ANÁLISE DE OPINIÕES UTILIZANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS EM REDES SOCIAIS. ESTUDO DE CASO: TWITTER.

Abstract

As técnicas de Mineração de Dados, possibilitam classificar as opiniões extraídas das redes sociais, oportunizando na compreensão dos sentimentos emitidos nas menções online. Este estudo apresenta uma análise da execução de técnicas de Mineração de Dados na rede social Twitter, a preferência por essa mídia social, em razão de que ela fornece recursos que tornaram factível a coleta dos dados. Para a composição do trabalho utilizou-se as seguintes metodologias: levantamento bibliográfico, aplicação do processo KDD (Knowledge Discovery in Databases) e a execução das principais técnicas de Data Mining (K–Nearest Neighbor, Máquina de Vetor de Suporte e Naives Bayes), a realização da coleta dos dados relativo ao fato do presidente Michel Temer ser absolvido do crime de corrupção passiva e a classificação das opiniões contidas nos elementos extraído. Após a utilização desse procedimento, percebe-se que a técnica K–Nearest Neighbor apresentou melhores resultados pelas métricas de avaliações aplicadas.