TEXT MINING: ANÁLISE DE SENTIMENTOS NAS ELEIÇÕES 2018
Resumo
A grande quantidade e crescimento de dados produzidos por usuários em redes sociais proporciona não só um grande empoderamento aos seus usuários, mas também potencializa a capacidade de as organizações obterem maior vantagem competitiva em seus negócios. Recentemente, o Marketing Político tem chamado atenção globalmente, pelo uso de dados em pesquisas e ferramentas de Big Data Analytics em estratégias efetivas de comunicação com eleitores indecisos, principalmente após a eleição de Barak Obama em 2008. No Brasil, 78% dos internautas estão em alguma rede social dispondo de suas informações e opiniões sobre diversos assuntos, inclusive políticos. A partir desta realidade, este trabalho aplica técnicas analíticas de Text Mining e SNA para identificar os sentimentos expressos por usuários da rede social Twitter em relação às Eleições para Presidente do Brasil de 2018. Os dados foram coletados dados entre 24 a 30 de Junho de 2018, período em que pré-candidatos ao pleito estavam ainda definidos. Dos 1.204.036 tweets coletados, os resultados apontam ampla maioria de comentários para Jair Bolsonaro e Manuela Dávila e maior classificação como positivos para Bolsonaro, destacando sua estratégia de uso de redes sociais. Os resultados satisfatórios apontam potencialidades do uso dessas técnicas para futuras eleições.
