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.

Como os políticos portugueses utilizam a internet em campanha eleitoral

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Ciências da Comunicação

A Importância das Redes Sociais na Criação de Espaços de Proximidade entre Marcas e Consumidores

Relatório de Estágio de Mestrado em Novos Media e Práticas Web

A admissibilidade do despedimento com justa causa devido ao publicado nas redes sociais

Com a crescente utilização mundial das novas tecnologias, como o uso de determinadas redes sociais, Facebook, Twitter, MSN, My Space, Blogs, Youtube, Instagram, entre muitos outros programas ao nosso alcance, cresceu também um o problema. A forma como os utilizamos comunicarmos com familiares, amigos e colegas de trabalho no âmbito da nossa esfera privada No entanto, muitas vezes não temos consciência de que aquilo que divulgamos no meio virtual nos pode trazer consequências a nível profissional. Implicações essas, que podem levar mesmo ao despedimento com justa causa, ou seja, sem direito a qualquer tipo de indeminização. Exemplo disso mesmo, é o caso do trabalhador da empresa Esegur que foi despedido, devido a comentários realizados no Facebook, a rede social mais utilizada em Portugal, que colocavam em causa os direitos de personalidade de colegas e superiores hierárquicos. Todavia, para que esta forma de despedimento tão gravosa possa vir a ocorrer temos de ter sempre em mente, o seguinte: - Se fotos, publicações ou comentários publicados causam danos não patrimoniais ou patrimoniais nos direitos da empresa/empregador; -Se a Quebra do elo de Confiança entre o trabalhador e o empregador é tão gravosa que justifique o despedimento; - Se Lesões patrimoniais na esfera da entidade empregadora. Assim, há que ter sempre em conta, se na situação em concreto, o comportamento foi tão grave que destruiu ou abalou de tal modo a confiança da parte do empregador, que justifique sanção tão gravosa. Tendo em conta que naquela situação um trabalhador normal teria tomado uma opção completamente diferente, que não colocaria em causa a relação laboral. Facilmente se compreende que o princípio da proporcionalidade (art.18º CRP) é fundamental apreciação deste tipo de casos. Uma vez que, muitas vezes é bastante difícil aplicar a medida disciplinar, das que o empregador tem á sua disposição (artº328CT), que mais se adequa á gravidade do ato cometido pelo trabalhador, o que nem sempre será o despedimento do trabalhador cujo comportamento resultou nas lesões. O que no âmbito deste trabalho é a divulgação de conteúdos nas redes sociais, claro que uns serão mais graves, que outros.

Take Care4All: Gestor Pessoal para o Bem-Estar na Saúde, Exercício Físico e Alimentação

Este trabalho de Projecto consiste numa plataforma online que possibilita ao seu utilizador gerir simultaneamente a saúde, o exercício físico e o regime alimentar. A plataforma é uma ferramenta que ajuda a promover o bem-estar do indivíduo, porque auxilia a monitorizar a toma de medicação e a agendar consultas e/ou exames. Permite ainda identificar o exercício físico e a dieta adequada para o estado de saúde do utilizador, através do teste de aptidão física e das calculadoras de IMC, TMB e NCD. Para o desenvolvimento da plataforma foram considerados os princípios da usabilidade e acessibilidade heurística de Jacob Nielsen. O desenvolvimento do projecto assenta nas linguagens de Programação de HTML5, CSS3, PHP, MySQL, Javascript (JQuery) e na plataforma de RWD do Twitter-Bootstrap.

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.

Politicization of non-political events

Spatial analysis and social network analysis typically take into consideration social processes in specific contexts of geographical or network space. The research in political science increasingly strives to model heterogeneity and spatial dependence. To better understand and geographically model the relationship between “non-political” events, streaming data from social networks, and political climate was the primary objective of the current study. Geographic information systems (GIS) are useful tools in the organization and analysis of streaming data from social networks. In this study, geographical and statistical analysis were combined in order to define the temporal and spatial nature of the data eminating from the popular social network Twitter during the 2014 FIFA World Cup. The study spans the entire globe because Twitter’s geotagging function, the fundamental data that makes this study possible, is not limited to a geographic area. By examining the public reactions to an inherenlty non-political event, this study serves to illuminate broader questions about social behavior and spatial dependence. From a practical perspective, the analyses demonstrate how the discussion of political topics fluсtuate according to football matches. Tableau and Rapidminer, in addition to a set basic statistical methods, were applied to find patterns in the social behavior in space and time in different geographic regions. It was found some insight into the relationship between an ostensibly non-political event – the World Cup - and public opinion transmitted by social media. The methodology could serve as a prototype for future studies and guide policy makers in governmental and non-governmental organizations in gauging the public opinion in certain geographic locations.

O poder dos media sociais no modelo de comunicação da World Cruising Club

O presente relatório descreve o trabalho desenvolvido durante o estágio na WCC (World Cruising Club), no departamento de Rally Control, que acompanha os diversos eventos da agência. Os serviços da empresa oferecem uma série de regatas à volta do mundo que dão, a quem participa, uma oportunidade de turismo diferente que inclui navegar, conhecer novos povos, países e culturas assim como muita diversão. O departamento do qual fiz parte, para além de toda organização do evento em cada destino visitado, desenvolve ainda projetos na área dos novos media com o intuito, não só, da promoção da empresa, mas também de mostrar às família e amigos dos participantes, que se encontram longe, onde os mesmos se encontram, as diferentes atividades e descobertas feitas em cada destino visitado. Procurou-se compreender quais as melhores estratégias de comunicação para a promoção desta empresa através dos novos meios de comunicação, recorrendo a conceitos do marketing digital, nomeadamente a promoção a partir das plataformas Facebook e Twitter.

Alpha generation with Twitter’s daily momentum

This thesis does not set out to focus on the dynamics relationship between Twitter and stock prices, but instead tries to understand if using relevant information extracted from tweets has the power to increase investors’ stock picking ability, and generate alpha in portfolio’s choice relative to a benchmark. Despite the short period analyzed, it gives promising results that the sentiment analysis performed by Social Market Analytics Inc. applied to an equity portfolio, is able to generate positive abnormal returns, statistically significant in and out of sample.