Análise do comportamento através dos dados coletados na internet

dc.contributor.advisorDiniz, Juliana Regueira Basto
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0175193064988810
dc.contributor.authorLima, Priscilla Amarante de
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7284770857817456
dc.date.accessioned2022-11-10T21:15:38Z
dc.date.available2022-11-10T21:15:38Z
dc.date.issued2021-04-07
dc.degree.departamentUAEADTec
dc.degree.graduationBacharelado em Sistemas de Informação
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambuco
dc.degree.levelGraduacao
dc.degree.localRecife
dc.description.abstractEste 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.
dc.description.abstractxThis work presents an analysis of human behavior through data collected on the internet. They will be confirmed as Big Techs and the Cambridge Analytica case study. We show that digital records of behavior easily obtained, through likes, through Facebook can be used to automatically and accurately predict a range of highly confidential personal attributes, including: sexual orientation, ethnicity, religious and political views, personality traits, intelligence, happiness, use of addictive substances, separation from parents, age and sex. The based analysis is based on a data set of more than 58,000 volunteers who provided Facebook likes, detailed demographic profiles and the results of various psychometric tests. The proposed model uses dimensionality reduction to pre-process the tanned data, which is then inserted in linear regression to predict individual psych demographic profiles of tanned. The model correctly discriminates between homosexual and heterosexual men in 88% of cases, African-Americans and Caucasian Americans in 95% of cases, and between Democrats and Republicans in 85% of cases. For the personality trait "Aperture", prediction accuracy is close to the test-retest accuracy of a personality test pattern. We give examples of associations between attributes and likes and discuss it as a conclusion for online personalization and privacy.
dc.format.extent46 f.
dc.identifier.citationLIMA, Priscilla Amarante de. Análise do comportamento através dos dados coletados na internet. 2021. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Unidade Acadêmica de Educação a Distância, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2021.
dc.identifier.darkflstrmvhttps://n2t.net/ark:/57462/001300000dgpt
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3443
dc.language.isopor
dc.publisher.countryBrasil
dc.rightsopenAccess
dc.rights.licenseAtribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.pt
dc.subjectAprendizado do computador
dc.subjectIndústria de tecnologia de ponta
dc.subjectFacebook (Rede social on-line)
dc.subjectBig data
dc.titleAnálise do comportamento através dos dados coletados na internet
dc.typebachelorThesis

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
tcc_priscillaamarantedelima.pdf
Tamanho:
741.49 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:

Licença do pacote

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura Disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.87 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição: