Doutoranda em Sistemas Computacionais pela COPPE/UFRJ/PEC na linha de Análise de Informação Não Estruturada (análise de opiniões e reputação de marcas e produtos) para pesquisas de marketing. Mestrado em Sistemas Computacionais pela COPPE/UFRJ/PEC. Graduação em Desenho Industrial Programação Visual pela UFRJ. Professora na área de Comunicação Visual Digital e Marketing Digital da Universidade Federal Fluminense e da Escola Superior de Propaganda e Marketing. Tem experiência profissional nos mercados gráfico, editorial, publicitário e criação para mídias digitais. Suas pesquisas e estudos situam-se, principalmente, em torno dos seguintes temas: tecnologias da comunicação, criação digital para novas mídias, arte midiática, entretenimento, linguagens publicitárias em meios digitais, novas sensorialidades e análise de conteúdo digital.
Doutorado em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em 1977. Atualmente é PROFESSOR TITULAR da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Publicou 114 artigos em periódicos especializados e 351 trabalhos em anais de eventos. Possui 19 livros publicados. Possui 03 itens de produção técnica. Orientou 132 dissertações de mestrado e 126 teses de doutorado nas áreas de Ciência da Computação, Engenharia Civil e Ciência da Informação. Recebeu 8 prêmios e/ou homenagens. Atua em áreas interdisciplinares da Engenharia e Engenharia de Petróleo, com ênfase em Sistemas Computacionais. Em suas atividades profissionais interagiu com 121 colaboradores em co-autorias de trabalhos científicos. Em seu currículo Lattes os termos mais freqüentes na contextualização da produção científica, tecnológica e artístico-cultural são: Data Mining, Estruturas, Offshore Structures, Redes Neurais, Neural Networks, Análise Não-Linear, Large Scale Computation, Métodos Computacionais, Método dos Elementos Finitos e Structural Analysis. 24158
This present article compare results acquired by an analysis performed based on Text Mining techniques of contents extracted from the fan page of a retailer store network, comparing with results found in field research done for the same retailer network. The research intends to corroborate to the idea that Text Mining techniques, in special, the Feelings Analysis, which present themselves everyday more as an effective and advantageous solutions for the understanding of opinions, studies of perception, and brand reputation.