Modelo Assistente para Classificação de Dados Provenientes de Redes Sociais: Um Estudo de Caso com Dados do Twitter
Nome: HENRIQUE GOMES BASONI
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 14/04/2015
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| ELIAS SILVA DE OLIVEIRA | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| ELIAS SILVA DE OLIVEIRA | Orientador |
| MARIA CLÁUDIA COSTA IRIGOYEN | Examinador Interno |
| PATRICK MARQUES CIARELLI | Examinador Externo |
| RICARDO BASTOS CAVALCANTE PRUDÊNCIO | Examinador Externo |
Resumo: Desde seu surgimento as redes sociais virtuais como Twitter têm alcançado exorbitante quantidade de usuários em todo o mundo, tornando-se um ambiente de imensurável potencial para pesquisas sociais, econômicas, culturais e etc. Cada vez mais pesquisadores têm voltado sua atenção para a grande massa de dados gerada diariamente nesse meio. Entretanto, lidar com grandes quantidades de dados é uma tarefa custosa quando realizada manualmente. O objetivo desta pesquisa é propor um conjunto de ferramentas e metodologia tal que possa diminuir o esforço humano gasto na organização de grandes massas de dados provenientes de redes sociais. Para atingir tal objetivo é proposto um modelo de trabalho iterativo, que explora ao máximo o conhecimento existente em uma pequena porção de dados manualmente analisada por especialistas. O modelo de trabalho combina técnicas de recuperação de informação como algoritmos de classificação e agrupamento com objetivo de tornar o resultado do processo mais parecido ao que o especialista obteria caso o realiza-se completamente manualmente. O modelo proposto foi colocado a prova com uso de dois conjuntos de dados extraídos do Twitter e manualmente classificado muito antes da realização desta pesquisa. Os resultados mostraram-se promissores.
