Mineração de dados em tweets para análise do consumo de lácteos no Brasil

Autores/as

  • Thallys da Silva Nogueira Universidade Federal de Juiz de Fora, Brasil https://orcid.org/0000-0002-8499-0181
  • Anna Letícia Franco Monteiro Universidade Federal de Juiz de Fora, Brasil
  • Darlan Henrique da Costa Silva Universidade Federal de Juiz de Fora, Brasil
  • Kennya Beatriz Siqueira Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Brasil
  • Priscila Vanessa Zabala Capriles Goliatt Universidade Federal de Juiz de Fora, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.18540/jcecvl8iss10pp14863-01a

Palabras clave:

Consumidor. Leite e derivados. Inteligência artificial. Redes sociais. Pesquisa de mercado.

Resumen

A pandemia da COVID-19 causou diversos impactos na rotina dos brasileiros e a alimentação é um deles. O foco deste trabalho foi analisar o consumo de produtos lácteos no Brasil nos últimos tempos, empregando dados da rede social Twitter, com a ferramenta Observatório do Consumidor. Com o objetivo de responder às perguntas “Quais são os derivados lácteos mais consumidos no Brasil?” e “Como foi este consumo ao longo do tempo?”, utilizou-se técnicas de processamento de linguagem natural nos dados para identificar os verbos referentes ao consumo e suas respectivas frequências ao longo do tempo. Foi observado que sorvete, leite condensado, queijos, doce de leite e leite foram os cinco produtos lácteos que obtiveram maior número de menções a verbos que remetem ao consumo, caracterizando-os como os produtos mais consumidos no período analisado. Entretanto, foi observado que o consumo de lácteos vem diminuindo desde 2020. Estes resultados mostram que é possível analisar de forma rápida, dinâmica e barata, o consumo de alimentos por meio das redes sociais.

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Publicado

2022-12-01

Cómo citar

Nogueira, T. da S., Monteiro, A. L. F., Silva, D. H. da C., Siqueira, K. B., & Goliatt, P. V. Z. C. (2022). Mineração de dados em tweets para análise do consumo de lácteos no Brasil. The Journal of Engineering and Exact Sciences, 8(10), 14863–01a. https://doi.org/10.18540/jcecvl8iss10pp14863-01a

Número

Sección

General Articles