Laboratório de Mídias Sociais Aula 03 Análise Textual de Mídias Sociais – parte II Prof....
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Laboratório de Mídias Sociais
Aula 03Análise Textual de Mídias Sociais –
parte II
Prof. Dalton [email protected]ão da Informação
Universidade Federal de Goiás
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• Neste tutorial, vamos configurar e usar Semantria para Excel para fins de análise de texto.• Semantria utiliza técnicas de texto e análise de sentimento para analisar tweets, Facebook
comentários, pesquisas e análises de produtos.• O conjunto de dados de amostra contém comentários de clientes extraídos do site do Trip
Advisor. Você pode baixar o arquivo XLS ao seu computador a partir do site do Semantria: https://semantria.com/support/excel/.• Vamos usar o conjunto Bellagio Review, que é uma pesquisa de centenas de comentários de usuários a
respeito de um Hotel no site TripAdvisor.• Crie uma pasta em seu computador (por exemplo, análise de texto) e salve o arquivo para ele.• Antes de começar com Semantria, vá para http://www.semantria.com/signup para obter uma
conta gratuita.
Tutorial: Analítica Textual com Semantria
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Tutorial: Analítica Textual com Semantria• Abra o arquivo de dados “Semantria Bellagio Sample Data Set”
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Análise exploratória
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Entendendo a análise...• Há 4 grupos de colunas que estruturam a análise:
• Colunas de Facetas:• Representa uma palavra que ocorre com frequência na célula analisada• Mostra também o número total de ocorrências da palavra, o número de ocorrências positiva, negativa e neutro.• O número de repetições da faceta na primeira coluna de “facetas” se deve ao fato de cada repetição será
adjetivada nas colunas de atributo de uma forma diferente, o que evidencia várias formas de interpretação e significação do sentido dessas facetas para as pessoas;
• Colunas de atributo:• São adjetivos associadas a cada faceta que ajudam a qualificar os diferentes sentidos de uso das facetas ao longo
dos textos;• Colunas de tema:
• São substantivos recolhidos dos textos e que procuram expressar quais são as principais ideias do seu conteúdo.• Colunas de entidade:
• Representam nomes próprios, como pessoas, lugares, datas, organizações, etc...• São utilizados para monitorar o que as pessoas sobre esses nomes de interesse.
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Análise detalhada
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Análise detalhada• A análise exploratória, que acabamos de visualizar, tem por objetivo
dar uma visão geral dos dados e apresentar as principais tendências do conjunto de dados em análise;• É muito boa para uma análise rápida, para uma tomada de contato inicial com
os dados e entender o contexto geral dos resultados;
• A análise detalhada analisa os textos de maneira individual e mais granular;• Vamos ver como essa análise funciona agora....
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Podemos configurar vários aspectos da análise: valoração dos sentimentos...
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Temas e entidades• As entidades e temas recebem score de sentimentos próprio para
cada item descoberto;• As entidades extraem o nome próprio de cada célula e atribuem a sua própria
pontuação de sentimento;
• Os temas são frases substantivadas que dão significado para cada expressão. É uma boa forma de entender o que o documento diz sem ter de ler o texto completo;
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Métodos de categorização• Semantria usa 3 métodos de categorização dos textos:• Auto-categoria: o sistema pega o seu texto e o mapeia em relação a mais de
5000 categorias que a Wikipedia usa para classificar seu próprio conteúdo;• Categorias do usuário: é um sistema de classificação parecido com a
Wikipedia mas que permite o usuário criar suas próprias categorias;• Consultas: permite classificar os documentos usando operadores booleanos
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Criando categorias
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São palavras que serão usadas para pesquisar na Wikipedia em busca de
conceitos.
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Exercício• Base de dados de posts no Facebook de um Grupo de usuários.• Pegar aqui no site do l3p:
• https://l3p.fic.ufg.br/up/771/o/teste_semantria_facebook.xlsx?1446844472