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Atualmente há um grande número de dados no planeta, que vem crescendo exponencialmente. Os projetos de Big Data, por meio de tarefas como a análise de sentimento, visam manipular esse grande volume de dados a fim de obter resultados úteis para tomada de decisão. Tais projetos podem ser aplicados em diversas áreas, como o mercado de ações. Nesta pesquisa, 3994 tweets relacionados a empresas listadas na bolsa de valores brasileira, a Brasil, Bolsa, Balcão (B3) foram coletados, armazenados, anotados, preparados e utilizados para treinamento do algoritmo de classificação K-NN que, após o aprendizado, se mostrou apto para rotular outros tweets. Desse modo, investidores teriam um parâmetro adicional ao analisar empresas que participem da B3. Ao aplicar o K-NN, observou-se que a sua acurácia foi de 75%, resultado esse considerado satisfatório, com potencial de ser ampliado, caso seja aplicado a uma base de dados balanceada, com o mesmo número de tweets negativos, positivos e neutros.

Aprendizado de máquina; Classificação; Mercado de ações