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acessibilidade

http://hdl.handle.net/10071/12734
acessibilidade
Title: Melhoria da atratividade internacional das instituições de ensino superior através de análise de sentimentos
Authors: Santos, Carolina Leana Lopes dos
Orientador: Rita, Paulo Miguel Rasquinho Ferreira
Guerreiro, João Ricardo Paulo Marques
Keywords: Internacionalização do ensino superior
Mobilidade
Aluno
Sistemas de apoio à decisão
Text mining
Sentiment analysis
Topic modelling
European higher education
International mobility of students
Decision systems support
Issue Date: 10-Nov-2016
Citation: SANTOS, Carolina Leana Lopes dos - Melhoria da atratividade internacional das instituições de ensino superior através de análise de sentimentos [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2016. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/12734>.
Abstract: A Europa tem investido em várias políticas para aumentar a atratividade do ensino superior europeu devido aos benefícios que a mobilidade internacional de alunos traz, não só às instituições de ensino superior (IES) mas também aos países anfitriões. No entanto as experiências partilhadas na Internet por ex-alunos podem influenciar fortemente a reputação das instituições e consequentemente, a escolha do local de estudo de futuros alunos internacionais. Desse modo, analisar a informação partilhada no meio online é crítico para que as IES compreendam melhor as opiniões dos alunos gerindo a sua reputação e indo de encontro àquilo que realmente é atrativo para os mesmos. Contudo, atualmente a quantidade de informação partilhada na Internet é enormíssima sendo impraticável ler todos os comentários no meio online. Assim, técnicas automatizadas capazes de lidar com grandes conjuntos de dados textuais são fundamentais para obtenção de conhecimento mais preciso. No entanto, não foram encontradas investigações que recorressem a estas técnicas para potenciar a atratividade das IES, neste contexto. Na presente dissertação, foram analisadas experiências de alunos internacionais publicadas no meio online, com vista a compreender os principais aspetos que influenciavam a sua satisfação face a uma business-school da Europa. Para tal recorreu-se a técnicas de text mining, análise de sentimentos e topic modelling. Os resultados demonstraram que a satisfação dos alunos face a uma IES é influenciada por vários critérios relacionados com fatores financeiros, motivações pessoais, a imagem do país e a imagem da IES.
Europe have been spending efforts in several policies to increase the attractiveness of the European higher education due to the benefits provided by international mobility of students provide to the higher education institutions (HEI) but also to the host countries. However, experiences written in the Internet by former students can strongly influence the institutions’ reputation and, therefore, influence the choice of future students regarding the HEI they will attend. Thus, analysing the information shared online is critical for HEIS to better understand the students’ opinions, leading HEI to better manage their reputation and meeting what is really attractive to international students. Nevertheless, the amount of information on social media nowadays is so large that it is impractical to read all the reviews. Thereby, automated techniques able to handle large sets of textual data are essential for extracting accurate knowledge. Nonetheless, we haven’t found any investigation that resorts to these techniques to enhance the attractiveness of HEI in this context. On the present dissertation, online reviews of international students about their experience towards a business-school in Europe were studied in order to understand the main drivers influencing students’ satisfaction. For that purpose text mining, sentiment analysis and topic modelling techniques were used. Results showed that students’ satisfaction regarding a business-school is influenced by several criteria related to financial factors, personal motivations, image of the country and image of the HEI.
Peer reviewed: yes
URI: http://hdl.handle.net/10071/12734
Thesis identifier: 201542684
Designation: Mestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisão
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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