Publicação: Análise de sentimentos usando centralidade de palavras baseada em feromônios de colônia de formigas
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE
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Resumo
As redes sociais revolucionaram a forma como nos comunicamos e expressamos nossas opiniões. Plataformas como Facebook, Twitter e Instagram permitem que as pessoas compartilhem suas ideias, sentimentos e experiências em tempo real, criando um fluxo constante de informações. Essa transformação não só facilitou a conexão entre indivíduos de diferentes partes do mundo, mas também democratizou a produção e o consumo de conteúdo, dando voz a uma diversidade de perspectivas que antes eram menos acessíveis. Técnicas de análise de sentimentos e mineração de texto permitem que pesquisadores e empresas identifiquem tendências, padrões e emoções expressas nas postagens. Isso pode ser utilizado para diversas finalidades, desde o aprimoramento de estratégias de marketing até a compreensão de questões sociais e políticas. Esse projeto desenvolve uma metodologia inovadora para análise de sentimentos em textos, utilizando a centralidade de palavras baseada em feromônios de colônia de formigas (ACO). A metodologia envolve a mineração de dados, construção de redes complexas e aplicação do ACO para identificar a centralidade das palavras. Inspirado no comportamento das formigas, o modelo permite uma análise profunda e contextualizada dos sentimento, onde os feromônios que são depositados indicam conexões emocionais. Os resultados dos experimentos demonstram que a combinação de ACO com outras medidas de centralidade, como Katz, PageRank, EigenVector e Degree Centrality, melhora significativamente a precisão da análise de sentimentos. Os testes realizados em diversos datasets mostraram que o uso de feromônios não apenas aumenta a acurácia, mas também o F1-score. Esses resultados indicam que a metodologia proposta é eficaz na captura das nuances emocionais presentes nos textos. A aplicação prática deste modelo pode beneficiar diversas áreas, como marketing, atendimento ao cliente e análise de tendências sociais, proporcionando insights valiosos sobre o comportamento e as preferências dos usuários.
Abstract
Social networks have revolutionized the way we communicate and express our opinions. Platforms such as Facebook, Twitter and Instagram allow people to share their ideas, feelings and experiences in real time, creating a constant flow of information. This transformation has not only made it easier for individuals from different parts of the world to connect, but it has also democratized the production and consumption of content, giving voice to a diversity of perspectives that were previously less accessible. Sentiment analysis and text mining techniques allow researchers and companies to identify trends, patterns and emotions expressed in posts. This can be used for a variety of purposes, from improving marketing strategies to understanding social and political issues. This project develops an innovative methodology for analyzing sentiment in texts, using word centrality based on ant colony pheromones (ACO). The methodology involves data mining, building complex networks and applying ACO to identify word centrality. Inspired by the behavior of ants, the model allows a deep and contextualized analysis of feelings, where the pheromones that are deposited indicate emotional connections. The results of the experiments show that combining ACO with other centrality measures, such as Katz, PageRank, EigenVector and Degree Centrality, significantly improves the accuracy of sentiment analysis. Tests carried out on various datasets showed that the use of pheromones not only increases accuracy, but also the F1-Score. These results indicate that the proposed methodology is effective in capturing the emotional nuances present in texts. The practical application of this model can benefit various areas, such as marketing, customer service and social trend analysis, providing valuable insights into user behavior and preferences.
Palavras-chave
Análise de sentimentos, Centralidade, Feromônios, Redes complexas
Citação
TAVEIRA, Rafael de Oliveira. Análise de sentimentos usando centralidade de palavras baseada em feromônios de colônia de formigas. 2025. 85 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.518.
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