Análise da eficiência de dois modelos de processamento de linguagem natural (PLN) que classificam o sentimento do consumidor de uma instituição financeira
| dc.contributor.advisor | Costa Filho, Bento Alves da | |
| dc.creator | Fialho, André de Oliveira | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-11T22:15:07Z | |
| dc.date.available | 2024-03-11T22:15:07Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | The opinions collected on social media platforms have captivated the attention of academics and professionals from different areas, given the richness that the analysis of these conversations provides in insights obtained from consumers' feelings and they have a strong influence on the brands they consume. On the other hand, the corporate world faces the challenge of adapting to this new dynamic of consumption and getting closer to its target audience. The literature review demonstrated the great challenges of the evolution of these analytical tools when measuring the accuracy of the activity of monitoring feelings and classifying the bias of posts that can contain countless emotions within a single sentence. But there are also foundations in the literature that demonstrate tools that are in constant evolution of learning capable of obtaining predictive assessments and their performance is directly related to their selection, the creation of codes (programming) and the classification of data. This work aimed to investigate the efficiency level of two NLP frameworks, Word2Vec and BERT used by a financial institution to carry out sentiment analysis on six social media platforms. This research carried out a comparison of agreement between two evaluators and the NLP models used in it, using the statistical indicators of agreement Cohen Kappa, Fleiss kappa - k and weighted Kappa coefficient - kw. The results demonstrated a low level of agreement between the analytical models and the evaluators when using a long scale of characteristics of evaluable feelings, which may imply failures in obtaining insights from the managers of this institution. | |
| dc.description.resumo | As opiniões coletadas nas plataformas de mídias sociais têm cativado a atenção dos acadêmicos e profissionais de diversas áreas, face à riqueza que a análise dessas conversas proporciona em insights obtidos dos sentimentos dos consumidores e estes exercem uma forte influência nas marcas que consomem. Por outro lado, o mundo corporativo enfrenta o desafio de se adaptar a essa nova dinâmica de consumo e se aproximar do seu público-alvo. A revisão da literatura demonstrou os grandes desafios da evolução dessas ferramentas analíticas quando é medida a acurácia da atividade de monitoramento de sentimentos e classificação do viés de posts que podem conter inúmeras emoções dentro de uma única frase. Mas destaca-se também na literatura fundamentações que demonstram ferramentas que estão em constante evolução de aprendizagem capaz obter avaliações preditivas e sua performance está diretamente relacionada à sua seleção, a criação de códigos (programação) e a classificação de dados. Este trabalho teve por objetivo investigar o nível de eficiência de dois frameworks de PNL, Word2Vec e BERT utilizados por uma instituição financeira para realizar a análise de sentimentos em seis plataformas de mídia social. Esta pesquisa realizou uma comparação de concordância entre dois avaliadores e os modelos PNL utilizados nela, fazendo uso dos indicadores estatísticos de concordância Cohen Kappa, Fleiss kappa – k e Coeficiente de Kappa ponderado – kw. Os resultados demonstraram um baixo índice de concordância entre os modelos analíticos e os avaliadores quando utilizado uma escala longa de características de sentimentos avaliáveis o que pode implicar falhas na obtenção de insights aos gestores dessa instituição. | |
| dc.identifier.citation | FIALHO, André de Oliveira. Análise da eficiência de dois modelos de processamento de linguagem natural (PLN) que classificam o sentimento do consumidor de uma instituição financeira. Goiania, 2021. 73 fl. Dissertação (mestrado em Administração) - Centro Universitário Alves Faria, Goiânia, 2021 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.unialfa.com.br/handle/123456789/84 | |
| dc.language.iso | pt | |
| dc.publisher | Centro Universitário Alves Faria | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Centro Universitário Alves Faria | |
| dc.publisher.initials | UNIALFA | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Administração | |
| dc.subject | Emoções | |
| dc.subject | Consumidores | |
| dc.subject | Análise de sentimentos | |
| dc.title | Análise da eficiência de dois modelos de processamento de linguagem natural (PLN) que classificam o sentimento do consumidor de uma instituição financeira |
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