Já pensou em saber qual é o sentimento de milhares de pessoas sobre um assunto, a um clique de distância de você? Essa é a ideia do Projeto SACI, Sentiment Analysis by Collective Inspection (Análise de Sentimento por Inspeção Coletiva), um algoritmo desenvolvido por professores e alunos do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de São João del-Rei.
Ele foi criado para analisar, em tempo real, grandes volumes de textos vindos de mídias sociais da Web (Twitter, Facebook, Google+, etc.), extraindo automaticamente informações subjetivas e, simplificando, definir se eles se referem positiva ou negativamente sobre um assunto, produto, pessoa, instituição.
“Baseando nesse algoritmo, construímos uma ferramenta que é capaz de realizar coletas e análises de sentimentos em tempo real: o SACI-Web, construída no intuito de ser facilmente instanciada em qualquer cenário", conta o professor Leonardo Rocha, chefe do Departamento de Ciência da Computação da UFSJ e coordenador do projeto. "Recentemente, utilizamos a ferramenta para avaliar a repercussão do desempenho dos times no SuperBowl americano.
“Baseando nesse algoritmo, construímos uma ferramenta que é capaz de realizar coletas e análises de sentimentos em tempo real: o SACI-Web, construída no intuito de ser facilmente instanciada em qualquer cenário", conta o professor Leonardo Rocha, chefe do Departamento de Ciência da Computação da UFSJ e coordenador do projeto. "Recentemente, utilizamos a ferramenta para avaliar a repercussão do desempenho dos times no SuperBowl americano.
Em tempo real, avaliamos o sentimento dos torcedores dos times envolvidos, identificando um aumento significativo do sentimento negativo com relação ao time que estava perdendo”, exemplifica. Leonardo explica que, apesar de existirem diversas propostas para criar algoritmos como o SACI, nenhum deles havia sido capaz de funcionar em tempo real, uma dificuldade agravada pelo volume de dados bem como pelo tamanho do conteúdo na Web, normalmente textos curtos. Esses problemas foram solucionados com o SACI, que, em análises prévias, conseguiu realizar avaliações de até dez mil posts por segundo.
Atualmente, a ferramenta está instanciada em um dos programas de maior audiência da TV brasileira, o Big Brother Brasil, por meio do endereço http://goo.gl/BiItib. “Para esse cenário avaliamos o sentimento dos textos que são produzidos acerca de cada um dos participantes, tentando inferir o sentimento dos telespectadores”, explica Leonardo. Em um primeiro momento, o algoritmo está coletando informações apenas do Twitter, porém os desenvolvedores estão criando soluções para coleta de outras redes sociais.
Para esse cenário, uma das curiosidades foi a saída da última participante do programa, Amanda. Todos os sites que noticiam informações desse programa de TV, em suas enquetes, apontavam que Vanessa seria eliminada. Porém, o SACI-Web, analisando o que as pessoas postavam sobre cada um dos participantes, identificou uma grande rejeição do público com relação a candidata Amanda, contrariando as enquetes e acertando quem seria eliminado.
“A análise BBB é apenas uma validação de nossa aplicação em um cenário real. Nossa meta é instanciar a ferramenta avaliando diversos outros fatos importantes que ocorrerão em 2014, tais como Copa do Mundo e Eleições Presidenciais. Serão grandes momentos de se avaliar a capacidade de análise da ferramenta, relacionando o quanto o sentimento das redes sociais se reflete ou não na sociedade como um todo”, conta o professor, lembrando que o algoritmo também tem um grande apelo mercadológico, uma vez que pode ser utilizado por grandes empresas para avaliarem o desempenho de seus produtos e marcas na rede.
Atualmente, a ferramenta está instanciada em um dos programas de maior audiência da TV brasileira, o Big Brother Brasil, por meio do endereço http://goo.gl/BiItib. “Para esse cenário avaliamos o sentimento dos textos que são produzidos acerca de cada um dos participantes, tentando inferir o sentimento dos telespectadores”, explica Leonardo. Em um primeiro momento, o algoritmo está coletando informações apenas do Twitter, porém os desenvolvedores estão criando soluções para coleta de outras redes sociais.
Para esse cenário, uma das curiosidades foi a saída da última participante do programa, Amanda. Todos os sites que noticiam informações desse programa de TV, em suas enquetes, apontavam que Vanessa seria eliminada. Porém, o SACI-Web, analisando o que as pessoas postavam sobre cada um dos participantes, identificou uma grande rejeição do público com relação a candidata Amanda, contrariando as enquetes e acertando quem seria eliminado.
“A análise BBB é apenas uma validação de nossa aplicação em um cenário real. Nossa meta é instanciar a ferramenta avaliando diversos outros fatos importantes que ocorrerão em 2014, tais como Copa do Mundo e Eleições Presidenciais. Serão grandes momentos de se avaliar a capacidade de análise da ferramenta, relacionando o quanto o sentimento das redes sociais se reflete ou não na sociedade como um todo”, conta o professor, lembrando que o algoritmo também tem um grande apelo mercadológico, uma vez que pode ser utilizado por grandes empresas para avaliarem o desempenho de seus produtos e marcas na rede.
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