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Novos indicadores de QoE para redes de serviços móveis por meio da extração de opiniões das redes sociais

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Resumo

As redes móveis desempenharam um papel importante na sociedade, permitindo que os usuários realizem uma ampla variedade de atividades, como chamadas de vídeo e voz, conexão com a internet, operações bancárias, comunicação via redes sociais, entre outras. Isso tem impulsionado o mercado de telecomunicações, que busca constantemente atender a clientes cada vez mais acostumados com as facilidades oferecidas por essas redes. Diante dessa realidade, torna-se essencial que as operadoras prestadoras de serviços de redes móveis busquem compreender a qualidade de experiências vivenciadas por seus usuários. Nesse contexto, estudos sobre a qualidade de experiência (QoE) têm contribuído para a avaliação com base na experiência dos usuários em relação a determinados produtos ou serviços, sendo aplicados especialmente no campo das telecomunicações. Nesta pesquisa, nosso objetivo foi identificar novos indicadores de QoE para as principais operadoras de redes móveis no Brasil (Oi, Tim, Vivo e Claro). Para isso, foram utilizadas opiniões dos usuários nas redes sociais como base de análise. Coletamos essas opiniões no Twitter e aplicamos técnicas de aprendizado de máquina com o modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), nas versões BERT multilíngue e BERTimbau, pois ambos os modelos possuem conhecimento linguístico para o português brasileiro. O modelo BERTimbau obteve uma precisão superior, alcançando 0,80. Na fase de predição automática, os resultados demonstraram uma paridade nos indicadores de QoE entre as operadoras nas redes sociais. Comparamos esses resultados com informações da Anatel, agência reguladora das redes móveis no país. Foi observado que as redes sociais são utilizadas principalmente pelos usuários para expressar insatisfação com os serviços, enquanto as pesquisas da Anatel revelaram diferenças na satisfação do usuário. Além disso, observou-se uma correlação entre o número de reclamações registradas na Anatel e as manifestações nas redes sociais.

Abstract

Mobile networks have played an important role in society, allowing users to perform a wide variety of activities, such as video and voice calls, internet connection, banking operations, social media communication, and others. This has boosted the telecommunications market, which is constantly seeking to meet customers who are increasingly accustomed to the facilities offered by these networks. In this reality, it becomes essential that mobile network service providers seek to understand the quality of experiences experienced by their users. In this context, studies on quality of experience (QoE) have contributed to the assessment based on the user experience in relation to certain products or services, being applied especially in the field of telecommunications. In this research, our objective was to identify new QoE indicators for the main mobile network operators in Brazil (Oi, Tim, Vivo and Claro). For this, user opinions on social media were used as a basis for analysis. They were collected opinions on Twitter and applied machine learning techniques with the BERT model (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), in the BERT multilingual and BERTimbau versions, because both models have linguistic knowledge for Brazilian Portuguese. The BERTimbau model obtained a superior accuracy, reaching 0.80. In the automatic prediction phase, the results showed parity in QoE indicators among operators on social media. They were compared these results with information from Anatel, the country’s mobile network regulatory agency, revealing that social media are mainly used by users to express dissatisfaction with services, while Anatel surveys revealed differences in user satisfaction. In addition, a correlation was observed between the number of complaints registered with Anatel and the demonstrations on social media.

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SANTOS, M. R. Novos indicadores de qoe para redes de serviços móveis por meio da extração de opiniões das redes sociais. 2023. 113 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.

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