Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2018.A capacidade de gerar inovações tem se estabelecido como um diferencial para o sucesso, crescimento e prosperidade das organizações. Defronte da competitividade e disputa por espaço de mercado, a capacidade de identificar ideias inovadoras tanto internamente, quanto externamente à organização, tornou-se um fator fundamental para preservar a organização no mercado. Neste sentido, a área de Gestão de Ideias compreende essa necessidade, sendo considerada o processo de coleta, análise e seleção de ideias para desenvolver produtos, serviços ou processos inovadores, ou para aprimorar os já existentes. Porém, as organizações enfrentam desafios na avaliação do grande número de ideias submetidas e seleção de ideias que possam gerar satisfação aos clientes e rentabilidade à organização. Além disso, muitas organizações não possuem métodos para avaliar as ideias submetidas e sofrem de falta de mão-de-obra especializada para realizar essa tarefa. A partir disto, este trabalho propõe um método baseado em Mineração de Opinião e na Análise de Agrupamentos como suporte à Gestão de Ideias, objetivando auxiliar o processo de análise e seleção de ideias inovadoras. Com o intuito de demonstrar a viabilidade do método proposto, foi desenvolvido um protótipo para suportar as fases de indexação, extração, polarização, agrupamento e avaliação de ideias. O protótipo foi aplicado em quatro cenários de estudo utilizando ideias coletadas na comunidade de Gestão de Ideias Ubuntu Brainstorm®. A partir da aplicação do protótipo verificou-se que agrupamentos de ideias essencialmente positivas possuem uma tendência maior a serem selecionados para implementação. Por fim, destaca-se que o método proposto neste trabalho através da integração entre as áreas de Mineração de Opinião e Análise de Agrupamentos demonstrou-se capaz de auxiliar na tomada de decisão contribuindo para o processo de análise e agrupamento de quais ideias deveriam ou não serem implementadas.Abstract : The ability to generate innovations has established itself as a differential for the success, growth and prosperity of organizations. Faced with competitiveness and dispute for market space, the ability to identify innovative ideas both internally and externally to the organization has become a key factor in preserving the organization in the market. In this sense, the area of Idea Management understands this need, considering the process of collect, analysis and selection of ideas to develop innovative products, services or processes, or to improve existing ones. However, organizations face challenges in evaluating the large number of ideas submitted and selecting ideas that can generate customer satisfaction and profitability for the organization. In addition, many organizations lack methods to evaluate ideas submitted and suffer from a lack of skilled labor to accomplish this task. Therefore, this work proposes a model based on Opinion Mining and Clusters Analysis as support to Idea Management, aiming to assist the process of analysis and selection of innovative ideas. In order to demonstrate the feasibility of the proposed model, a prototype was developed to support the phases of indexing, extraction, polarization, clustering and evaluation of ideas. The prototype was applied in four scenarios using ideas collected from the Ubuntu Brainstorm® Idea Management community. Applying the prototype it was verified that clusters of essentially positive ideas have a greater tendency to be selected for implementation. Finally, it is worth noting that the model proposed in this work through the integration between the areas of Opinion Mining and Cluster Analysis was able to assist in decision making by contributing to the process of analysis and grouping of which ideas should or should not be implemented.