| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Pedrosa, Glauco Vitor | - |
| dc.contributor.author | Bezerra Neto, Nicácio Arruda | - |
| dc.identifier.citation | BEZERRA NETO, Nicácio Arruda. Análise de sentimentos do Twitter como suporte aditivo para a previsão da volatilidade do Bitcoin. 2018. 62 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2018. | pt_BR |
| dc.description.abstract | As redes sociais se tornaram fontes importantes para extração e monitoramento de informações
essenciais para a gestão e o planejamento de estratégias. Para o mercado financeiro,
por exemplo, a possibilidade de acompanhar as repercussões diárias sobre um
ativo ou investimento é uma fonte valiosa para auxiliar os investidores em suas tomadas
de decisões. Contudo, é humanamente inviável acompanhar todas as notícias sobre uma
determinada aplicação financeira, por isso, um sistema automatizado que possa analisar
as notícias do mercado, avaliando o sentimento em tempo real é uma ferramenta valiosa e
potencialmente lucrativa. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta
para analisar e exibir o sentimento das publicações relacionadas à moeda 𝐵𝑖𝑡𝑐𝑜𝑖𝑛 na plataforma
𝑇𝑤𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟. Essa ferramenta está disponível de forma online, para auxiliar investidores
e pessoas que desejam visualizar a volatilidade do 𝐵𝑖𝑡𝑐𝑜𝑖𝑛 juntamente com sentimentos
dos usuários do 𝑇𝑤𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟 sobre esta criptomoeda. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Redes sociais on-line | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Mineração de dados | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Criptomoeda | pt_BR |
| dc.title | Análise de sentimentos do Twitter como suporte aditivo para a previsão da volatilidade do Bitcoin | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2019-03-01T12:12:22Z | - |
| dc.date.available | 2019-03-01T12:12:22Z | - |
| dc.date.submitted | 2018-12-06 | - |
| dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/21571 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | Social networks have become important sources for extracting and monitoring essential
information for strategy management and planning. For the financial market, for example,
the possibility of tracking the daily repercussions on a financial asset or investment is a
valuable source to assist investors in their decision-making. However, it is humanly impossible
to keep track of all the news about a given financial application, so an automated
system that can analyze the market news, evaluating real-time sentiment is a valuable
and potentially profitable tool. This work aims to develop a tool that can analyze and
display the sentiment of publications related to 𝐵𝑖𝑡𝑐𝑜𝑖𝑛 currency on 𝑇𝑤𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟, and also
publish this information online, to assist investors and people who wish to trade 𝐵𝑖𝑡𝑐𝑜𝑖𝑛.
At the end of this paper, it was confirmed the relationship between the variation of the
price of the currency and the publications on 𝑇𝑤𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟, but it was not possible to prove
that the variation is caused by the feeling present in the publications, which reinforces the
understanding that the sentiment expressed by the users consists largely of a reflection of
the current market. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Engenharia de Software
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