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Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Análise dos sentimentos expressos na rede social Twitter em relação aos filmes indicados ao Oscar 2017
Alternate title (s): Sentiment analysis of tweets related to the movies nominated for the 2017 Academy Awards
Author: Corrêa, Igor Tannús
First Advisor: Paiva, Elaine Ribeiro de Faria
First member of the Committee: Abdala, Daniel Duarte
Second member of the Committee: Miani, Rodrigo Sanches
Summary: As redes sociais são espaços na Internet que possibilitam a criação e compartilhamento de conteúdo, sendo fontes importantes de informações e opiniões. A indústria cinematográfica é uma das que se beneficia das redes sociais, pois são utilizadas como meios de divulgação de filmes e também fontes de opiniões que podem influenciar próximos lançamentos e a forma como são divulgados. Este trabalho visa realizar a análise dos sentimentos expressos pelos usuários da rede social Twitter em relação aos filmes indicados à categoria de Melhor Filme do Oscar 2017. Para isso, dados provenientes dessa rede foram coletados e, então, as etapas de uma tarefa em Análise de Sentimentos foram realizadas. Diferentes abordagens para classificação de textos foram estudadas e aplicadas a uma base de dados rotulada e, após avaliar os classificadores, o Naive Bayes multinomial foi escolhido para classificar a base completa. A partir dos resultados, notou-se que esse método é interessante para realizar observações e análises sobre a base em questão, sendo bastante provável de se predizer qual filme seria o grande vencedor da premiação e quais estariam entre os menos prestigiados. Todavia, não foram encontradas associações matemáticas significativas entre o resultado do Oscar 2017 e os resultados obtidos pela análise de sentimentos dos tweets. Também foi observado que os usuários do Twitter preferem usar a rede para publicar comentários positivos sobre filmes, ao invés de falar mal sobre os que não gostaram, e que premiações como o Oscar rendem uma grande quantidade de comentários no Twitter.
Abstract: Social networks are places on the Internet that allow the creation and sharing of content, being important sources of information and opinions. The film industry benefits from social networks, because they can be used to promote movies and as sources of opinions that may influence forthcoming releases and the way they are promoted to the public. This paper aims to perform the sentiment analysis of Twitter posts related to the movies nominated for Best Picture of the 2017 Oscars. Data from this network were collected and then the steps of a Sentiment Analysis task were performed. Several text classifiers were studied and applied to a labeled database and, after assessing them, the multinomial Naive Bayes classifier was chosen to classify the complete database. It was noticed that this method is interesting to make observations and analyses about this database, once it was able to predict which movie would be the winner of the cerimony and which would be among the less prestigious ones. However, no significant mathematical correlations were found between the result of the 2017 Oscars and the results obtained from the analysis of tweets' sentiments. It has also been noted that Twitter users prefer to use the network to post positive comments about movies rather than saying bad things about the ones they did not like. Furthermore, it was found that award shows such as the Oscars cause a growth on the number of posts on Twitter.
Keywords: Análise de Sentimentos
Twitter
Oscar 2017
Mineração de Dados
Sentiment Analysis
Data Mining
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: CORRÊA, Igor Tannús. Análise dos sentimentos expressos na rede social Twitter em relação aos filmes indicados ao Oscar 2017. 2017. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/20133
Date of defense: 8-Dec-2017
Appears in Collections:TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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