Dados do Debate da Band | Nightfall in Magrathea
27 de setembro de 2014 às 10:46
Interessante, sem dúvida. Mas creio que uma análise focada apenas na quantidade de termos (palavras) utilizadas num debate exclui todo o contexto em que tais palavras foram empregadas – – o que de fato faz a aproximação ou não dos discursos entre os candidatos. Palavras sozinhas não significam muita coisa.
27 de setembro de 2014 às 13:01
Isso é mais usado pra classificar os textos. Seria possível eu pegar as falas do próximo debate e saber quem disse o que, comparando com as desse debate. Não a minha área, na verdade, mas conheço gente que faz isso com livros, fazendo com que o sistema consiga descobrir quem é o autor de um determinado texto.
É difícil fazer um sistema reconhecer um contexto. O que eu tentei fazer e vou apresentar em outro post é dar pesos diferentes para os termos. Então, por exemplo, quando temos a palavra "privatização", Luciana Genro ganha um peso que é oposto ao peso dado ao Pastor Everaldo. Isso deve tender a aumentar a distância entre os candidatos, baseado em suas opiniões.
Verdade, a utilidade dessa técnica é bem aproveitada na classificação automática de textos, embora ainda assim ocorram imprecisões relacionadas aos homônimos homógrafos. E há várias outras aplicações, como essa lembrada por vc do sistema descobrir quem é o autor de um determinado texto, e tem até uma lei que rege a distribuições da frequência dos termos: http://pt.wikipedia.org/wiki/Lei_de_Zipf; mas atribuindo-se significado às palavras, com a chamada ontologia semântica, amplia-se muito mais a utilidade da técnica por mineração de dados através da análise de conteúdo (Content Analysis).
Se interessar, há um livro muito bom sobre essas técnicas:
Krippendorff K & Bock MA (eds.). The Content Analysis Reader. Los Angeles: Sage, 2009.
E esse artigo, sobre atribuir significado aos termos, permitindo agregá-los e medi-los: http://www.leydesdorff.net/semiotics/semiotics.pdf
Fizemos uma pequena experiência usando uma adaptação de algumas técnicas de data mining num conjunto de posts do Karl: http://sites-final.uclouvain.be/EAHIL2012/conference/?q=node/1444 (aqui, o pôster com as figuras – assim fica mais fácil visualizar os resultados: https://www.dropbox.com/s/t46ise3m74mo95k/EAHIL2012-Ecce%20Medicus-FAUSTOet-al.pdf).
E boa essa sua ideia de atribuir pesos diferentes aos termos, de acordo com o emissor. Vou aguradar a próxima postagem para conferir! 🙂
Bem legal, vou dar uma olhada sim. 🙂
e como vc conseguiu fazer isso? vc usou o audio ou conseguiu a transcricao do debate?
Eu fiz a transcrição e inseri cada trecho (junto com os dados do candidato, tempo, se era resposta, réplica, etc.) num banco de dados. Depois fiz um programa pra buscar e calcular o que fosse necessário.
Fiz um novo comentário, mas não aparece. Vc recebeu, Alan?
Ah, foi direto pra pasta de spam, então não tinha visto nem recebido notificação. 😉
Obrigada, Alan! Aguardando aqui o próximo post! Esse assunto (a metodologia e a técnica de análise dos termos) me interessa muito! (independentemente do debate dos candidatos, rsrs) 🙂