Análises de Dados de Sistemas Crowdsourcing: estudo de caso de avaliações de estabelecimentos realizadas no Yelp

Abstract

Este trabalho faz uma análise da base de dados do Yelp, uma plataforma para avaliação de estabelecimentos comerciais, muito popular na Europa e EUA. Realizou-se uma caracterização e uma análise de sentimentos para determinar o comportamento dos usuários desta plataforma para auxiliar não somente o aprimoramento dos serviços prestados pelos estabelecimentos como também contribuir com um melhor entendimento da dinâmica de utilização dos serviços em uma cidade.

Um olhar sobre turismo gastronômico: um caso no TripAdvisor

“…Adicionalmenteà análise de modelagem de tópicos, podem ser desempenhadas a análise de sentimento como observado nos trabalhos de Taecharungroj e Mathayomchan (2019), Silveira et al (2018). Em [Taecharungroj and Mathayomchan 2019], os autores utilizaram um classificador baseado em Naive Bayes e em [Silveira et al 2018] foi utilizado as bibliotecas python NLTK e TextBlob para identificar a polaridade de revisões coletadas da plataforma TripAdvisor e Yelp. Como resultado, ambos os trabalhos apresentam a distribuição da opinião dos consumidores em relação ao serviço.…”

“…[Taecharungroj and Mathayomchan 2019] combinam modelagem de tópicos com análise de sentimentos para obter os principais tópicos segmentados por polaridade. E em [Silveira et al 2018] foi utilizada a biblioteca Python Guess-Gender para identificação dos gêneros dos autores das avaliações, a fim de determinar se há diferenças nos tópicos de acordo com o gênero.…”

“…Principais Termos Atendimento atendimento ambiente excelente agradavel otimo Localização vista rio vale lugar pena Cardápio pratos sao restaurante pirarucu peixes Precificação boa comida preco opcao cidade qual nota-se que os principais tópicos presentes nos comentários são atendimento, localização, cardápio e precificação. Isso corrobora parcialmente os resultados de [Silveira et al 2018], que identificaram por meio de nuvens de palavras os termos comida, local e serviço como mais recorrentes em revisões desses estabelecimentos na plataforma Yelp, concluindo que as avaliações dos usuários giravam em torno dessas temáticas. Adicionalmente a isso, destaca-se ainda o preço como tópico considerado importante pelos consumidores.…”

“…Por exemplo,é possível identificar os principais tópicos presentes nos comentários fazendo o uso de modelagem de tópicos, como explorado nos trabalhos de [Marcolin et al 2019] e [Santos et al 2018]. Ademais, a utilização de análise de sentimentosé viável para identificar a polaridade de um comentário, assim como a previsão de gênero do autor de uma avaliação e a extração de regras podem ser análisesúteis para identificar padrões, ambas as técnicas abordadas, respectivamente, em [Santos et al 2018, Silveira et al 2018, Silva Junior et al 2020.…”

An extensive analysis of online restaurant reviews: a case study of the Amazonian Culinary Tourism

“…In [16], the authors used a classifier based on Naïve Bayes and in [17] the python libraries NLTK and TextBlob were used to identify the polarity of reviews collected from the TripAdvisor and Yelp platform. As a result, both papers present the distribution of consumers' opinions regarding the service.…”