Orientador: Prof. Dr. Carlos Alberto Kamienski / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2015. / O presente trabalho apresenta uma abordagem de análise da rede social Twitter a fim de
entender como os usuários se tornam influentes, através das suas características pessoais e
das características dos seus tuítes. As redes sociais online vêm sendo utilizadas, cada vez
mais, para análises de diferentes áreas de pesquisa que se propõem a entender como as
relações humanas ocorrem e como são estruturadas. Este projeto se propõe a entender como
os conteúdos são difundidos no Twitter, quais as características dos usuários denominados
influentes, por serem formadores de opinião, e as características das mensagens que se
tornaram virais. Entender como as pessoas se comportam em um grupo é um grande
desafio. Com este objetivo, foi criado um coletor de dados para capturar tuítes criados
em sete temas diferentes e servir como entrada de dados para as análises de influência
através de diferentes técnicas, como: contagem de retuítes e menções, entendimento de
quais características costumam apresentar os tuítes que alcançam maior disseminação,
criação de grafos relacionando usuários, seus seguidores, tuítes e retuítes para aplicar
técnicas de redes complexas e análise com mineração de dados utilizando árvore de decisão.
A estratégia utilizada foi aplicar diferentes técnicas para comparar os resultados e chegar
em um modelo que possa prever quando um conteúdo ou usuário será influente. Ao todo,
foram coletados mais de 62 milhões de tuítes entre os anos de 2014 e 2015. Apesar da
grande quantidade de dados, não foi possível desenvolver um padrão exato de como um
usuário ou conteúdo se torna influente, porém foi possível entender diversas características
que estão presentes nesses usuários e que podem ser utilizadas para aumentar o potencial
de disseminação de um conteúdo específico. / This paper presents an analitical approach of the social network Twitter in order to
understand how its users become influential through their personal characteristics and
the characteristics of their tweets. Online social networks have been increasingly used for
analysis of different areas of research that intend to understand how human relationships
occur and how they are structured. This project aims at understanding how content
is spread on Twitter, what the characteristics of users called influential are, for being
opinion leaders, and characteristics of messages that have gone viral. Understanding how
people behave in a group is a great challenge. For this purpose, a data collector has
been created to capture tweets created in seven different themes as well as to serve as
input for the analyzes of influence through different techniques, such as, counting retweets
and mentions, understanding of what features usually present tweets that reach further
spread, creating graphs relating users, followers, tweets and retweets to apply techniques
of complex networks and analysis with data mining using decision tree. The strategy used
was to apply different techniques to compare results and get a model that can predict
when content or user is influential. In all, we collected more than 62 million tweets between
the years 2014 and 2015. Despite the large amount of data, it was not possible to develop
an accurate standard for how a user or content becomes influential, but it was possible
to understand several characteristics that these users are presenting and can be used to
increase the potential for dissemination of specific content.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:BDTD:76894 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Zanotto, Davi Brandão |
| Contributors | Kamienski, Carlos Alberto, Torrisi, Nunzio Marco, Quiles, Marcos Gonçalves |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf, 76 f. : il. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFABC, instname:Universidade Federal do ABC, instacron:UFABC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=76894&midiaext=70100, http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=76894&midiaext=70099, Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.brphp/capa.php?obra=76894 |
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