Nos times de futebol, não diferente com o que já acontece em outros tipos de atividade no moderno mundo dos esportes, tenta-se obter, o quanto possível, informações consistentes dos atletas. Atualmente, é muito importante não só controlar os indicadores fisiológico, nutricional e de saúde, mas também outros aspectos. A performance de um jogador pode ser medida de um modo objetivo (e.g. Gols marcados, assistências, interceptações). Isso tem sido um método de comparar e ordenar os melhores jogadores por categorias. Após anos de estudo, muitos outros fatores que podem influenciar a performance dos jogadores têm sido descobertos e estudados, considerando não só os fatores objetivos, mas também os fatores subjetivos. Comentários de jogo extraídos de diferentes fontes (e.g., mídia social e mídia formal) também desempenham um importante papel na avaliação de performance subjetiva. Através da similaridade semântica este estudo busca contribuir com o entendimento de conceitos usados em comentários, especificamente cada palavra-chave associada aos processos do jogo usadas nos comentários publicados nas mídias social e formal. Esse trabalho também busca analisar o sentimento sobre os times, jogadores e técnicos nas mídias sociais, através da perspectiva dos fãs e da mídia formal sobre a performance. Usando reconhecimento de entidade mencionada e ferramentas de análise de sentimento sobre os comentários e opiniões expressas pelos fãs no Reddit e mídia especializada nos sites de esportes sobre um jogo da UEFA Champions League foi possível distinguir diferentes sentimentos sobre diferentes entidades (jogadores, técnicos e times) e relacionar com aspectos objetivos em um jogo. Além desses resultados também foi possível identificar várias deficiências dessas ferramentas neste contexto. (e.g., ironia e gírias). Os resultados obtidos mostraram que semanticamente os fãs e a mídia formal comentam sobre o jogo de uma forma mais objetiva, segundo a análise de similaridade feita na estrutura Work domain Analysis (WDA) e através da análise de sentimento foi possível ter impressões sobre os principais tópicos comentados e a relação com alguns eventos do jogo.

Football teams, not different from what already occurs in other kinds of activities in the modern sports world, try to obtain, as much as possible, consistent information on athletes. Currently, it is very important to control not only the physiology, nutrition, and health indicators, but several other aspects. Player’s performance can be measured in an objective way (e.g., Goals scored, assists, interceptions), this being seldom a method to compare and rank the best players by categories. Over years of study, many other factors that can influence the players performance have been discovered and studied, considering not only objective factors, but also subjective factors. Match commentary from different sources (e.g., social and formal media) also plays an important role on a more subjective performance assessment. By using semantic similarity analysis this study aims to contribute to the understanding of the concepts that are used in commentaries, notably key phrases associated to match processes used in entries published in social and formal media. This work also aims to analyse the sentiment about teams, players, and coaches in social media, thus, it explores the fans’ and specialised media perspective on performance. By using named entity recognition and sentiment analysis tools over the set of comments and opinions expressed by fans on Reddit and specialized media on sports sites about a UEFA Champions League match it was possible to distinguish different sentiments on different entities (players, coaches, teams) and relate that with objective aspects of that match. In addition to these results, it was also possible to identify several shortcomings of the usage of these tools in this context (e.g., usage of irony, slang). The obtained results showed the comments of fans and formal media about a match as presented in the Similarity Analysis of the Work Domain Analysis (WDA) structure. Through the Sentiment Analysis it was possible to describe some impressions about the most commented topics and the relation with some match events.