Enquanto uma palavra perdida pode transmitir um sentimento positivo ou negativo, duas palavras podem significar muito mais.
A Associate Press, uma agência de notícias fundada em 1846 e provavelmente a mais antiga do mundo, sofreu um e-crime através do Twitter no dia 23 de Abril de 2013 em nome da qual publicaram ter havido um possível atentado na Casa Branca (EUA). Em quatro minutos, o S&P 500, um dos principais índices de ações americano, sofreu uma desvalorização em bolsa de 136 mil milhões de dólares, valor este que veio a recuperar com a mesma velocidade com que foi destruído depois de ser desmentida a notícia. Assim como aconteceu com um índice, pode acontecer com uma empresa cotada em bolsa. Ao contrário do que nos diz a Efficient Market Hyphotesis, o preço de uma ação cotada em bolsa tem tendência a flutuar consoante a informação disponível, pelo que é fácil de acreditar que o investidor que consiga detetar o sentimento sobre uma empresa cotada em bolsa mais rápido do que o mercado vai conseguir maximizar o seu retorno.
Prever os mercados bolsistas é uma indústria multibilionária e muitas empresas, com mais ou menos sucesso, tentam fazê-lo desde que as primeiras bolsas foram criadas. Ao trabalhar com mercados financeiros rapidamente percebemos que é através do Twitter que os jornalistas, os investidores privados e todas as instituições financeiras e não financeiras passam as suas informações ao mercado de maneira rápida e sucinta. Ao analisar milhões de “tweets” por dia podemos transformar texto em dados organizados por entidades, temas e conceitos que depois de tratados permitem obter um sentimento de mercado em relação a uma empresa, uma indústria, a um partido ou a um país. Assim, há quem consiga detetar o que multidões estão a sentir em tempo real, como é o caso do fundo de investimento Cayman Atantlic. A análise de sentimento é a funcionalidade-chave de análise de texto, que automatizada permite economizar tempo e dinheiro.
Decidi escrever sobre este assunto quando soube os resultados do novo sistema que acaba de ser vendido à Euronext, que emite um alerta ao detetar um movimento do mercado, e que não é facilmente detetado porque a tendência é demasiado impercetível sem o poder de uma ferramenta tecnológica. Este sistema que vai ser oferecido pela Euronext permite aos utilizadores serem alertados pelo sentimento em relação a uma empresa antes de o preço se alterar.
Como pode a análise de sentimento melhorar outros serviços? Basta ver e ouvir melhor. No início do ano passado, a GreenPeace, uma organização não governamental do ambiente, iniciou uma conversa online em que referiu o facto de a empresa LEGO usar produtos petrolíferos da Shell na construção dos seus brinquedos. Em outubro, a LEGO viu-se forçada a fechar três das suas maiores fábricas. Muitas empresas usam sistemas para monitorizar a sua imagem nos media mas não dedicam o suficiente para identificar o sentimento em determinados tópicos, e a partir daí definir um plano para atacar situações que possam vir a alastrar. A solução passa por gerir estes problemas antes de se tornarem uma crise, e tomar uma posição proativa vs. reativa.
Já todos sabíamos que monitorizar os media é crucial para a uma empresa. E na saúde? Para o bem de todos, a utilidade que a análise de sentimento pode vir a ter nos serviços relacionados com a saúde foi estudada pela Universidade do Arizona. O estudo mostra como esses “tweets” têm potencial para melhorar o serviço prestado pelos hospitais ao ajustar o seu plano sobre os recursos disponíveis. Este estudo verifica que à medida que a qualidade do ar piora, as chegadas às urgências dos hospitais relacionadas com ataques de asma aumentam, e que existe uma correlação positiva entre as chegadas às urgências e o aumento no número de “tweets” relacionados com ataques de asma. Comparado com procuras no Google sobre asma, a relação não é tão boa.
Ficamos à espera de mais estudos sobre outras doenças, mas o que queremos mesmo são resultados!
Article published on November 9th, 2015 · Jornal de Negócios
Miguel Leal da Costa
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