Análise de sentimento utilizando algoritmos de machine learning em streaming

Abstract

Este trabalho tem como objetivo propor um modelo de apresentação de análise de sentimentos, utilizando algoritmos de machine learning e apresentar a transformação mercadológica dos meios musicais, por meio das plataformas de streaming e mostrar a relevância da análise pontual na influência no humor do usuário. Em poucos anos, pudemos acompanhar a evolução dos meios digitais, que nos permitiram sair dos rádios e fitas k7, para migrarmos aos CDs e dados digitais, com maior fidedignidade de áudio graças às evoluções tecnológicas. Temos ao nosso alcance com o advento da internet, o acesso a esses meios de reprodução em um grande banco de dados musicais e no contexto da nossa análise, podemos utilizar dados sensíveis intrínsecos a musica como BPM (batidas por minuto), energia, dançabilidade, que permitem trazer um perfil do humor do usuário e utilizar uma base de histórico local para aumentar a acurácia do sistema. Empiricamente, muitos de nós possivelmente já tivemos a impressão de que a música tem influência sobre nossos sentidos e o nosso humor, a ciência por sua vez, veio por meio dessa discussão mostrar as evidências que já imaginávamos. Para a fase experimental, buscou-se coletar esses dados por meio das playlists públicas da biblioteca do Spotify através da linguagem de programação Python.