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                                    [title] => Twitter, análise de sentimento e desenvolvimento de produtos: Quanto os usuários estão expressando suas opiniões?
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                                    [description] => Este trabalho visa realizar uma investigação sobre o Twitter, analisando-o como um meio de contato direto com os clientes de empresas. Através do método de aprendizado de máquina conhecido como SVM, pretende-se estimar quanto os usuários estão expressando suas opiniões sobre um certo produto. O sistema operacional Windows 7® foi escolhido como estudo de caso e uma coleta de mensagens foi realizada no Twitter. Treinou-se o SVM com um conjunto de mensagens classificadas manualmente como neutras ou opinativas. Um teste realizado da mesma maneira também foi feito, resultando numa acurácia de 80%. Por fim, as mensagens restantes foram submetidas ao classificador já treinado e separadas em duas classes distintas (opinativas e neutras). Concluiu-se que a maior parte do que é postado no Twitter não demonstra a opinião do usuário, sendo necessária uma quantidade considerável de mensagens para fazer a pesquisa com apenas aquelas que contém sentimentos relacionados ao produto em questão.
                                    [publisher] => FLUP / CITCEM – Centro de Investigação Transdisciplinar Cultura, Espaço e Memória
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                                    [rights] => Direitos de Autor (c) 2010 Revista PRISMA.COM
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