Gustavo de Azevedo Reis; William Barbosa

DOI: 10.22167/2675-6528-202604416

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

Este estudo aplicou técnicas de Processamento de Linguagem Natural para analisar o sentimento de consumidores brasileiros em relação ao lançamento do Samsung Galaxy S25. O objetivo foi analisar o sentimento dos consumidores, a partir de 1.320 comentários em língua portuguesa coletados na plataforma Reddit, no período de janeiro de 2024 a dezembro de 2025. Utilizou-se o modelo BERTimbau, pré-treinado para a língua portuguesa, ajustado por meio de “fine-tuning” para classificação ternária de sentimento (positivo, negativo e neutro), alcançando acurácia de 78,26% e F1 Macro de 78,21%. A análise temporal, estruturada em três fases (rumores e especulações, lançamento e pós-lançamento), revelou que o sentimento negativo predominou na fase de rumores (42,7%), recuou durante o lançamento (25,9%) e estabilizou-se no pós-lançamento (35,7%). A inteligência artificial embarcada (Galaxy AI) foi o tema mais discutido (588 menções) e predominantemente negativo (46,9%). A bateria configurou-se como o atributo com maior insatisfação (55,9% negativo), sendo o único cuja percepção deteriorou após o uso real. A câmera destacou-se como o atributo com melhor avaliação relativa. Os resultados indicaram que a inovação incremental encontra limites na capacidade de gerar valor percebido suficiente para sustentar o posicionamento premium do produto no mercado brasileiro.

Palavras-chave: Análise de sentimento; BERTimbau; Processamento de linguagem natural; Reddit; Smartphones.

1. Introdução

Nas últimas décadas, o mercado global de smartphones consolidou-se como um dos segmentos mais competitivos e dinâmicos da indústria de tecnologia. Em 2023, o setor movimentou aproximadamente 410 bilhões de dólares em todo o mundo, com a venda de mais de 1,2 bilhão de dispositivos (IDC, 2024). No Brasil, foram comercializados cerca de 44 milhões de smartphones no mesmo ano, com destaque para o crescimento superior a 20% do segmento premium. Esse movimento reforça a relevância estratégica das linhas premium para fabricantes e investidores, em função de seu maior ticket médio e impacto direto sobre margens e posicionamento competitivo (IDC, 2024).

Nesse contexto altamente competitivo, a percepção dos consumidores assume papel central na formulação de estratégias de precificação, marketing, posicionamento de marca e previsão de demanda. Com a ampliação do uso das mídias sociais e de plataformas de avaliação online, as opiniões dos usuários passaram a desempenhar papel determinante no processo de decisão de compra. Segundo a BrightLocal (2023), 76% dos consumidores afirmam consultar avaliações online durante a pesquisa por produtos e serviços. De forma complementar, levantamento conduzido pela PowerReviews (2023) indica que mais de 90% dos consumidores consideram as avaliações online um fator decisivo no processo de compra.

Estudos como os de Chevalier e Mayzlin (2006), Cui et al. (2012) e Floyd et al. (2014) evidenciam que avaliações online exercem impacto significativo sobre o comportamento do consumidor, especialmente em mercados de bens duráveis e de alto valor agregado. Essas pesquisas demonstram empiricamente que tanto o volume quanto a valência das avaliações online influenciam a percepção de qualidade dos consumidores e, consequentemente, as vendas. Avaliações negativas tendem a receber maior atenção, funcionando como mecanismo de redução de incerteza, enquanto as positivas atuam como mecanismo de confirmação da decisão de compra (Floyd et al., 2014).

Nesse cenário, técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) têm sido amplamente aplicadas para aprofundar a análise dessas opiniões em ambientes digitais. Lucini et al. (2020), por exemplo, investigaram a satisfação de clientes no setor aéreo a partir de avaliações textuais online, utilizando análise de sentimento e identificação de tópicos. Modelos baseados em aprendizado profundo, como os fundamentados em arquiteturas do tipo transformer, apresentam desempenho superior na análise de sentimento em textos curtos e informais, característicos de mídias sociais (Araci, 2019). O sentimento agregado expresso em mídias sociais também exerce influência relevante sobre a reputação corporativa e o desempenho financeiro das empresas (Islam et al., 2025).

No segmento de smartphones premium, a Samsung Electronics destaca-se como um dos maiores conglomerados de tecnologia do mundo, com a linha Galaxy S representando uma de suas principais fontes de receita e posicionando-se entre as líderes do mercado global. A empresa concorre diretamente com a Apple e a Xiaomi, que adotam estratégias distintas em termos de portfólio, precificação e posicionamento. Em 2024, a Samsung registrou aproximadamente 223 milhões de unidades embarcadas, com uma participação de mercado de cerca de 18% (Counterpoint Research, 2025).

O lançamento do Samsung Galaxy S25, anunciado em janeiro de 2025, gerou elevado volume de comentários na plataforma digital Reddit, especialmente no período compreendido entre o pré-lançamento, o anúncio oficial e as semanas subsequentes à chegada do produto ao mercado. Apesar da abundância de dados disponíveis, observa-se uma lacuna na literatura quanto à análise sistemática da evolução temporal do sentimento dos consumidores em lançamentos de smartphones premium, particularmente no contexto brasileiro. A compreensão dessa dinâmica é crucial para a formulação de estratégias eficazes em um mercado cada vez mais competitivo.

Este estudo visa preencher essa lacuna, justificando-se pela necessidade de entender a percepção do consumidor para subsidiar decisões estratégicas de empresas no setor. O objetivo deste estudo é aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural, por meio do modelo BERTimbau uma adaptação do BERT pré-treinada para a língua portuguesa -, para analisar o sentimento dos consumidores, a partir de comentários em língua portuguesa publicados na plataforma Reddit, em relação ao lançamento do Samsung Galaxy S25.

2. Material e Métodos

A pesquisa foi conduzida como um estudo observacional, de natureza aplicada, fundamentado na análise de dados secundários e não estruturados. Adotou-se uma abordagem quantitativa e exploratória, utilizando técnicas de Ciência de Dados e Processamento de Linguagem Natural (PLN) para investigar o sentimento expresso em textos de mídias sociais. Essa metodologia permitiu a compreensão da percepção do consumidor em um contexto digital dinâmico.

O objeto empírico do estudo consistiu em comentários em língua portuguesa publicados na plataforma digital Reddit, especificamente relacionados ao lançamento do smartphone Samsung Galaxy S25. A escolha do Reddit justificou-se pela sua ampla utilização na disseminação de opiniões espontâneas sobre produtos de tecnologia, conforme observado em estudos de mineração de opinião (Lucini et al., 2020).

O recorte temporal da coleta de dados abrangeu o período de janeiro de 2024 a dezembro de 2025. Esse intervalo foi segmentado em três fases distintas para permitir a análise da evolução do sentimento dos consumidores: rumores e especulações (janeiro de 2024 a 21 de janeiro de 2025), lançamento (22 de janeiro a 28 de fevereiro de 2025) e pós-lançamento (março a dezembro de 2025), seguindo a relevância da dimensão temporal em avaliações online (Cui et al., 2012; Floyd et al., 2014).

A coleta de dados foi realizada por meio do “endpoint” JSON público da plataforma Reddit. Utilizaram-se palavras-chave específicas relacionadas ao produto, incluindo ‘Galaxy S25’, ‘S25 Ultra’, ‘Samsung Galaxy S25’, ‘Samsung S25’ e ‘S25 Plus’. A busca foi direcionada a subreddits brasileiros, como r/brasil, r/brasilivre e r/tecnologia, e subreddits globais de tecnologia, como r/samsung, r/GalaxyS25 e r/Android.

Após a coleta inicial, aplicaram-se procedimentos de filtragem para garantir que apenas textos em língua portuguesa fossem incluídos no corpus. Adicionalmente, foram excluídas mensagens duplicadas, conteúdos automatizados, publicações promocionais e textos sem relação direta com o produto, em conformidade com metodologias empregadas em pesquisas similares (Cui et al., 2012; Floyd et al., 2014).

O pré-processamento dos textos visou reduzir ruídos e padronizar o corpus para a aplicação dos modelos de PLN. As etapas incluíram a conversão de todos os textos para letras minúsculas, a remoção de URLs, menções de usuários (u/) e referências a subreddits (r/), a formatação Markdown do Reddit, emojis, pontuação e caracteres especiais.

Complementarmente, realizou-se a eliminação de “stopwords” da língua portuguesa e a aplicação de lematização para reduzir as palavras às suas formas canônicas. Esses procedimentos são práticas consolidadas na literatura de mineração de opinião e análise de sentimento, essenciais para aprimorar o desempenho de modelos de classificação textual (Hu e Liu, 2004; Araci, 2019; Lucini et al., 2020).

A análise de sentimento foi conduzida utilizando o modelo BERTimbau, uma adaptação do modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) pré-treinada para a língua portuguesa (Souza, Nogueira e Lotufo, 2020). A escolha do BERTimbau justificou-se pela composição do corpus em português e pelo desempenho superior de arquiteturas baseadas em “transformers” em tarefas de análise de sentimento (Araci, 2019).

O modelo BERTimbau fundamenta-se na arquitetura “transformer” (Vaswani et al., 2017), que emprega mecanismos de autoatenção para processar sequências textuais de forma paralela e capturar dependências de longo alcance. O BERT, por sua vez, utiliza exclusivamente blocos “encoder” do “transformer” para modelagem bidirecional do contexto textual (Devlin et al., 2019).

O modelo BERTimbau foi ajustado por meio de “fine-tuning” para a tarefa de classificação de polaridade dos comentários em três categorias: positiva, negativa e neutra. As camadas finais do modelo foram adaptadas de forma supervisionada, permitindo que as representações contextuais aprendidas no pré-treinamento fossem ajustadas ao domínio específico de comentários sobre smartphones.

Após a classificação dos comentários, os dados foram agregados temporalmente para analisar a evolução do sentimento dos consumidores ao longo do período estudado. Essa agregação permitiu comparar o sentimento entre as fases de rumores e especulações, lançamento e pós-lançamento do produto, conforme a importância de análises dinâmicas (Cui et al., 2012).

Adicionalmente, realizaram-se análises exploratórias dos comentários classificados como positivos e negativos. O objetivo foi identificar temas recorrentes e atributos do produto mais frequentemente associados às avaliações dos consumidores. Examinou-se a frequência e a ocorrência de termos relacionados a aspectos como desempenho, preço, design, bateria e funcionalidades (Hu e Liu, 2004; Floyd et al., 2014).

Em relação aos cuidados éticos, a pesquisa utilizou exclusivamente dados secundários de acesso público, sem qualquer interação direta com os autores das publicações analisadas. Não foram coletadas informações pessoais ou dados sensíveis, assegurando o anonimato dos usuários. O estudo esteve em conformidade com as diretrizes éticas aplicáveis a pesquisas baseadas em dados públicos (Cui et al., 2012; Lucini et al., 2020).

3. Resultados e Discussão

A análise do sentimento dos consumidores brasileiros em relação ao lançamento do Samsung Galaxy S25 foi fundamentada em um corpus de 1.320 textos em língua portuguesa, coletados na plataforma Reddit entre janeiro de 2024 e dezembro de 2025. Desse total, 1.279 textos, representando 96,9% do corpus, consistiam em comentários, enquanto 41 (3,1%) eram posts que iniciavam discussões. O comprimento médio dos textos foi de 211,5 caracteres, com uma mediana de 110 caracteres, refletindo a natureza concisa e informal das interações em mídias sociais. Essa predominância de comentários sobre posts é um reflexo da dinâmica do Reddit, onde as discussões se desenvolvem a partir de um número limitado de tópicos iniciais.

A distribuição temporal do corpus revelou dois períodos de intensa atividade de discussão. O primeiro ocorreu no primeiro semestre de 2024, com picos notáveis em fevereiro, registrando 154 textos, e em abril, com 172 textos. Esses picos coincidiram com fases de vazamentos e especulações sobre as características do Galaxy S25. Após um período de menor volume entre julho e novembro de 2024, o último trimestre de 2025 apresentou um aumento significativo nas discussões, com 125 textos em outubro, 106 em novembro e 188 em dezembro. Esse padrão temporal sugere um amadurecimento da experiência de uso do produto e um possível aumento de discussões impulsionadas por promoções de fim de ano ou comparações com modelos concorrentes lançados ao longo do ano.

A avaliação do modelo BERTimbau, após o processo de fine-tuning para a classificação ternária de sentimento, demonstrou um desempenho robusto. O modelo alcançou uma acurácia de 78,26% e um F1 Macro de 78,21% no conjunto de teste. A classe negativa obteve o melhor desempenho individual, com Precision de 82,51%, Recall de 78,65% e F1-Score de 80,53%. A classe positiva apresentou o maior Recall, de 82,41%, indicando que a maioria dos textos positivos foi corretamente identificada, embora com uma Precision de 74,17%, sugerindo algumas classificações errôneas de textos neutros como positivos. A classe neutra, por sua vez, registrou um desempenho equilibrado, com Precision de 76,67%, Recall de 75,41% e F1-Score de 76,03%.

A análise da matriz de confusão revelou que a principal fonte de erro do modelo concentrou-se na fronteira entre as classes negativa e neutra. Das 192 amostras negativas no conjunto de teste, 151 foram classificadas corretamente, com 29 confundidas com a classe neutra e 12 com a positiva. Das 183 amostras neutras, 138 foram corretamente classificadas, 26 atribuídas à classe negativa e 19 à positiva. Das 108 amostras positivas, 89 foram classificadas corretamente, 13 confundidas com a classe neutra e apenas 6 com a negativa. Esse comportamento é esperado em textos informais de mídias sociais, onde o tom crítico e analítico frequentemente transita entre essas categorias, dificultando a distinção clara.

A confiança média do modelo nas predições foi de 96,1%, com a distribuição das probabilidades atribuídas a cada classe exibindo um comportamento bimodal. Isso indica que o modelo tende a classificar os textos com um elevado grau de certeza, sem uma concentração significativa de casos na zona de ambiguidade. A análise da distribuição de confiança por classe predita confirmou essa robustez, com as três categorias apresentando medianas superiores a 0,97, e uma proporção reduzida de outliers de baixa confiança, o que reforça a confiabilidade das classificações realizadas pelo modelo BERTimbau.

Após a aplicação do modelo ao corpus completo, a distribuição geral dos sentimentos revelou uma predominância de comentários neutros, que representaram 39,8% (526 textos), seguidos de perto pelos negativos, com 38,3% (505 textos), e os positivos, com 21,9% (289 textos). Esse padrão é consistente com a literatura de análise de sentimento em mídias sociais, que frequentemente observa uma maior frequência e detalhamento nas manifestações de insatisfação dos consumidores. Essa tendência pode ser interpretada como um mecanismo de redução de incerteza no processo decisório, onde as avaliações negativas recebem maior atenção (Floyd et al., 2014).

Uma análise complementar por tipo de conteúdo evidenciou uma diferença expressiva entre posts e comentários. Os posts que iniciam discussões apresentaram um sentimento negativo em 48,8% dos casos e positivo em apenas 4,9%. Em contraste, os comentários exibiram uma distribuição mais equilibrada, com 37,9% de sentimento negativo e 22,4% de positivo. Esse achado sugere que a motivação para iniciar uma nova discussão no Reddit está fortemente associada à insatisfação, enquanto as opiniões positivas tendem a emergir de forma reativa, como contribuições em conversas já em andamento. Essa assimetria tem implicações metodológicas, indicando que métricas baseadas exclusivamente no volume de publicações podem superestimar o sentimento negativo.

A análise de engajamento, medida pelo número de “upvotes”, revelou que não houve correlação estatisticamente significativa entre o sentimento dos comentários e o engajamento recebido (Spearman p = 0,031; p = 0,259). Embora os textos positivos tenham apresentado uma média de score ligeiramente superior (9,69) em comparação aos negativos (7,55) e neutros (3,63), as medianas foram iguais a 1,0 para as três categorias. Esse resultado indica que a visibilidade dos comentários no Reddit não é significativamente influenciada pela polaridade do sentimento, conferindo representatividade equilibrada ao corpus analisado e reduzindo o risco de viés de exposição nos resultados.

A análise temporal do sentimento, estruturada em três fases do ciclo de vida do produto, revelou dinâmicas distintas. Na fase de rumores e especulações, que abrangeu 585 textos (44,3% do corpus), observou-se a maior proporção de sentimento negativo, com 42,7%, acompanhada por 34,5% de sentimento neutro e 22,7% de positivo, resultando em um sentimento médio de 0,80. Esse padrão sugere que vazamentos e especulações sobre mudanças incrementais em relação ao modelo anterior alimentaram expectativas negativas, um achado consistente com estudos que destacam o papel das avaliações antecipadas na formação de percepções prévias ao lançamento (Cui et al., 2012).

Na fase de lançamento, correspondente ao evento Galaxy Unpacked e à chegada do produto ao mercado brasileiro, foram analisados 58 textos. O sentimento negativo recuou para 25,9%, o neutro ascendeu a 50,0% e o positivo atingiu 24,1%, elevando o sentimento médio para 0,98, o mais alto entre as três fases. Essa reconfiguração indica que o contato direto com as especificações oficiais e os primeiros “reviews” equilibrou a percepção dos consumidores, corrigindo parcialmente o viés negativo formado na fase anterior. Esse comportamento está em consonância com a literatura que aponta o papel das avaliações positivas como mecanismo de confirmação da decisão de compra (Chevalier e Mayzlin, 2006; Elwalda e Lü, 2016). Contudo, o volume reduzido de textos nessa fase impõe cautela na generalização, embora a tendência seja consistente.

Na fase de pós-lançamento, a mais volumosa com 673 textos (51,0% do corpus), o sentimento estabilizou-se em um patamar de maior equilíbrio, com 43,2% neutro, 35,7% negativo e 21,1% positivo, e um sentimento médio de 0,85. A redução do sentimento negativo em relação à fase de rumores (de 42,7% para 35,7%) indica que, embora as críticas tenham persistido, a experiência efetiva de uso contribuiu para uma percepção menos polarizada. A série temporal com média móvel de sete dias permitiu observar a evolução diária do sentimento, oscilando predominantemente entre 0,6 e 1,0 na fase de rumores, refletindo ceticismo. Um pico acentuado de sentimento positivo foi observado no início de fevereiro de 2025, coincidindo com as primeiras impressões e análises de uso do produto.

No pós-lançamento, as oscilações tornaram-se mais frequentes, com picos positivos pontuais, como em dezembro de 2025, e vales negativos recorrentes. Isso indica que a percepção dos consumidores é continuamente influenciada por fatores contextuais, como atualizações de software, variações de preço e lançamentos de concorrentes. A análise de sentimento por atributo do produto permitiu identificar as dimensões específicas que orientam a percepção dos consumidores, revelando a complexidade das opiniões expressas pelos usuários.

A inteligência artificial embarcada, denominada Galaxy AI, destacou-se como o atributo mais discutido, com 588 menções. Apesar do alto volume de menções, o sentimento associado foi predominantemente negativo, com 46,9%, resultando em um “sentiment score” de 0,73, e 32,7% neutro e 20,4% positivo. O elevado volume de menções confirma o êxito da estratégia da Samsung em posicionar a IA no centro das discussões. Contudo, a predominância de sentimento negativo indica que os consumidores brasileiros não perceberam valor tangível suficiente nas funcionalidades oferecidas para justificar o posicionamento premium do dispositivo.

A bateria configurou-se como o atributo com a maior proporção de sentimento negativo, alcançando 55,9% (102 menções), e o menor “sentiment score”, de 0,66. Esse resultado evidencia que a manutenção da mesma capacidade de 5.000 mAh do modelo anterior gerou insatisfação expressiva. O software, especificamente a interface One UI 7, apresentou 53,6% de sentimento negativo (207 menções), sugerindo que aspectos relacionados à experiência de uso do sistema, como estabilidade e mudanças na interface, constituem fontes relevantes de insatisfação para os usuários.

O design do aparelho registrou 53,5% de negatividade (114 menções), indicando que a percepção de inovação visual entre gerações foi considerada insuficiente pelos consumidores. Em contraste, a câmera revelou-se o atributo com a melhor avaliação relativa, com 25,9% de sentimento positivo e 41,4% de negatividade, e um “sentiment score” de 0,85, o mais alto entre os atributos com volume expressivo de menções. Esse resultado é consistente com a atualização significativa realizada pela Samsung no sensor ultrawide, que passou de 12 para 50 megapixels, representando uma melhoria perceptível e valorizada pelos consumidores. A literatura sobre mineração de opinião sustenta que atributos funcionais de alta relevância exercem influência desproporcional sobre a percepção geral do produto, especialmente quando as expectativas dos consumidores são atendidas ou superadas (Hu e Liu, 2004).

As comparações com concorrentes apresentaram padrões distintos. As menções envolvendo a Apple registraram 52,5% de sentimento negativo (198 menções), refletindo a rivalidade entre as marcas e a tendência dos consumidores a utilizarem a comparação como instrumento de crítica. As comparações com a Xiaomi, embora em menor volume (62 menções), registraram o menor índice de negatividade entre os comparativos (40,3%) e o maior percentual de sentimento neutro (37,1%), com “sentiment score” de 0,82. Isso sugere que os consumidores percebem a marca chinesa como uma alternativa que oferece melhor relação custo-benefício. A comparação com o modelo anterior, o Galaxy S24, registrou 46,4% de sentimento negativo (112 menções), evidenciando que uma parcela significativa dos consumidores não percebeu evolução suficiente entre as gerações para justificar a atualização. O preço, o segundo atributo mais discutido (225 menções), apresentou 42,7% de sentimento negativo e “sentiment score” de 0,81, refletindo a percepção recorrente de que o posicionamento de preço premium da Samsung no mercado brasileiro enfrenta resistência significativa.

O cruzamento entre atributos e fases temporais revelou dinâmicas particularmente relevantes para a compreensão da evolução da percepção dos consumidores ao longo do ciclo de vida do produto. A bateria, por exemplo, apresentou uma trajetória de deterioração contínua, com o sentimento negativo passando de 51,5% nos rumores para 64,7% no pós-lançamento, e o “sentiment score” recuando de 0,71 para 0,56. Esse foi o único atributo cuja percepção piorou significativamente após o uso real e prolongado do dispositivo, sugerindo que as expectativas de autonomia não foram atendidas pela experiência cotidiana de uso e que a estagnação da capacidade da bateria constitui uma vulnerabilidade competitiva crescente ao longo do ciclo de vida do produto.

Em sentido oposto, a câmera e o preço apresentaram uma melhora expressiva na fase de lançamento, com sentimento positivo atingindo 50,0% e 42,9% respectivamente. Isso indica que as primeiras impressões de uso validaram as expectativas quanto à qualidade fotográfica e que eventuais ofertas de lançamento atenuaram a resistência ao preço. A inteligência artificial, por sua vez, manteve um comportamento relativamente estável, com sentimento negativo oscilando entre 47,5% nos rumores e 43,7% no pós-lançamento, indicando que nem a experiência real de uso alterou substancialmente a percepção cética dos consumidores quanto ao valor das funcionalidades de IA. O desempenho apresentou os maiores índices de negatividade em todas as fases, com 60,2% nos rumores e 59,8% no pós-lançamento, sugerindo que, apesar do processador Snapdragon 8 Elite, as expectativas dos consumidores em relação à performance permaneceram elevadas e parcialmente insatisfeitas. O design, por sua vez, apresentou melhora relevante entre as fases de rumores (59,3% negativo) e pós-lançamento (44,7% negativo), indicando que a experiência tátil e visual do produto atenuou as críticas iniciais formuladas com base em imagens e vazamentos.

Em síntese, os resultados demonstram que a percepção dos consumidores não é estática, mas evolui de forma diferenciada conforme o atributo analisado e a fase do ciclo de vida do produto. Enquanto a câmera, o preço e o design apresentaram melhora expressiva após o contato direto com o produto, a bateria configurou-se como uma exceção notável, com uma trajetória de deterioração contínua. A inteligência artificial e o desempenho mantiveram padrões de negatividade relativamente estáveis, sugerindo que a experiência de uso não foi suficiente para alterar as percepções formadas durante a fase de especulações. Esses achados reforçam a importância de análises multidimensionais que integrem a dimensão temporal e os atributos do produto para uma compreensão aprofundada da dinâmica do sentimento dos consumidores em lançamentos de smartphones premium, evidenciando que a inovação incremental encontra limites na capacidade de gerar valor percebido suficiente para sustentar o posicionamento premium do produto no mercado brasileiro.

4. Conclusão

Este estudo se propôs a analisar o sentimento de consumidores brasileiros em relação ao lançamento do Samsung Galaxy S25, utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural sobre comentários em língua portuguesa coletados na plataforma Reddit. Verificou-se a aplicação bem-sucedida do modelo BERTimbau, ajustado para classificação ternária de sentimento, que alcançou acurácia de 78,26% e F1 Macro de 78,21%. A análise temporal revelou que o sentimento negativo predominou na fase de rumores e especulações, recuou durante o lançamento e estabilizou-se no pós-lançamento. Identificou-se a inteligência artificial embarcada (Galaxy AI) como o tema mais discutido, porém com sentimento predominantemente negativo, enquanto a bateria configurou-se como o atributo com maior insatisfação, sendo o único cuja percepção se deteriorou após o uso real do dispositivo. Em contraste, a câmera destacou-se com a melhor avaliação relativa. Os achados indicaram que a inovação incremental encontra limites na capacidade de gerar valor percebido suficiente para sustentar o posicionamento premium do produto no mercado brasileiro.

A principal contribuição deste estudo reside na demonstração da viabilidade e relevância da aplicação de técnicas de PLN para uma análise multidimensional da percepção dos consumidores em lançamentos de smartphones premium no mercado brasileiro. Os resultados oferecem reflexões práticas para estratégias empresariais, evidenciando que a comunicação sobre a inteligência artificial, embora eficaz em gerar visibilidade, não se traduziu em percepção positiva de valor, sugerindo a necessidade de focar em casos de uso práticos. A deterioração da percepção sobre a bateria, o único atributo a piorar após o uso real, aponta para uma vulnerabilidade competitiva e a necessidade de investimentos em sua capacidade. Observou-se que o volume reduzido de textos na fase de lançamento impõe cautela na generalização de alguns resultados. Para o futuro, as empresas podem considerar estratégias de gestão de expectativas durante o período de rumores para atenuar o viés negativo inicial, e análises que complementem o volume de publicações com a distribuição de sentimento para evitar superestimar a negatividade.

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Vaswani et al., 2017 [Referência completa não encontrada no documento original]

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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