Análise de sentimentos sobre o acesso terrestre ao aeroporto utilizando mídias sociais

Abstract

Um adequado sistema de acesso terrestre ao aeroporto é relevante para um bom nível de serviço e é essencial para identificar a percepção do usuário sobre os meios de transporte disponíveis. Para identificar as percepções positivas e negativas foram utilizadas as técnicas de análise de sentimentos e aprendizado de máquina com conteúdo gerado pelo usuário na rede social Twitter. De março de 2018 a dezembro de 2019 foram coletadas opiniões espontâneas sobre o acesso terrestre ao Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos (SBGR). Os tweets pesquisados referiram-se aos termos: aeroporto, Guarulhos e meios de transporte: aplicativos de transporte de mobilidade urbana, ônibus, táxi, trem e veículos privados. Os trens tiveram maior quantidade de tweets, sendo o principal motivo de insatisfação relacionado à localização da estação do aeroporto. Além disso, os indicadores avaliados positivamente foram disponibilidade dos serviços, custo e tempo de viagem. A técnica de aprendizado de máquina Naïve Bayes apresentou acurácia de 82,14% e precisão de 88,14% para classificar os tweets em percepções positivas ou negativas. Os resultados obtidos podem ser valiosos para as entidades governamentais, influenciando no nível de serviço oferecido. O conteúdo gerado nas redes sociais pode ser útil em diversas áreas do conhecimento, complementando a pesquisa de campo e ajudando no desenvolvimento de novos métodos de pesquisa e análise de dados.