Mineração de Dados em Redes Sociais Luan S. Oliveira 1 , Guilherme O. Campos 1 , Rodrigo S. da Silva 2 1 Bacharelado em Sistemas de Informação – Universidade Federal de Viçosa – Campus Rio Paranaíba – Rio Paranaíba, MG – Brazil 2 Departamento de Sistemas de Informação Universidade Federal de Viçosa – Campus Rio Paranaíba – Rio Paranaíba, MG – Brazil {luan.oliveira,guilherme.o.campos}@ufv.br, smarzaro@ufv.br Abstract. Currently there is a great advance in technology, especially in the social networks area, which allows us to access information recently released in a fascinating speed and comprehensive audience. Inserted in the business, the data mining area are gradually being used in the media, aiming to find groups of people who have an ideal standard of shopping for a particular company. Here in the following article a case study related to data mining over the social network Twitter. Resumo. Atualmente há um grande avanço da tecnologia, principalmente na área de redes sociais, que nos permite acessar informações recém-divulgadas em uma velocidade fascinante e um público-alvo abrangente. Inserido no âmbito empresarial, a área de mineração de dados vêm, aos poucos, sendo utilizada nos meios de comunicação social, com finalidade de encontrar grupos de pessoas que possuam um padrão ideal de compras para uma determinada empresa. Apresentamos no artigo a seguir um estudo de caso relacionado à mineração de dados em cima da rede social Twitter. 1. Introdução Um dos fatores mais importantes para o sucesso de uma empresa é conhecer seu público alvo. Isso porque ao se conhecer o cliente é possível direcionar campanhas de marketing específicas e adaptar os serviços prestados à vontade do mesmo. No entanto, avaliar a vontade e opinião dos clientes em relação aos produtos e serviços oferecidos pela empresa não é tarefa simples. Uma das formas utilizadas pelas empresas para coletar tais informações é a distribuição de questionários e realização de pesquisas de opinião, que visam possibilitar uma análise da aceitação do produto oferecido bem como possíveis questões a serem mudadas. Contudo o uso de questionários e pesquisas é, muitas vezes, ineficiente. Isso porque esta forma de coleta de dados possui um alcance relativamente reduzido, que varia de 1% em questionários de filantropia a 95% em questionários de censo, como citado por Courage e Baxter (2005), o que acaba prejudicando a precisão dos dados coletados. Outro motivo é que tais técnicas possuem um custo consideravelmente alto de aplicação. Esse custo ainda é maior quando tais questionários e pesquisas não são automatizados, isto é, são necessárias pessoas para suas aplicações e contabilizações. Tendo este cenário em mente surge a necessidade de uma forma alternativa de coleta de dados, que não necessite da procura do cliente e nem de seu tempo dedicado. Uma das alternativas que vem sendo estudadas atualmente é o uso dos dados coletados