p A análise de sentimento é uma parte cada vez mais importante da mineração de dados, especialmente na era da mídia social e das redes sociais, onde há uma infinidade de opiniões e comentários que podem ser úteis para uma ampla gama de interessados ​​no comércio, outros negócios, e até política. p Agora, um método inovador e eficiente de análise de sentimento de comentários na plataforma de microblog, Twitter, é relatado no International Journal of Data Mining, Modelagem e Gestão por equipe da Índia. Hima Suresh da Escola de Ciências da Computação, na Mahatma Gandhi University, em Kottayam, Kerala e Gladston Raj. S do Departamento de Ciência da Computação, Faculdade de Governo, também em Kerala, explique como a análise de sentimento se concentra na análise de atitudes e opiniões reveladas em um conjunto de dados e pertencentes a um determinado tópico de interesse. A análise explora abordagens de aprendizado de máquina, abordagens baseadas em léxico e abordagens híbridas que unem ambas as primeiras.

p "Uma abordagem eficiente para prever sentimentos nos permitiria trazer opiniões de conteúdos da web e prever escolhas públicas online, "a equipe sugere. Eles agora demonstraram uma nova abordagem para a análise de sentimento em torno da discussão de uma marca comercial no Twitter usando dados coletados ao longo de um período de quatorze meses. Seu método tem uma precisão incomparável para coletar a opinião verdadeira de quase 87% dos tempo em seus testes usando um modelo específico de smartphone como a marca-alvo em estudo. Eles sugerem que a precisão poderia ser melhorada ainda mais com a incorporação de um léxico mais amplo que incluísse a gíria do Twitter, por exemplo.