https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18795
File | Description | Size | Format | |
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Type: | Tese |
Title: | Observatório do consumidor: uma ferramenta de mineração de dados de redes sociais para avaliação de tendências de consumo de derivados lácteos no Brasil |
Author: | Nogueira, Thallys da Silva |
First Advisor: | Goliatt, Priscila Vanessa Zabala Capriles |
Referee Member: | Campos, Luciana Conceição Dias |
Referee Member: | Bernardino, Heder Soares |
Referee Member: | Siqueira, Kennya Beatriz |
Referee Member: | Arbex, Wagner Antônio |
Resumo: | O avanço da tecnologia tem transformado profundamente a maneira como os dados são coletados, analisados e aplicados em diversas áreas do conhecimento. No campo da pesquisa de mercado, as redes sociais emergem como uma fonte rica e dinâmica de informações, continuamente alimentada por milhões de usuários em todo o mundo. O uso da análise de redes sociais em estudos científicos tem crescido significativamente, impulsionado pelo vasto volume de dados disponíveis e pelo potencial de revelar padrões e tendências de comportamento. Nesse contexto, este estudo propõe o desenvolvimento do Observatório do Consumidor, uma ferramenta inovadora voltada para a pesquisa de mercado no setor lácteo no Brasil, utilizando dados de redes sociais. O objetivo é oferecer uma alternativa eficiente, acessível e representativa aos métodos tradicionais, que, embora cientificamente validados, enfrentam desafios como restrições geográficas, custos elevados e prazos prolongados para aplicação e análise. Para embasar essa proposta, foi conduzida uma revisão sistemática da literatura com o intuito de identificar os principais métodos, análises e técnicas aplicáveis ao desenvolvimento da ferramenta. A partir desses achados e dos princípios de Business Intelligence, o Observatório do Consumidor foi criado, explorando dados do X (antigo Twitter), YouTube e Google Trends para extrair informações inéditas sobre o consumo de lácteos no Brasil e suas tendências de mercado. A ferramenta emprega técnicas de processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e banco de dados para realizar análises aprofundadas sobre diferentes aspectos do consumo. Entre suas principais funcionalidades, destacam-se a análise do perfil do consumidor, identificando características como sexo, geração e renda; a análise temporal, que permite compreender a evolução do consumo ao longo do tempo; e a identificação de associações de consumo, revelando quais produtos lácteos e não lácteos são mencionados conjuntamente, evidenciando combinações mais frequentes. Além disso, a ferramenta incorpora uma análise geográfica para mapear a distribuição espacial do consumo e aplica análise comportamental e qualitativa para examinar sentimentos dos consumidores, descrições dos produtos por meio de adjetivos e relatos de experiência, oferecendo uma visão detalhada sobre como o consumo ocorre. Essa abordagem integrada possibilita uma compreensão abrangente do comportamento do consumidor no mercado de lácteos, fornecendo informações estratégicas tanto para a indústria quanto para pesquisadores da área. Os resultados obtidos demonstram o potencial da ferramenta para gerar informações valiosas e inéditas sobre o setor, contribuindo para a tomada de decisões e para o aprimoramento das estratégias de mercado. |
Abstract: | Technological advancement has profoundly transformed how data is collected, analyzed, and applied across various fields of knowledge. In market research, social media has emerged as a rich and dynamic source of information, continuously fed by millions of users worldwide. The use of social media analysis in scientific studies has grown significantly, driven by the vast volume of available data and its potential to reveal patterns and behavior trends. In this context, this study proposes the development of Observatório do Consumidor, an innovative tool for market research in the dairy sector in Brazil, utilizing social media data. The goal is to offer an efficient, accessible, and representative alternative to traditional methods, which, although scientifically validated, face challenges such as geographic restrictions, high costs, and long periods of application and analysis. To support this proposal, we conducted a systematic literature review to identify the main methods, analyses, and techniques applicable to the development of the tool. Based on these findings and the principles of Business Intelligence, Observatório do Consumidor was created, exploring data from X (formerly Twitter), YouTube, and Google Trends to extract unprecedented information about dairy consumption in Brazil and its market trends. The tool employs natural language processing techniques, machine learning, and database methods to perform in-depth analyses of various aspects of consumption. Among its key features, the tool includes consumer profile analysis, identifying characteristics such as gender, generation, and income; temporal analysis, which allows an understanding of the evolution of consumption over time; and identification of consumption associations, revealing which dairy and non-dairy products mentions together and highlights the most frequent combinations. Additionally, the tool incorporates geographic analysis to map the spatial distribution of consumption. It applies behavioral and qualitative analysis to examine consumer sentiments and product descriptions through adjectives and experience reports, providing a detailed view of how consumption occurs. This integrated approach enables a comprehensive understanding of consumer behavior in the dairy market, providing strategic insights for industry stakeholders and researchers. The results demonstrate the tool’s potential to generate valuable and unprecedented information about the sector, contributing to decision-making and enhancing market strategies. |
Keywords: | Redes sociais Pesquisa de mercado Análise de dados Processamento de linguagem natural Comportamento do consumidor Social media Market research Data analysis Natural language processing Consumer behavior |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Institution Initials: | UFJF |
Department: | ICE – Instituto de Ciências Exatas |
Program: | Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional |
Access Type: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
Creative Commons License: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/18795 |
Issue Date: | 28-Mar-2025 |
Appears in Collections: | Doutorado em Modelagem Computacional (Teses) |
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