Análise de sentimentos em nível de sentença a partir de dados extraídos do Twitter utilizando o framework Apache Ignite

Abstract

O exponencial crescimento dos dados gerados por usuários de mídias digitais deu origem ao conceito abstrato de Big Data. Nos últimos anos, as redes sociais foram as principais responsáveis por esse fenômeno. O Twitter é uma delas, ele funciona como um microblogging onde as pessoas podem expressar suas opiniões no limite de 140 caracteres. Diversas organizações e empresas começaram a prestar atenção nas informações e insights que esse tipo de conteúdo pode conter. Através da análise de sentimentos é possível analisar os sentimentos contidos em opiniões expressadas de forma textual. Por exemplo, é possível classificar, como positivo ou negativo, o que os consumidores de uma determinada marca estão comentando sobre ela nas redes sociais. Este trabalho propõe uma metodologia para análise de sentimentos de tweets em nível de sentença utilizando o framework Apache Ignite. Para isso, será realizado um estudo de caso sobre o relançamento do Super Nintendo, demonstrando o uso de processamento paralelo e do modelo de programação MapReduce na tarefa de análise de sentimentos. Os resultados da classificação dos tweets demostraram a eficácia da metodologia proposta.