variados tipos de assuntos, como: artistas, produtos, saúde pública, dentre outros. A propagação da informação nesses meios de comunicação é muito relevante, pois pode atingir pessoas de todas as classes sociais, a qualquer hora e lugar do mundo. O Twitter, além de apresentar tamanha abrangência, permite a postagem de comentários georreferenciados, ou seja, possibilita a localização de onde as postagens foram feitas. Diversos estudos propõem a utilização das postagens obtidas a partir do Twitter, para avaliar o quão esses meios de comunicação refletem o mundo real. Nesse sentido, o presente trabalho propõe um Framework genérico que, além de avaliar conceitos relacionados à mineração de opiniões, descreve a realização de estudos de caso, os quais analisam fontes de opiniões textuais e propõe minerar opiniões em nível de aspecto, utilizando como fontes de opinião comentários do Twitter. Um protótipo estende e implementa o Framework proposto para viabilizar o processo de mineração de opinião em redes sociais. Os resultados obtidos mostram a viabilidade da utilização desse Framework para suporte à tomada de decisão por parte de seus usuários.Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-07-03T18:15:15Z No. of bitstreams: 1 GilbertoNunes.pdf: 2115811 bytes, checksum: 7e6f22622b699f30f43f51d50a8be819 (MD5)Made available in DSpace on 2017-07-03T18:15:15Z (GMT). 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