Automated Twitter data collecting tool for data mining in social network

CUVIM: Extracting Fresh Information from Social Network

“…As people access OSN frequently, advertisement could be broadcast according to users' behavior. [5] studies various Super Bowl ads by applying data mining techniques through Twitter messages. Using Twitter, [6] detects earthquakes and [7] studies influenza spread.…”

“…Only a few methods are proposed to crawl OSN data. [5] describes a Twitter Crawler developed by Java. They pay more attention to the implementation detail of the crawler and the data analysis.…”

Fogo de palha: análise do efeito da desinformação na percepção de marcas nas redes sociais

“…Uma análise de sentimento é definida como um estudo computacional de opiniões, sentimentos e emoções expressas em textos (Kim & Lim, 2021;Liu, 2010;Ortigosa et al, 2014), realizado por meio de um método geralmente não supervisionado, que utiliza um léxico com palavras determinadas, contendo valores de polaridade, como neutro, positivo ou negativo, com o objetivo de entender alterações de fidelidade a uma marca em especial. Este procedimento é importante para determinar opiniões sobre marcas e serviços, buscando compreender a atitude dos consumidores (Neri et al, 2012;Vosoughi et al, 2018); ele pode ser utilizado, também, para classificar e quantificar opiniões sobre o comportamento humano individual em relação a um assunto, detectar questões e tópicos importantes ou descobrir um grupo e uma comunidade que compartilham características específicas (Araque et al, 2017;Byun et al, 2012;Dey et al, 2016;Hasan et al, 2018;Kim & Lim, 2021).…”

“…Após uma verificação por amostragem para que se validasse o método, cada tradução passou pela etapa de análise de sentimento, quando uma tecnologia de mineração de texto foi utilizada para identificar as opiniões, sentimentos e avaliações das pessoas em relação a entidades como marcas e produtos, classificando um determinado texto por meio de uma abordagem baseada em um léxico que utiliza um dicionário contendo informações sobre as polaridades de palavras relacionadas a diferentes sentimentos (Kim & Lim, 2021), e como já citado no referencial desta pesquisa, utilizados para classificar opiniões sobre o comportamento humano individual em relação a um assunto, detectar questões e tópicos importantes ou descobrir um grupo e uma comunidade que compartilham características específicas (Araque et al, 2017;Byun et al, 2012;Dey et al, 2016;Hasan et al, 2018). A Figura 1 a seguir resume o roteiro de técnicas a utilizadas neste estudo, explicadas em detalhes nos tópicos subsequentes, e que definem o protocolo de pesquisa.…”

“…A biblioteca oficial do VADER possui recursos básicos dos fundamentos de processamento de linguagem natural que serão utilizados para o cálculo da polaridade e da subjetividade dos tweets, o que permite que o sentimento de qualquer conteúdo seja analisado baseando-se em texto por meio de um serviço de acesso da API do Twitter. A análise de sentimento realizada pela ferramenta é baseada no mecanismo de processamento de linguagem natural e preparados para essa rede social, treinados em bilhões de entradas verificadas manualmente durante o processo de desenvolvimento da ferramenta e que na literatura sobre análise automática de sentimento, são relatados valores que chegam até a 70% de concordância quando comparados com atribuições realizadas de forma manual (Byun et al, 2012;Hasan et al, 2018).…”