TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (UAEADTec)
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Item Análise de sentimentos em publicações do Stackoverflow(2019-08-22T03:00:00Z) Santos, Luiz Felipe dos; Trindade, Cleyton Carvalho da; http://lattes.cnpq.br/6298429503812388A utilização de redes sociais, fóruns e diversos meios de comunicação, vem crescendo ex-ponencialmente, refletindo diretamente na quantidade de dados gerados na internet, uma grande parcela dos dados gerados, estão abertos e podem ser acessados e processados. Com isso, as possibilidades geradas com os dados abertos, tem atraído vários pesquisadores e empresas, com o intuito de extrair informações preciosas sobre seus clientes. As informações extraídas a partir dessa massa de dados, podem mudar a estratégia de diversas empresas e pessoas. Nos fóruns sobre computação, é possível visualizar o mesmo padrão, várias pessoas interagindo e gerando diversas informações sobre a tecnologia da informação e seus derivados. A pesquisa passará por todo o ciclo da análise de sentimentos, captação dos dados na plataforma do StackOverflow, tratamento dos dados, processamento de linguagem natural, treinamento dos algoritmos e a classificação. Com o intuito de mostrar as etapas de processamento e classificação dos dados, comparar as abordagens de classificação e extrair informações sobre a base de dados analisada. Após a aplicação do ciclo da análise de sentimentos, foi possível comparar os resultados de cada classificador e extrair informações sobre a base de dados analisada, sobre a performance dos classificadores em base de dados não estruturadas e a dificuldade de trabalhar com base de dados na língua portuguesa.Item Análise do comportamento através dos dados coletados na internet(2021-04-07T03:00:00Z) Lima, Priscilla Amarante de; Diniz, Juliana Regueira Basto; http://lattes.cnpq.br/0175193064988810; http://lattes.cnpq.br/7284770857817456Este trabalho apresenta uma análise sobre o comportamento humano através dos dados coletados na internet. Serão apresentadas as Big Techs e o estudo de caso da Cambridge Analytica. Os registros digitais de comportamento podem ser acessados, através das curtidas no Facebook e serem usadas para prever de forma automática e precisa um intervalo de atributos pessoais altamente confidenciais, incluindo: orientação sexual, etnia, pontos de vista religiosos e políticos, traços de personalidade, inteligência, felicidade, uso de substâncias viciantes, separação dos pais, idade e sexo. A análise apresentada é baseada em um conjunto de dados de mais de 58.000 voluntários que forneceram curtidas no Facebook, perfis demográficos detalhados e os resultados de vários testes psicométricos. O modelo proposto usa redução de dimensionalidade para processar os dados de curtidas, que são então inseridos em regressão linear para prever perfis psicodemográficos individuais de curtidas. O modelo classifica corretamente entre homens homossexuais e heterossexuais em 88% dos casos, afro-americanos e Americanos caucasianos em 95% dos casos, e entre democratas e Republicanos em 85% dos casos. Para o traço de personalidade "Abertura", a precisão da previsão está próxima da precisão teste-reteste de um padrão teste de personalidade. São apresentados exemplos de associações entre atributos e curtidas e discutidas as implicações para a personalização online e privacidade.