Predição de popularidade de podcasts através de características textuais

• Autor(a) principal: Santana Júnior, Bernardo de Moraes
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)
• Texto Completo: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/2134
• topic: Processamento de linguagem natural (Computação); Aprendizado do computador; Podcast

Com o tremendo crescimento dos Podcast se profissionalização de seus criadores,ao ponto de redes de notícias chamarem esse momento como ”era de ouro”para os Podcasts, novas ferramentas surgiram para auxiliar esses produtores na construção emanutenção de seus canais. Nesse contexto encontrar características nos episódios produzidos que proporcionem um alcance maior ao público alvo é de grande valor tantopara os criadores quanto para os ouvintes, permitindo que canais permaneçam ativospor mais tempo e ofereçam uma melhor qualidade de conteúdo.Assim, este trabalho propõe um estudo de análise de popularidade dosPodcastsna-cionais, utilizando uma ferramenta de análise da audiência dos Podcasts em um dos agregadores de canais e episódios mais utilizados do mundo, oiTunes. Através de ferramentas deWeb Scraping para a coleta das informações disponíveis e necessárias,de ferramentas para transcrições dos áudios dos episódios para a obtenção do que foidito e o calculo de métricas para medir precisão do modelo gerado, assim fazer uma análise de quais informações são relevantes para a predição de popularidade de um canal.Resultados obtidos foram favoráveis na correlação entre as categorias analisadas de forma individual e texto dos episódios nelas contidos, enquanto em uma análise em que categorias não são descriminadas há uma baixa relação entre texto e popularidade, demonstrando que a categoria de determinado canal tem um papel importante na análise de sua popularidade.