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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.280: "Predição de Influência em Redes Sociais usando Traços de Personalidade"

O aluno Renê Nóbrega de Sousa Gadelha irá defender seu trabalho dia 3 de julho, às 15h, no Anfiteatro Início: 03/07/2013 às 15:00 Término: 03/07/2013 às 17:00 Local: Anfiteatro do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº  1.280
 
Aluno: Renê Nóbrega de Sousa Gadelha
Orientador: Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio
Co-orientador:
Título: Predição de Influência em Redes Sociais usando Traços de Personalidade
Data: 3/7/2013
Hora/Local: 15h – Anfiteatro
Banca Examinadora:
Prof. Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco (UFPE / CIn)
Prof. Guilherme Ataíde Dias  (UFPB / Departamento de Ciência da Informação)
Prof. Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio (UFPE / CIn)
 
RESUMO:
 
Redes Sociais Online permitem interação e compartilhamento de conteúdo virtual entre usuários, possibilitando também a esses difundirem ideias, opiniões e notícias. Toda esta informação, se interpretada, pode ser um recurso valioso, principalmente para captação de feedback sobre produtos, pessoas, marcas e etc. O Twitter se posiciona entre as redes sociais online mais utilizadas, com mais de 200 milhões de usuários ativos pelo mundo, que publicam atualmente cerca de 400 milhões de mensagens (tuítes) por dia. No entanto, a grande quantidade de informação disponível dificulta a análise de todo este conteúdo. Diversas propostas abordam esse problema por meio de métodos para identificação de usuários influentes, os quais representam o pensamento coletivo ou exercem influência sobre outros. Ao identificar influenciadores utilizando as informações contidas no perfil do usuário, estes métodos estão restritos a uma única rede social e, também, inviabilizam-se na atribuição de influência social para novos usuários. Como solução, este trabalho aborda os traços de personalidade do modelo Big Five, características descritivas e intrínsecas dos humanos, a fim de identificar influenciadores em redes sociais. Para isso, são definidas duas tarefas de regressão: a primeira consiste em uma análise de correlação entre os traços de personalidade e oito indicadores de influência social do Twitter; na segunda, são treinados modelos de regressão combinando traços de personalidade para predizer os indicadores de influência. Nos experimentos realizados com dois conjuntos de dados, a precisão dos modelos de regressão foi satisfatória nas métricas de erro quadrático e absoluto. Os ranques de influência produzidos pelos modelos de regressão são similares aos ranques ideais e suas ordenações correspondem a mais de 60% das ordenações ideais. Os resultados da análise de correlação possibilitaram caracterizar influenciadores como indivíduos emocionalmente estáveis, extrovertidos, organizados e criativos.
 
Palavras-chave: Análise de Redes Sociais, Detecção de Influência, Análise de Regressão, Traços de Personalidade. 
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