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| Acadêmico(a): Marco Aurélio Beber |
| Título: Sistema de Monitoramento de Redes Sociais Digitais utilizando Redes Neurais Artificiais |
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| Introdução: |
Os sites que têm por objetivo conectar e promover a interação entre grupos de pessoas são conhecidos como redes sociais digitais. Assim como as redes de computadores são conjuntos de máquinas conectadas através de cabos, as redes sociais são compostas por grupos de pessoas ou organizações que se conectam através de relações, como amizade, trabalho em equipe ou troca de informação (GARTON; HAYTHORNTHWAITE; WELLMAN, 1997, p.1).
Uma das características das redes sociais digitais é que o seu consumidor, ou usuário, é capaz de publicar conteúdo dentro da rede. Esse conteúdo pode variar de simples mensagens de texto, comunicando atividades cotidianas, até conteúdos mais elaborados, como imagens e vídeos. Para Tomaél, Alcará e Chiara (2005), “as redes sociais constituem uma das estratégias subjacentes utilizadas pela sociedade para o compartilhamento da informação e do conhecimento [...]”.
Como consequência dessa característica, volumes de dados gigantescos são gerados diariamente dentro das redes. Levando-se em conta o exemplo da rede social Facebook, seus usuários fazem upload de um bilhão de novas fotos semanalmente, o que é equivalente a 60 Terabytes (BEAVER et al, 2009).
Com o crescimento da quantidade de conteúdo publicado, aumenta a quantidade de conteúdos maliciosos ou irrelevantes que se propagam através da rede. Esse conteúdo vai desde propagandas não solicitadas, até spam. Conteúdos que não são solicitados consomem a atenção do usuário e, em últimos casos, o distúrbio que é causado pelos usuários emissores desses conteúdos reduz a efetividade da comunicação e faz com que ao tentar buscar conteúdo, o usuário encontre dificuldades e acabe frustrado por perder seu tempo visualizando conteúdos irrelevantes (BENEVENUTO; ALMEIDA; SILVA, 2012).
Relacionando a quantidade de informação gerada dentro das redes sociais com assuntos não solicitados ou irrelevantes, surge a necessidade de monitorar e filtrar os conteúdos que estejam de acordo com os interesses dos usuários. Para Martins e Coello (2010), "[...] os sistemas de filtragem de informação têm que ser personalizados para satisfazer os interesses de cada usuário, assumindo o papel de assistentes pessoais”.
Apesar de existirem alternativas de sistemas para o monitoramento e filtro de publicações na rede social digital Twitter, não foi encontrado um sistema que fosse capaz de realizar o filtro das publicações de maneira eficaz.
Diante deste cenário, este trabalho consiste em uma solução para obter informações relevantes nas redes sociais digitais através de um sistema de monitoramento e filtro de conteúdos. Trata-se de um sistema na plataforma web, onde o conteúdo apresentado ao usuário é baseado no uso de uma rede neural artificial, treinada com base nos seus interesses específicos.
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