Machine learning e redes sociais

: automatização da análise de comentários para estratégias de marketing

Resumo

O crescente volume de dados gerado pelos utilizadores nas redes sociais tem exigido das empresas métodos mais eficientes para a sua análise. Os sistemas tradicionais revelam limitações na interpretação de conteúdo textual, o que justifica a adoção de técnicas de Machine Learning (ML) para processar estes dados de forma automatizada. Este estudo testou um sistema de classificação automática de comentários de clientes de uma seguradora nas suas redes sociais, utilizando três algoritmos de ML - Naïve Bayes (NB), K-Nearest Neighbors (KNN) e Decision Trees (DT). Os resultados obtidos indicam que o algoritmo NB alcançou uma taxa de acerto de 65,18% na classificação de sentimentos, enquanto o KNN demonstrou melhor desempenho (85,06% de precisão) na distinção entre conteúdo gerado pela empresa e pelos utilizadores. A categorização de tags apresentou maior complexidade, com o NB a atingir 55,28% de taxa de acerto. Os resultados comprovam a viabilidade da aplicação de técnicas de ML na análise automatizada de comentários em redes sociais, oferecendo às empresas uma ferramenta valiosa para monitorizar a perceção dos clientes e orientar estratégias de marketing mais eficazes.

Data de atribuição	23 jul. 2025
Idioma original	Portuguese
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Vera Lúcia Miguéis Oliveira e Silva (Supervisor)