Social media and public administration : social sentiment analysis about the performance of the Brazilian Federal Government

Este estudo procurou identificar como a análise de sentimento, baseada em textos extraídos de mídias sociais, pode ser um instrumento de mensuração da opinião pública sobre a atuação do governo, de forma a contribuir para a avaliação da administração pública. Trata-se de um estudo aplicado, interdisciplinar, exploratório, qualitativo e quantitativo. Foram revisadas as principais formulações teóricas e conceituais acerca do tema e realizadas demonstrações práticas, utilizando-se uma ferramenta de mineração de opinião que proporcionou precisão satisfatória no processamento de dados. Para fins de demonstração, foram selecionados temas que motivaram a realização da onda de protestos que envolveu milhões de pessoas no Brasil em junho de 2013. Foram coletadas, processadas e analisadas, aproximadamente, 130 mil mensagens postadas no Facebook e no Twitter sobre esses temas em dois períodos distintos. Por meio dessa investigação, observou-se que a análise de sentimento pode revelar a opinião polarizada dos cidadãos quanto à atuação do governo.This study sought to identify as sentiment analysis, based on texts taken social media can be a measuring instrument of public opinion on the government’s performance in order to contribute to the evaluation of public administration. This is an applied study, interdisciplinary, exploratory, qualitative and quantitative. The main theoretical and conceptual formulations on the subject were reviewed and conducted practical demonstrations using an opinion mining tool which provided satisfactory precision in data processing. For demonstration purposes, themes were selected that motivated the wave of protests involving millions of people in Brazil in June 2013. They were collected, processed and analyzed approximately 130,000 messages posted on Facebook and Twitter on these topics in two distinct periods. Through this analysis, it was observed that the sentiment analysis can reveal the polarized opinions of citizens about the government’s performance

La aplicación de la técnica de análisis de sentimiento en medios sociales como instrumento para las prácticas de la gestión social a nivel gubernamental

A análise de sentimento é uma técnica de descoberta de conhecimento por meio da mineração de dados, sua finalidade é revelar a opinião das pessoas sobre temas específicos. Essa é uma técnica apropriada para aplicação em fontes de dados não estruturados, como as mídias sociais, que abarcam informações sobre diversos temas, inclusive política e administração pública. O objetivo deste estudo foi identificar se a análise de sentimento pode refletir a opinião pública e, assim, trazer contribuições para as práticas da gestão social. Para tanto, a técnica foi aplicada para revelar as opiniões dos cidadãos expressas no Twitter sobre alguns dos principais programas sociais em vigor no Brasil durante o governo Dilma Rousseff. O estudo consistiu no confronto entre os resultados da análise de sentimento e os conceitos e aplicações envolvendo quatro estratégias de utilização de mídias sociais pelos governos sob a ótica da gestão social. Os resultados da pesquisa revelaram que a técnica da análise de sentimento pode contribuir para as práticas da gestão social no contexto da estratégia de rede.Sentiment analysis is a knowledge discovery technique developed from data mining; its purpose is to reveal people’s opinions on specific topics. This is an appropriate technique to apply to unstructured data sources, such as social media, that cover information on a variety of topics (such as politics and public administration). In this context, the objective of this study was to identify whether sentiment analysis can reflect public opinion and, thus, contribute to practices of social management. Therefore, the sentiment analysis technique was applied to reveal citizens’ opinions, which were expressed on Twitter and concerned some of the main social programs in force during Brazil’s Rousseff government. The study consisted of a comparison between the results of the sentiment analysis and the concepts and applications involving four strategies of social media used by governments from the point of view of social management. The results revealed that the sentiment analysis technique could contribute to social management practices in the context of the network strategy.El análisis de sentimiento es una técnica de descubrimiento de conocimiento a partir de la minería de datos que tiene la finalidad de revelar la opinión de las personas sobre temas específicos. Esta es una técnica apropiada para aplicación en fuentes de datos no estructurados, como los medios sociales, que abarcan información sobre diversos temas, inclusive política y administración pública. En este ámbito, el objetivo de este estudio fue identificar si el análisis de sentimiento puede reflejar la opinión pública y, así, traer contribuciones a las prácticas de la gestión social. Para ello, la técnica se aplicó para revelar la opinión de los ciudadanos expresada en Twitter sobre algunos de los principales programas sociales vigentes en Brasil durante el gobierno de Dilma Rousseff. El estudio consistió en la confrontación de los resultados del análisis de sentimiento con los conceptos y aplicaciones que involucran cuatro estrategias de utilización de medios sociales por parte de los gobiernos bajo la óptica de la gestión social. Los resultados de la investigación revelaron que la técnica de análisis de sentimiento puede contribuir a las prácticas de la gestión social en el contexto de la estrategia de red

Sentiment Analysis: a Comparative Study of Online Booking Platforms Used for Spa Tourism in Northern Oltenia, Romania

Purchasing a tourist package for a specific tourist destination has become extremely easy and transparent through the diversity and continuously upgraded online booking platforms. Their content provides information through the reviews among tourists and hospitality managers, being, at the same time, opened Big Data for researchers or policymakers. Mining the reviews of two global platforms (Booking and TripAdvisor) and a national one (Turistinfo) the study aims to analyze the tourists’ sentiments and emotions experienced in a balneary destination such as Northern Oltenia, Romania. The research addresses the overarching question of wheth-er positive sentiments dominate in destinations led by spa tourism, and consequently, which emotions are definers? For this purpose, 10,945 online reviews, from 2018 to 2020 for 248 ac-commodation units of the studied area were collected and processed in Statistical Package for the Social Sciences (SPSS 17.0) and Geographical Information System (GIS). The key findings in-dicate that most travelers are satisfied with tourist destinations, sustained by the dominance of positive sentiments (82%) associated with a high rating score (8.9) and ‘joy’ and ‘trust’ emotions. Mostly positive sentiments are linked to the quality of five- and four-star accommodation units, but also to the intimacy of the small family’s business, the spatial framing in the landscape, and the friendship of the hosts. At the same time, the repulsive aspects draw attention to some problems of the state of the indoor or outdoor environment and the price-quality ratio. The re-search demonstrates the effectiveness of leveraging electronic word of mouth as a valuable re-source for stakeholders in the tourism industry. This approach enables a swift and sustainable assessment of tourist satisfaction, providing valuable insights for accommodation service pro-viders to make informed decisions

Análise de sentimentos da performance do técnico do Coritiba Futebol Clube no Campeonato Paranaense de Futebol

Orientador: Prof. José Marcelo CestariTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação.Inclui referênciasResumo : O Youtube é uma das redes sociais mais utilizadas pelos brasileiros e o potencial de divulgação de conteúdo através de vídeos fez com que os clubes de futebol brasileiros dessem uma maior atenção a plataforma, a fim de estabelecerem uma melhor relação com seus torcedores. O trabalho tem como objetivo geral identificar e analisar os sentimentos dos comentários de vídeos da plataforma do Youtube, no âmbito da performance do técnico de futebol do Coritiba Futebol Clube, em sua trajetória de começo de temporada no Campeonato Paranaense de futebol de 2023. Como metodologia, foi definido a linguagem Python e algumas bibliotecas de apoio como a ferramenta a ser utilizada para os processos de coleta, pré-processamento e análise dos dados extraídos da rede/mídia social. A coleta dos dados foi realizada usando a Aplication Programming Interface do Youtube, o pré-processamento usando bibliotecas do Python e a análise dos comentários utilizando um léxico adaptado para o português brasileiro denominado "Léxico para Inferência Adaptada". Os resultados apresentaram que as opiniões dos torcedores com relação ao técnico de futebol e a performance do clube no campeonato foram majoritariamente negativas. Conclui que o objetivo proposto foi contemplado e que com o grande volume de dados presentes nos canais oficiais dos clubes de futebol, é possível mensurar a opinião dos torcedores no Youtube para auxiliar os clubes no êxito esportivo. Apresenta como proposta de trabalhos futuros a criação de um modelo baseado nas curtidas dos comentários dos vídeos e a possibilidade da automatização da coleta dos comentários dos vídeos do Youtube.Abstract: Youtube is one of the social networks most used by Brazilians and the potential for content dissemination through videos has led Brazilian soccer clubs to give greater attention to the platform in order to establish a better relationship with their fans. The general objective of this work is to identify and analyze the feelings of the video comments on the YouTube platform, in the context of the performance of the Coritiba Futebol Clube soccer coach, in his early season trajectory in the 2023 Paranaense Soccer Championship. As methodology, the Python language and some supporting libraries were defined as the tool to be used for the collection, pre-processing and analysis processes of the data extracted from the network/social media. The data collection was performed using Youtube's Application Programming Interface, the pre-processing using Python libraries, and the analysis of the comments using a lexicon adapted for Brazilian Portuguese called "Lexicon for Adapted Inference". The results showed that the opinions of the fans regarding the soccer coach and the club's performance in the championship were mostly negative. It concludes that the proposed goal was contemplated and that with the large volume of data present in the official channels of the soccer clubs, it is possible to measure the opinion of the fans on Youtube to help the clubs in the sporting success. Presents as a proposal for future work the creation of a model based on the likes of the video comments and the possibility of automating the collection of Youtube video comments

Mídias Sociais e Administração Pública: Análise do sentimento social perante a atuação do governo federal brasileiro

Este estudo procurou identificar como a análise de sentimento, baseada em textos extraídos de mídias sociais, pode ser um instrumento de mensuração da opinião pública sobre a atuação do governo de forma a contribuir para a avaliação da administração pública. Trata-se de um estudo aplicado, interdisciplinar, exploratório, qualitativo e quantitativo. Foram revisadas as principais formulações teóricas e conceituais acerca do tema e realizadas demonstrações práticas, utilizando-se uma ferramenta de mineração de opinião que proporcionou precisão satisfatória no processamento de dados. Para fins de demonstração, foram selecionados temas que motivaram a realização da onda de protestos que envolveu milhões de pessoas no Brasil em junho de 2013. Foram coletadas, processadas e analisadas, aproximadamente, 130.000 mensagens postadas no Facebook e no Twitter sobre esses temas em dois períodos distintos. Por meio desta investigação, observou-se que a análise de sentimento pode revelar a opinião polarizada dos cidadãos quanto à atuação do governo

Unionization method for changing opinion in sentiment classification using machine learning

Sentiment classification aims to determine whether an opinionated text expresses a positive, negative or neutral opinion. Most existing sentiment classification approaches have focused on supervised text classification techniques. One critical problem of sentiment classification is that a text collection may contain tens or hundreds of thousands of features, i.e. high dimensionality, which can be solved by dimension reduction approach. Nonetheless, although feature selection as a dimension reduction method can reduce feature space to provide a reduced feature subset, the size of the subset commonly requires further reduction. In this research, a novel dimension reduction approach called feature unionization is proposed to construct a more reduced feature subset. This approach works based on the combination of several features to create a more informative single feature. Another challenge of sentiment classification is the handling of concept drift problem in the learning step. Users’ opinions are changed due to evolution of target entities over time. However, the existing sentiment classification approaches do not consider the evolution of users’ opinions. They assume that instances are independent, identically distributed and generated from a stationary distribution, even though they are generated from a stream distribution. In this study, a stream sentiment classification method is proposed to deal with changing opinion and imbalanced data distribution using ensemble learning and instance selection methods. In relation to the concept drift problem, another important issue is the handling of feature drift in the sentiment classification. To handle feature drift, relevant features need to be detected to update classifiers. Since proposed feature unionization method is very effective to construct more relevant features, it is further used to handle feature drift. Thus, a method to deal with concept and feature drifts for stream sentiment classification was proposed. The effectiveness of the feature unionization method was compared with the feature selection method over fourteen publicly available datasets in sentiment classification domain using three typical classifiers. The experimental results showed the proposed approach is more effective than current feature selection approaches. In addition, the experimental results showed the effectiveness of the proposed stream sentiment classification method in comparison to static sentiment classification. The experiments conducted on four datasets, have successfully shown that the proposed algorithm achieved better results and proving the effectiveness of the proposed method