Sistemas de Informação

O crescente uso de redes sociais online gerou, na última década, um fenômeno capaz de alterar a maneira como as pessoas se comunicam e compartilham suas opiniões, gostos ou interesses, gerando diariamente uma vasta massa de dados. O Global Digital Report divulgou que a marca de usuários ativos na Internet chegou a 4 bilhões no ano de 2018, sendo, destes, 75% ativos nas redes sociais online. Ao mesmo passo, de acordo com a Federação Internacional da Indústria Fonográfica, no ano de 2016, 50% da receita total da indústria da música proveio de serviços digitais de distribuição de música. À medida em que a Internet é cada vez mais priorizada enquanto meio de distribuição de música, maior é a quantidade de faixas (comerciais e não comerciais) disponíveis aos consumidores – com um catálogo que atualmente ultrapassa 20 milhões de faixas. Por este motivo, ao longo dos últimos anos, pesquisas e empresas têm dedicado esforços em desenvolver soluções para garantir aos usuários recomendações musicais cada vez mais precisas. Dentro desta perspectiva, o presente trabalho busca responder à seguinte pergunta: é possível extrair informações de posts em redes sociais online que possam servir de insumo para geração de recomendações musicais relevantes? Para isto, através de métodos de processamento de linguagem natural e análise de sentimentos, é construído um dataset de contexto musical baseado em informações extraídas de posts de redes sociais online (tweets) que podem ser potencialmente utilizadas como insumo para geração de recomendações musicais. Além da geração deste dataset, este estudo apresenta também o algoritmo desenvolvido e utilizado para a coleta, análise e geração do dataset e introduz uma revisão bibliográfica acerca de temas relativos a redes sociais e sistemas de recomendação musical.