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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Tsunoda, Denise Fukumi, 1972- | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Curso de Graduação em Gestão da Informação | - |
Autor(es): dc.creator | Degani, Gabriel Luis | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T11:37:31Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T11:37:31Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-03-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-03-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/64986 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/64986 | - |
Descrição: dc.description | Orientador : Denise Fukumi Tsunoda | - |
Descrição: dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da Informação. | - |
Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
Descrição: dc.description | Resumo : Apresenta um estudo exploratório visando identificar os sentimentos dos torcedores dos três principais clubes do estado do Paraná. Analisa as postagens feitas na rede social Twitter a fim de classificar as publicações como positivas, negativas ou neutras. Investiga a utilização de técnicas de análise de sentimentos dentro de instituições esportivas de maneira estratégica. Desenvolve um fluxo elucidando as etapas de criação das bases de dados, pré-processamento, processamento e pós-processamento dos dados coletados. Utiliza ferramentas como o Microsoft Excel® e a linguagem de programação Python para as etapas de pré-processamento e processamento, além do Orange Canvas e Power BI na etapa de pós-processamento. Aplica os algoritmos de aprendizado de máquina Naïve Bayes, SVM e CART, apresentando resultados satisfatórios na classificação das bases de dados, com taxas de acerto na classificação das instâncias superior a 65% para os três algoritmos utilizados. Evidencia a possibilidade do uso da mineração de opiniões como recurso para analisar o entusiasmo dos torcedores. Recomenda trabalhos futuros de análise de sentimentos em clubes de futebol com o fluxo proposto nesta pesquisa na exploração de outras redes sociais e coleta de maior quantidade de dados. | - |
Formato: dc.format | 1 recurso online : PDF. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Palavras-chave: dc.subject | Clubes de futebol | - |
Palavras-chave: dc.subject | Emoções | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes sociais | - |
Título: dc.title | Análise de sentimentos dos clubes paranaenses de futebol na rede social twitter | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo |
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