Investigação de menções a entidades de interesse para e-business em tweets

Abstract

O crescimento de mídias sociais como meio de comunicação trouxe a possibilidade de usar dados abertos que trafegam por essas mídias em uma miríade de aplicações, desde detecção de eventos e desastres naturais, até marketing e recomendação de produtos e serviços. Textos de postagens de usuários nessas mídias podem conter menções a empresas, produtos, locais, etc. Ferramentas de anotação semântica permitem identificar tais menções e ligá-las a recursos que as descrevem com semântica bem definida. Este trabalho apresenta um estudo investigativo de menções a entidades relacionadas ao domínio de e-Business em postagens de mídias sociais e propõe um processo para construção de hierarquias semânticas dispondo de uma ontologia de domínio para construção de pontes entre os recursos semanticamente anotados com Linked Open Data (LOD) utilizando ferramentas de anotação semântica para identificar tais menções. Experimentos demonstram que anotações relacionadas à e-Business estão entre as mais comuns em postagens de mídias sociais enviadas do território brasileiro no período de execução deste trabalho. Isto sugere o potencial de uso de tais dados, anotados semanticamente para sistemas de Business Intelligence (BI).

The growth of social media as one of the mainstream communication forms has brought the possibility of using the open data that travels through these media in a myriad of applications, from the detection of events and natural disasters to marketing and recommendation of products and services. Texts from user postings in these media may contain mentions to companies, products, locations, etc. The semantic annotation tools allow to identify such mentions and link them to resources that describe them with well-defined semantics. This work presents an investigative study of mentions of interest to entities related to the e-Business domain in social media posts and proposes a process for constructing semantic hierarchies with a domain ontology for building bridges between semantically annotated resources with Linked Open Data (LOD) using semantic annotation tools to identify such references. Experiments show that annotations related to e-Business are among the most common in social media postings sent from Brazilian territory during the execution period of this work. This suggests the potential use of such data, annotated semantically for Business Intelligence (BI).