Uma nova abordagem adaptável para análise de sentimento em grandes dados sociais

Coletar a opinião pública através da análise de grandes dados sociais atraiu ampla atenção devido à sua natureza interativa e em tempo real. Para isso, estudos recentes se basearam em mídias sociais e análise de sentimento para acompanhar grandes eventos, rastreando o comportamento das pessoas. Neste artigo, propomos uma abordagem adaptável de análise de sentimento que analisa postagens em mídias sociais e extrai a opinião do usuário em tempo real. A abordagem proposta consiste em primeiro construir um dicionário dinâmico da polaridade das palavras com base em um conjunto selecionado de hashtags relacionadas a um determinado tópico e, em seguida, classificar os tweets sob várias classes, introduzindo novos recursos que ajustam fortemente o grau de polaridade de uma postagem. Para validar nossa abordagem, classificamos os tweets relacionados à eleição dos EUA de 2016. Os resultados dos testes de protótipo apresentaram uma boa precisão na detecção das classes positiva e negativa e suas subclasses.