Esta Tese tem como objetivo geral inserir a Análise de Sentimentos na gestão das Cidades Inteligentes, possibilitando a implementação de uma ferramenta que disponibilize informações que auxiliem na supervisão e gestão dessas cidades. Dentre os possíveis auxílios que podem ser prestados está a identificação de ações, meios de prevenção e predição de possíveis adversidades nos diversos Domínios de Interesse, além da busca por melhorias na qualidade vida da população, que pode ser feita por meio dessa análise, permitindo que os gestores dessas cidades possam tomar as melhores decisões de acordo com cada cenário. Este trabalho contribui com um novo método cujo o objetivo é o desenvolvimento de um Sistema de Análise de Sentimentos para Auxílio na Gestão das Cidades Inteligentes (ASCI). Esse Sistema é capaz de captar, tratar, processar, filtrar por Domínio de Interesse e avaliar os sentimentos contidos nas informações provenientes dos cidadãos de uma Cidade Inteligente. O método utiliza duas Fases de Mineração de Dados, uma para a classificação dos Domínios de Interesse e outra para a Análise de Sentimentos. Para o estudo de caso foi implementado o método ASCI por meio do qual são captadas informações provenientes da população de uma determinada região da cidade de São Paulo, por meio da Rede Social Twitter. Também foi realizado um estudo de classificação de sentimentos no Domínio específico do Transporte, no qual também foram utilizados, e tiveram seu desempenho avaliado, os classificadores do tipo Linear SVC, Logistic Regression, Multinomial Naive Bayes e Random Forest Classifier para identificar os sentimentos positivos, neutros e negativos dos tweets captados. Os dados foram avaliados usando duas técnicas de extração de características de texto: Bag of Words e TF-IDF. O método ASCI desenvolvido nesta Tese contribui de maneira relevante para a área de Análise de Sentimentos, uma vez que os resultados obtidos foram satisfatórios quando aplicado em cenários de Domínios de Interesse das Cidades Inteligentes.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.