| Título: | Modelo de clusterização de dados para identificação de grupos de opinião em uma ferramenta de participação social |
| Autor(es): | Martins, Tallys Gustavo |
| Orientador(es): | Meirelles, Paulo Roberto Miranda |
| Assunto: | Cluster
Mineração de dados |
| Data de apresentação: | Jul-2017 |
| Data de publicação: | 2-Abr-2018 |
| Referência: | MARTINS, Tallys Gustavo. Modelo de clusterização de dados para identificação de grupos de opinião em uma ferramenta de participação social. 2017. 67 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. |
| Resumo: | A expansão da internet, com seu grande potencial para propagação de informação, juntamente com o crescimento de plataformas de rede social, criaram um ambiente digital cheio de movimentos de expressão e manifestação das opiniões sociais. Nesse mundo online, o desafio de entender e estudar como se comportam esses movimentos e opiniões é grande, principalmente devido ao modelo de interação baseado em “fóruns/threads” adotado pela maioria das ferramentas. Buscando facilitar o estudo das opiniões e comportamento das populações, e também aumentar o engajamento das pessoas para debater suas ideias, as plataformas Polis e Empurrando Juntos abordam uma dinâmica diferente de interação para que os indivíduos expressem seus pontos de vista. Nessa dinâmica, os usuários podem criar um debate sobre algum tema e escrever comentários a respeito do que pensam. Então, outros usuários podem reagir a estes comentários concordando, discordando ou ignorando os mesmos, algo similar à funcionalidade “Curtir” do Facebook. O objetivo desse trabalho é aplicar uma análise com algoritmos de clusterização para identificar grupos de opinião em conversas online criadas sobre essa dinâmica, reconhecendo usuários que reagem aos comentários de maneira parecida. |
| Abstract: | The internet expansion and it’s big potential to spread information, together with the growth of the social network platforms, created a digital environment full of social movements and manifestation of opinions. In this connected world, is a big challenge to understand and study how this movements and opinions behave, mainly due to the interaction model based on “foruns/threads” adopted by most of the tools. Aiming to facilitate the studies of the populations behaviour, and also increase the engagement of people who want to debate their ideas, the platforms Polis and Pushing Together address a different dynamic of interaction for individuals to express their thoughts. In this dynamic the users can debate about any topic and write comments about what they think. So others users can react to this comments agreeing, disagreeing or ignoring them, something similar to the Facebook “like” feature. The purpose of this work is to apply an analysis with clustering algorithms to identify groups of opinion on online discussions created in this dynamic, recognizing users that react similarly to the comments. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2017. |
| Aparece na Coleção: | Engenharia de Software
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