O paper Sentiment Analysis: A Multi-Faceted Problem, de Bing Liu, explica como a “análise de sentimentos ou mineração de opiniões, avaliações e sentimentos das pessoas sobre entidades, eventos e seus atributos”. Liu é um cientista da computação e vê a análise de sentimentos nesta perspectiva. O grande desafio é, então, desenvolver métodos para “ensinar” programas de computador a identificar as opiniões e sentimentos relativos a cada entidade em textos opinativos.
É um paper extremamente útil para comunicadores e analistas de monitoramento de mídias sociais pois define muito bem os elementos que podem estar presentes em um texto com opiniões (que nas mídias sociais podem ser um post, um tweet, um comentário…). Os elementos como objeto, recurso, emissor, opinião, orientação, assim como os modelos de objeto e de documento com opiniões são ótimas bases para aplicar no planejamento do monitoramento de marcas e conversações. Cada um dos elementos pode ser pensado como operador a serem ligadas categorias de análise. Abaixo um exemplo de um gráfico resultante da comparação de orientações de opiniões a diversos aspectos de um objeto:
Depois de definir e propor os elementos e modelos para análise de sentimento, Liu mostra os desafios técnicos como identificação do objeto, extração de aspectos, agrupamento de sinônimos, classificação da orientaçaõ de opinião e integração. Finaliza o paper falando do passado e futuro sobre a pesquisa em análise de sentimentos, como a sempre presente busca da precisão da análise automatizada.
Bing Liu é autor do livro Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data, no qual ele aprofunda sobre análise de sentimentos e outros temas sobre mineração de dados.
