Text Mining: análise de sentimentos na classificação de notícias

Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

O EWOM sobre a distribuição moderna - Falem bem ou falem mal…mas falem!

Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

A era de um mercado social

O crescimento e a expansão das redes sociais trouxe novas formas de interação entre os seres humanos que se repercutem na vida real. Os textos partilhados nas redes sociais e as interações resultantes de todas as atividades virtuais têm vindo a ganhar um grande impacto no quotidiano da sociedade e no âmbito económico e financeiro, as redes sociais tem sido alvo de diversos estudos, particularmente em termos de previsão e descrição do mercado acionista (Zhang, Fuehres, & Gloor, 2011) (Bollen, Mao & Zheng, 2010). Nesta investigação percebemos se o sentimento do Twitter, rede social de microblogging, se relaciona diretamente com o mercado acionista, querendo assim compreender qual o impacto das redes sociais no mercado financeiro. Tentámos assim relacionar duas dimensões, social e financeira, de forma a conseguirmos compreender de que forma poderemos utilizar os valores de uma para prever a outra. É um tópico especialmente interessante para empresas e investidores na medida em que se tenta compreender se o que se diz de determinada empresa no Twitter pode ter relação com o valor de mercado dessa empresa. Usámos duas técnicas de análise de sentimentos, uma de comparação léxica de palavras e outra de machine learning para compreender qual das duas tinha uma melhor precisão na classificação dos tweets em três atributos, positivo, negativo ou neutro. O modelo de machine learning foi o modelo escolhido e relacionámos esses dados com os dados do mercado acionista através de um teste de causalidade de Granger. Descobrimos que para certas empresas existe uma relação entre as duas variáveis, sentimento do Twitter e alteração da posição da ação entre dois períodos de tempo no mercado acionista, esta última variável estando dependente da dimensão temporal em que agrupamos o nosso sentimento do Twitter. Este estudo pretendeu assim dar seguimento ao trabalho desenvolvido por Bollen, Mao e Zheng (2010) que descobriram que uma dimensão de sentimento (calma) consegue ser usada para prever a direção das ações do mercado acionista, apesar de terem rejeitado que o sentimento geral (positivo, negativo ou neutro) não se relacionava de modo global com o mercado acionista. No seu trabalho compararam o sentimento de todos os tweets de um determinado período sem exclusão com o índice geral de ações no mercado enquanto a metodologia adotada nesta investigação foi realizada por empresa e apenas nos interessaram tweets que se relacionavam com aquela empresa em específico. Com esta diferença obtemos resultados diferentes e certas empresas demonstravam que existia relação entre várias combinações, principalmente para empresas tecnológicas. Testamos o agrupamento do sentimento do Twitter em 3 minutos, 1 hora e 1 dia, sendo que certas empresas só demonstravam relação quando aumentávamos a nossa dimensão temporal. Isto leva-nos a querer que o sentimento geral da empresa, e se a mesma for uma empresa tecnológica, está ligado ao mercado acionista estando condicionada esta relação à dimensão temporal que possamos estar a analisar.

Text mining e twitter : o poder das redes sociais num mercado competitivo

Actualmente, com a massificação da utilização das redes sociais, as empresas passam a sua mensagem nos seus canais de comunicação, mas os consumidores dão a sua opinião sobre ela. Argumentam, opinam, criticam (Nardi, Schiano, Gumbrecht, & Swartz, 2004). Positiva ou negativamente. Neste contexto o Text Mining surge como uma abordagem interessante para a resposta à necessidade de obter conhecimento a partir dos dados existentes. Neste trabalho utilizámos um algoritmo de Clustering hierárquico com o objectivo de descobrir temas distintos num conjunto de tweets obtidos ao longo de um determinado período de tempo para as empresas Burger King e McDonald’s. Com o intuito de compreender o sentimento associado a estes temas foi feita uma análise de sentimentos a cada tema encontrado, utilizando um algoritmo Bag-of-Words. Concluiu-se que o algoritmo de Clustering foi capaz de encontrar temas através do tweets obtidos, essencialmente ligados a produtos e serviços comercializados pelas empresas. O algoritmo de Sentiment Analysis atribuiu um sentimento a esses temas, permitindo compreender de entre os produtos/serviços identificados quais os que obtiveram uma polaridade positiva ou negativa, e deste modo sinalizar potencias situações problemáticas na estratégia das empresas, e situações positivas passíveis de identificação de decisões operacionais bem-sucedidas.

A decisão política em educação: análise estratégica da mudança de modelos decisionais em administração pública

Dissertação de mestrado em Ciências de Educação: área de Educação e Desenvolvimento

Educação, desenvolvimento e participação política dos professores: contributo para uma análise crítica da política educativa portuguesa dos anos oitenta

Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento

Resolução de problemas em educação matemática: contributo para uma análise epistemológica e educativa das representações pessoais dos professores

Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento

Formação experiencial e desenvolvimento de competências: contributo de uma experiência de investigação- formação com base na análise da prática profissional em enfermagem

Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento

Novo paradigma educativo e práticas pedagógicas das EFAS: análise de planos de estudos inovadores em relação aos sete saberes da educação do futuro do Morin

Dissertação de mestrado em Ciências da Educação, na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa e do Diplôme d' Université François Rabelais de Tours

Análise conjunta de regressões e planos de melhoramento

A Análise Conjunta de Regressões, ACR, é uma técnica conhecida pela sua utilização na comparação e selecção de cultivares. A sua aplicação estava geralmente condicionada a ensaios realizados num número reduzido de anos, para um conjunto fixo de ecultivares. Neste trabalho, vamos estudar a extensão do âmbito de aplicação desta técnica a planos de melhoramento. Os ensaios analisados através da ACR encontram-se divididos em blocos. A produtividade de cada bloco é medida pelo respectivo índice ambiental. A técnica da ACR, como o seu próprio nome indica, consiste no ajustamento de regressões lineares do rendimento de cada cultivar no respectivo índice ambiental. Numa primeira parte, apresentamos as técnicas estatísticas que serão utilizadas posteriormente na análise dum plano de melhoramento concreto. Mostraremos nomeadamente, como realizar os ajustamentos das regressões lineares e como proceder à comparação e selecção dos cultivares. Na segunda parte o nosso trabalho mostrará, revendo-se no Plano de Melhoramento de Trigo Mole em Portugal (1986 - 2000), como utilizar a ACR em planos de melhoramento. Apresentaremos ainda um modelo para os índices ambientais, usando variáveis dummy associadas a anos, locais e cultivares. Os coeficientes ajustados para os anos foram usados para expressar, no caso do Programa de Melhoramento do Trigo Mole em Portugal, os efeitos atribuíveis ao factor ano. Os resultados obtidos no caso Português, indicam claramente a utilidade da técnica da ACR no acompanhamento de programas de melhoramento, mais precisamente, na tomada de decisão relativa aos cultivares que devem permanecer no plano de melhoramento de um ano para o outro.

Estudo da eficiência da ETAR da zona industrial da AutoEuropa por análise biológica

No tratamento de águas residuais por lamas activadas, existem diferentes populações de protozoários e metazoários que se podem desenvolver durante o processo. A sua presença é fundamental para o bom desempenho da ETAR. Além de reduzirem a turvação do efluente final, estimulam o crescimento bacteriano, promovem a floculação e algumas espécies reduzem a poluição. É possível estabelecer uma estreita relação entre a predominância de determinadas espécies ou grupos de espécies, com parâmetros operacionais da ETAR, tais como os índices bióticos. Este procedimento requer a identificação e enumeração das diferentes espécies. No entanto, existem outros métodos, que apresentam relações entre a abundância de uma dada espécie ou grupo e os parâmetros da estação. O presente trabalho tem como objectivos: avaliar o funcionamento do sistema de tratamento de lamas activadas através da observação microscópica de protozoários e metazoários, identificação e contagem das espécies relevantes; estabelecer relações entre os organismos que contribuem para o processo de depuração de águas residuais e as condições de operação, como parâmetros físicoquímicos ou o desempenho da ETAR; e produzir uma ferramenta de apoio à gestão da ETAR, baseada em princípios biológicos. Pretende-se, ainda, contribuir e incentivar para a adopção de metodologias semelhantes em outros sistemas de lamas activadas em funcionamento no nosso País. Em termos metodológicos, a colheita de amostras foi realizada semanalmente na ETAR da ZIA durante dois meses e meio. Os parâmetros operacionais e físico-químicos foram obtidos junto da ETAR. A análise biológica foi efectuada por microscopia óptica. Avaliou-se qualitativa e quantitativamente a microfauna presente no tanque de arejamento, no poço de mistura de lamas e no clarificado de ambos os decantadores, a fim de se verificar as possíveis correlações desses parâmetros com a eficiência do sistema. Aplicou-se os resultados biológicos obtidos, em quatro modelos propostos para a avaliação do processo de tratamento, baseada em análises biológicas. Em termos qualitativos e na maior parte das observações, a lama apresentou boa qualidade. A ETAR da ZIA foi colonizada por tecamebas, principalmente Arcella sp. e Euglypha alveolata, em todo, o estudo e em todos os pontos analisados. No tanque de arejamento foram sempre observados ciliados nadadores livres. A densidade total de organismos no tanque de arejamento variou de 2982 e 7330 organismos/mL, com valor médio de 5995 organismos/mL. Relativamente, aos parâmetros estudados, os objectivos de remoção para o CBO5, CQO, SST e SSV foram alcançados.

Análise do potencial impacte de efluentes de indústrias de cerâmica e vidro na saúde humana

O objectivo deste estudo consistiu na investigação da existência de um potencial risco para a saúde humana, associado ao impacte ambiental dos efluentes líquidos de indústrias cerâmicas e de vidro, nas águas superficais e subterrâneas, respectivamente. Este trabalho foi desenvolvido sobre um caso de estudo: na localidade de Casal da Areia, localizada no concelho de Alcobaça, onde existia um conhecimento prévio da ocorrência de descargas e consequente degradação da qualidade da água. O estudo foi realizado em duas zonas da localidade. A primeira situada próxima da fábrica de vidro e a segunda zona próxima da zona industrial, onde se localizam as indústrias de cerâmica. Nestas duas áreas de estudo foram inventariados um total de três pontos de água com vista a analisar as alterações químicas em relação a concentrações de referência. Os dados foram recolhidos numa campanha de monitorização com 2 fases: a 1ª no mês de Abril e a 2ª no mês de Junho de 2007. Os parâmetros analisados foram o pH, sólidos suspensos totais, oxigénio dissolvido, carência bioquímica de oxigénio, oxidabilidade, fósforo total, ortofosfatos, metais (Al, B, Ba, Ca, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, K, Mg, Mn, Na, Ni, Pb, Si, Ti, V e Zn) e aniões (F-, Cl-, Br-, NO3 -, PO4 2- e SO4 2-). Constatou-se a existência de degradação química da água subterrânea, possivelmente relacionada com descargas provenientes da fábrica de vidro e cristal. Os dados relativos à água superficial não permitiram relacionar a degradação química verificada com a presença de efluentes da indústria cerâmica, dadas as características heterogéneas apresentadas por este efluente. As águas analisadas apresentaram, contudo, valores elevados de alguns parâmetros teoricamente presentes em efluentes cerâmicos. Na água subterrânea foram identificados alguns elementos que podem constituir potencial risco para a saúde humana e ecossistemas, como o potássio, alumínio, manganês, níquel, chumbo e zinco, fluoretos e sulfatos. No caso da água superficial, esta não terá constituido um perigo para a saúde já que não era utilizada para consumo humano e apenas os parâmetros cloretos e alumínio excediam o V.M.R. imposto para águas de rega.

Análise polínica de argilas de Lagoa Negra

Palynological analysis of black shales from Lagoa Negra (Cantanhede) shows the presence of Cathaya and Keteleeria. Myrica and Engelhardtia being scarce. Comparison with other localities suggest an Upper Pliocene or Lower Pleistocene age for this association.

Análise da afectação sócio-económica causada pela Cril/IC17 sobre o bairro de Santa Cruz de Benfica

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre Integrado em Engenharia do Ambiente, perfil Gestão e Sistemas Ambientais

Análise comparativa das opiniões, atitudes e comportamentos dos utentes de diferentes sistemas de deposição selectiva de resíduos urbanos

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do Grau de Mestre em Engenharia do Ambiente,perfil Engenharia Sanitária