universidade federal do ceará campus quixadá bacharelado em sistemas de informação alex de ...

50 Pages·2016·1.64 MB·Portuguese

by  Alex Oliveira

UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ
CAMPUS QUIXADÁ
BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

ALEX DE OLIVEIRA ALEXANDRINO

ANÁLISE DE REDES SOCIAIS APLICADA A TWEETS SOBRE SÉRIES DE TV

QUIXADÁ
2016
ALEX DE OLIVEIRA ALEXANDRINO

ANÁLISE DE REDES SOCIAIS APLICADA A TWEETS SOBRE SÉRIES DE TV

Monografia apresentada ao Curso de
Sistemas de Informação da Universidade
Federal do Ceará como requisito parcial
para obtenção do Título de Bacharel em
Sistemas de Informação.

Orientadora Profª. Paulyne Matthwes Jucá

QUIXADÁ
2016
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação
Universidade Federal do Ceará
Biblioteca do Campus de Quixadá
A371a Alexandrino, Alex de Oliveira
Análise de redes sociais aplicada a tweets sobre séries de tv/ Alex de Oliveira Alexandrino. – 2016.
48 f. : il. color., enc. ; 30 cm.
Monografia (graduação) – Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Curso de
Bacharelado em Sistemas de Informação, Quixadá, 2016.
Orientação: Profa. Dra. Paulyne Matthews Jucá
Área de concentração: Computação
1. Redes sociais - Análise 2. Televisão - Seriados 3. Twitter (Rede social on line) 4. Mineração de
dados (Computação) I. Título.
CDD 004.6
ALEX DE OLIVEIRA ALEXANDRINO

ANÁLISE DE REDES SOCIAIS APLICADA A TWEETS SOBRE SÉRIES DE TV

Monografia apresentada ao Curso de
Bacharelado em Sistemas de Informação da
Universidade Federal do Ceará como
requisito parcial para obtenção do grau de
Bacharel. Área de concentração:
computação.

Aprovado em: _____ / fevereiro / 2016.

BANCA EXAMINADORA

_____________________________________
Profa. Dr. Paulyne Matthews Jucá (Orientadora)
Universidade Federal do Ceará-UFC

_________________________________________
Prof. Dr. Arthur de Castro Callado
Universidade Federal do Ceará-UFC

_________________________________________
Prof. MSc. Régis Pires Magalhães
Universidade Federal do Ceará-UFC
A minha família, por todo o apoio e ajuda que me deram durante toda essa jornada da
graduação, e acima de tudo por todos os ensinamentos que me passaram na vida, não seria
quem eu sou hoje se não fossem eles.
AGRADECIMENTOS

Agradeço aos meus pais, Pedro Alexandrino e Marileide Oliveira, que mesmo nos
momentos mais complicados nunca deixaram de me apoiar, e que sempre me ensinaram a ser
um homem honesto e de caráter.
Agradeço ao meu irmão, Alexsandro Oliveira, pela amizade e companheirismo que
sempre tivemos.
Agradeço a minha namorada e grande amiga Samara Lou, por todo o apoio e ajuda que
me deu nesses últimos meses.
Agradeço a todos meus amigos que trouxe de Jucás, Katyeudo, Apolônio, Warniery,
Yago, João Victor, Samu, Rodrigo, os quais acompanharam toda a jornada anterior a minha ida
para Quixadá e toda a jornada construída em Quixadá.
Agradeço aos meus colegas de apartamento e de sala que aprendi a chamar de amigos,
Araújo, Júnior, Sávio, Wanrly, Adeilson, William, Guilherme, Douglas, Matheus, Anderson,
Emanuel, Zé Roberto e Danrley. Todos fizeram parte desses quatro anos da graduação.
Agradeço a minha orientadora Paulyne Matthews, que durante todos os meus quatro
anos de graduação esteve presente nos meus projetos dentro da universidade, repassando
grandes ensinamentos, os quais sempre levarei tanto na vida profissional quanto na vida
pessoal.
Por fim, um agradecimento especial, ao professor que me mostrou as primeiras linhas
de código, escritas em portugol a lápis em um papel. Agradeço ao Arley Rodrigues, que
infelizmente não está mais entre nós, mas tenho certeza que de onde estiver, e sei que está em
um lugar bom pela grande pessoa que ele foi, está orgulhoso de toda a jornada feita e tudo que
foi construído por mim nela.
"A simplicidade é o último grau de
sofisticação." (Leonardo da Vinci)
RESUMO

O grande uso das redes sociais e as diversas formas como elas podem ser acessadas
modificaram a forma como pessoas e organizações interagem. Um vasto volume de
informações é gerado constantemente. Muitas organizações têm investido na análise desses
dados a fim de obter informações sobre seus clientes. A análise de redes sociais e a análise de
sentimentos, juntamente com a mineração de textos, fornecem técnicas que podem estruturar e
facilitar o entendimento das informações. Dentre as redes sociais mais utilizadas, está o Twitter,
microblog que permite que pessoas publiquem mensagens, chamadas de tweets, expressando
suas opiniões, o que a torna uma das principais fontes para a análise de opiniões. Nesse
contexto, este trabalho visa coletar tweets sobre séries de TV e aplicar um conjunto de técnicas
de análise de redes sociais, análise de sentimentos e mineração de textos. As métricas mais
utilizadas na literatura para a análise de redes sociais foram escolhidas e aplicadas,
possibilitando a análise da quantidade e força da relação entre as séries de TV, assim como da
popularidade de cada série. Para a classificação de sentimentos, as mensagens foram
categorizadas com um sentimento positivo, negativo ou neutro.

Palavras-chave: Análise de redes sociais. Análise de sentimentos. Twitter.
ABSTRACT

The widespread use of social networks and the various ways they can be accessed changed the
way people and organizations interact with each other, generating a vast amount of information.
Many organizations have invested in the analysis of such data in order to obtain information
about their clients. The social network analysis and sentiment analysis, along with text mining,
provide techniques that can structure and facilitate the understanding of information. Twitter is
among the most popular social networks, it is a microblog that allows people publish messages,
called tweets, expressing their opinions, making it one of the main sources for the analysis of
opinions. In this context, this work aims to collect tweets about TV shows and apply a set of
techniques of social networks analysis, sentiment analysis and text mining. The metrics most
commonly used in the literature for the analysis of social networks were selected and applied,
enabling the analysis of the quantity and strength of the relationship between the TV shows, as
well as the popularity of each TV show. For the classification of feelings, messages were
categorized with a positive, negative or neutral feeling.

Keywords: Social networking analysis. Sentiment analysis. Twitter.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 – Etapas do processo de Mineração de Textos. ......................................................... 18
Figura 2 – Teorema de Bayes. .................................................................................................. 19
Figura 3 – Nuvem de palavras da série Demolidor. ................................................................. 32
Figura 4 – Nuvem de palavras da série Game of Thrones. ....................................................... 33
Figura 5 – Nuvem de palavras da série Orange is the New Black. .......................................... 34
Figura 6 – Nuvem de palavras da série Sense 8. ...................................................................... 35
Figura 7 – Nuvem de palavras da série Narcos. ....................................................................... 35
Figura 8 – Grafo que representa a rede social criada para as séries. ........................................ 37
Figura 9 – Processo realizado pelo RapidMiner para criação do modelo de classificação. ..... 40
Figura 10 – Fases de treino e teste presentes no processo de validação. .................................. 41