Sentilytics: Análise Automatizada de Sentimentos em Redes Sociais

• José Alessandro Santos Santana IFS
• Gilson Pereira dos Santos Júnior IFS

DOI: https://doi.org/10.5753/erbase.2025.13029

Resumo

As redes sociais tornaram-se ambientes fundamentais para a disseminação de opiniões e sentimentos, impactando áreas como política, economia e comportamento social. No entanto, a análise automatizada desses sentimentos ainda apresenta desafios, como a necessidade de ferramentas intuitivas e capazes de lidar com grandes volumes de dados. Este artigo apresenta o Sentilytics, uma aplicação desenvolvida para realizar a análise automatizada de sentimentos em redes sociais. A aplicação foi construída utilizando tecnologias como Spring Boot, Angular e Python, integrando a coleta de postagens, o pré-processamento textual e a classificação de sentimentos em um fluxo único e personalizável. O Sentilytics se destaca por sua flexibilidade, escalabilidade e acessibilidade, permitindo que usuários com pouca experiência técnica realizem análises complexas de sentimentos. O artigo discute a arquitetura da aplicação, as tecnologias utilizadas e as possibilidades de expansão para trabalhos futuros.

Referências

Carvalho, L. B. d. (2020). A democracia frustrada: fake news, política e liberdade de expressão nas redes sociais. Internet e Sociedade, 1(1):172–199.

Caseli, H. M. and Nunes, M. G. V., editors (2024). Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português. BPLN, 2 edition.

de Jesus, E. L. and Ferreira, D. C. M. (2020). Aplicando pln para análise de sentimentos do twitter. Disponível no acervo Pergamum da PUC Minas.

Gamallo, P. and Garcia, M. (2017). Linguakit: uma ferramenta multilingue para a análise linguística e a extração de informação. Linguamática, 9(1):19–28.

Lopes, A. C. (2024). Otimização de aplicações de processamento de linguagem natural para análise de sentimentos. Dissertação (mestrado em ciência da computação), Universidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas (Ibilce), São José do Rio Preto.

Malheiros, Yuri e Lima, G. (2013). Uma ferramenta para análise de sentimentos em redes sociais utilizando o senticnet. In Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI), pages 517–522. SBC.

Malheiros, Y. (2014). Emotte: Uma ferramenta de análise de sentimentos para o twitter. In Anais Estendidos do XX Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, pages 62–65. SBC.

Pompei, T., Gouveia, L. M. B., and RAMOS, P. F. M. d. S. (2021). Redes sociais. Revista em Sociedade, Belo Horizonte, 3(2):93–111.