COVID-19 e Economia de Pouco Contato: Análise de Sentimentos das Preferências dos Usuários quanto a Utilização dos Aplicativos de Delivery em Recife

COVID-19 e Economia de Pouco Contato: Análise de Sentimentos das Preferências dos Usuários quanto a Utilização dos Aplicativos de Delivery em Recife

• Autor
• Kleybson Rodrigo Martins Santos
• Resumo

• A COVID-19 é uma ameaça à saúde e à economia a nível global. As plataformas digitais passaram a ser intensamente utilizadas, tanto pelos consumidores, quanto pelas empresas que têm se esforçado para atender as demandas de mercado. Este trabalho se insere neste contexto, quando teve como objetivo analisar informações oriundas de análises quantitativas da opinião pública quanto ao consumo em aplicativos de delivery à luz da conceituação da Economia de Pouco Contato. Vale acrescentar que o Twitter foi utilizado para capturar a opinião pública. Com base em tais análises foi possível elaborar diretrizes de tomada de decisão fundamentada nos resultados para dar suporte à melhoria contínua do funil de vendas das empresas que viabilizam o consumo através das plataformas digitais. Na rede social Twitter, a maioria das pessoas expressam suas emoções, crenças ou opiniões sobre coisas, lugares ou pessoas. Assim, quanto à metodologia aplicada, foi escolhido um algoritmo para Python de Análise de Sentimentos (AS), um dos algoritmos de Processamento de Linguagem Natural – área do conhecimento que lida com palavras como objeto de análises, isto é, utiliza-se variáveis qualitativas nominais (não rotuladas, em um algoritmo não supervisionado). Coletou-se, com o Twitter Developer, 751 tuítes mencionando as empresas de delivery (iFood, Uber Eats e Rappi) e a palavra “Recife”, para os quais foi realizada uma AS, que compara os textos não supervisionados a palavras de um glossário construído manualmente com polaridades representadas por uma escala numérica e atribuídas para um grupo semântico positivo, negativo ou neutro. Os resultados demonstraram que, conjuntamente, a percepção do serviço oferecido pelas plataformas de deliveries (mencionadas neste trabalho) é mais positiva que negativa, tendo 33,25% e 18,75% respectivamente de polaridade. É importante acrescentar que essa análise é preliminar e que a mesma pode ser ampliada e ficar mais robusta a partir da ampliação da amostra coletada. O trabalho elaborou, por fim, diretrizes para fluxos de trabalho, guiando tomadas de decisões ancoradas em valores fundamentais de inovação, responsabilidade socioambiental e saúde pública. A ampliação dos resultados do trabalho deverá incorporar tuítes com um filtro menor, sem se limitar à cidade do Recife.

• Palavras-chave
• Processamento de Linguagem Natural, Economia, Low Touch Economy, Aplicativos de Delivery
• Área Temática
• Economia (SEDE)