Acknowledging the competition among higher education institutions, the universities are in search of innovating strategies for their activities. This article represents the creation of a computer system that, utilizing text data mining and sentiment analysis, identifies the polarity of opinions sent by Twitter users about the Universidade do Sul de Santa Catarina - UNISUL. The classification is made using the Naive Bayes probabilistic classification. This algorithm uses machine supervised learning techniques and, for the training algorithm, a number of collected tweets were manually classified by a psychologist. Through result validation, it was found a 75,3% efficiency, which can be considered a good performance bearing in mind that what was developed is a prototype.Tendo em vista a competitividade entre as instituições de ensino superior, as universidades estão em busca de estratégias inovadoras para suas atividades. Esse artigo apresenta a criação de um sistema computacional que, utilizando a aplicação da mineração de texto e análise de sentimentos, identifica a polaridade das opiniões emitidas pelos usuários do Twitter sobre a Universidade do Sul de Santa Catarina - UNISUL. A classificação é realizada utilizando o classificador probabilístico Naive Bayes. Este algoritmo utiliza técnicas de aprendizagem de máquina supervisionado e, para o treinamento do algoritmo, uma parte dos tweets coletados foram classificados manualmente por uma psicóloga. Através da validação de resultados, foi obtido 75,3% de eficiência, o que pode ser considerado um bom desempenho considerando que foi desenvolvido apenas um protótipo.