Análise de sentimento em redes sociais

Como fazer, passo a passo

1. Defina o alvo: sentimento sobre a marca, sobre um produto ou sobre uma campanha. Uma menção pode ser negativa sobre o frete e positiva sobre o produto.
2. Crie as regras: o que é neutro (pergunta, notícia sem opinião), o que é negativo (reclamação, ironia contra a marca).
3. Classifique uma amostra à mão: 200 menções sorteadas, por duas pessoas, e meça quantas vezes elas concordam.
4. Compare com a ferramenta: na mesma amostra, quantas a máquina acertou? Esse acerto vai junto com o número no relatório.
5. Acompanhe a série e leia as menções dos picos.

Onde a classificação automática erra

• Ironia e sarcasmo: "amei esperar duas horas na fila" é negativo.
• Gíria e regionalismo: "brabo", "absurdo de bom".
• Negação: "não é ruim" tende a positivo.
• Alvo trocado: elogio ao concorrente numa menção à sua marca.
• Emoji e meme: o mesmo emoji muda de sentido conforme o grupo.
• Notícias: texto neutro sobre um fato negativo.

Por isso a taxa de acerto declarada por um fornecedor, medida em outro conjunto de textos, não vale automaticamente para as menções da sua marca.

Como mostrar no relatório

Mostre a distribuição (por exemplo, 52% neutras, 31% positivas, 17% negativas), o tamanho da amostra validada e os temas que puxam cada lado. Um "índice de sentimento" único (positivas − negativas) esconde o volume: 10 negativas em 100 não pesam como 1.000 em 10.000. Junte com o share of voice e o volume de menções do social listening.