Mapeamento dos dados do Twitter relativos ao sentimento clientes na forma de mapa calor

A forte concorrência entre as empresas tem levado muitas delas a intensificar os seus esforços para recolher informações de vários meios de comunicação, com o objetivo de analisar os seus serviços. Os dados registados nas redes sociais, como o Twitter, podem ser utilizados como dados potenciais para análise, uma vez que o Twitter está a tornar-se uma das redes sociais mais populares do mundo. A classificação de texto foi desenvolvida para observar as opiniões positivas e negativas dos clientes sobre os serviços prestados pela empresa na forma de um mapa de calor. Antes de desenvolver o classificador de texto, foi realizado um pré-processamento dos dados para determinar os atributos, escolher os dados acompanhados das suas coordenadas associadas e decidir quais palavras são consideradas opiniões positivas ou negativas. Utilizando as coordenadas dos dados que foram classificados, foi utilizado um mapa de calor para visualizar a gradação do nível de densidade das opiniões positivas e negativas. O uso do mapa de calor para determinar as posições das coordenadas dos clientes cujas opiniões foram classificadas facilitará à empresa observar o nível de densidade das opiniões dos clientes com base na visualização da gradação de cores apresentada num determinado raio a partir de um ponto de observação de coordenadas especificado pela empresa.