ANÁLISE DE SENTIMENTO NAS REDES SOCIAIS COMO FERRAMENTA DE APOIO À TOMADA DE DECISÃO NA GESTÃO DE RISCO REPUTACIONAL NO SETOR BANCÁRIO - da Silva Ferreira, Matheus Marques; Cosenza, Carlos Alberto Nunes; Ferreira, Vinícius Marques da Silva; Boente, Alfredo Nazareno Pereira; dos Santos, Ricardo Marciano; Brevilato, Fabiana Vasconcelos de Farias; Fazziola, Douglas Campelo; Martins, Marianna Novaes (ARACÊ, 2025)
A crescente exposição digital das instituições financeiras destaca a necessidade de um monitoramento eficaz do risco reputacional. Este estudo propõe o desenvolvimento de um modelo de análise de sentimentos aplicado a textos coletados da rede social X (antigo Twitter), com o objetivo de classificar automaticamente os comentários dos usuários com base na polaridade emocional (positiva, neutra ou negativa). A metodologia inclui coleta de dados via API, pré-processamento de texto, balanceamento de classes e a implementação do algoritmo Naive Bayes por meio de técnicas de aprendizado supervisionado em Python. Os resultados mostraram uma precisão geral de até 69,27% no conjunto de dados original, com melhorias de desempenho para classes minoritárias usando upsampling. O modelo se mostrou mais eficaz na detecção de sentimentos negativos, que são cruciais na gestão do risco reputacional. A solução proposta visa apoiar a tomada de decisões no setor bancário, aprimorando o monitoramento da imagem institucional e as estratégias de prevenção de crises.