O aluno de graduação Gabriel Giancristofaro, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, desenvolveu um algoritmo que consegue analisar imagens e textos publicados no Instagram e classificá-los como positivos ou negativos.
A proposta é usar a técnica para avaliar se consumidores ou cidadãos estão satisfeitos com os serviços oferecidos por uma empresa ou instituição. Seu projeto foi premiado na Universidade do Estado da Califórnia, campus de Fullerton, onde o estudante realizou intercâmbio.
Para aplicar o modelo, uma empresa que deseja medir o grau de aceitação de seus clientes pode usar uma hashtag que remeta à loja ou ao produto vendido e, toda vez que um ou outro termo for mencionado, automaticamente o que foi publicado é coletado e classificado.
“O computador conta quantas palavras tem cada frase e identifica, por exemplo, se o usuário escreveu termos ofensivos, elogios, algo em maiúsculo, ou então se repetiu alguma letra para dar ênfase a um argumento”, explica o estudante.
Gabriel defende que é importante analisar as imagens juntamente com os textos das publicações, uma vez que isso dá um resultado mais assertivo a respeito da avaliação dos usuários. Muitos trabalhos já analisam textos com o mesmo propósito, porém a inclusão de imagens fica como a maior contribuição da pesquisa do estudante brasileiro.
Sua pesquisa, que integra a área de aprendizado de máquinas, foi aplicada especificamente ao Departamento de Trânsito da Califórnia, que fazia o uso da #Caltrans.
“Uma professora e uma aluna da área de comunicação da Universidade Politécnica do Estado da Califórnia, campus de Pomona, estavam conduzindo um estudo para descobrir como as pessoas enxergavam essa instituição de trânsito. O problema é que elas faziam a classificação dos comentários manualmente e em pequenas quantidades. Então, a gente se ajudou: eu ofereci o método para elas e, em troca, elas me passavam os dados”, conta o aluno que se forma no final deste ano.
O projeto ganhou o prêmio “Best in college”, que contempla anualmente o melhor projeto entre alunos de graduação dos cursos de computação da Universidade norte-americana.
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