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Previous issue date: 2016-12-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Understanding the human being is a continuous work of perception and inference about how he/she interacts and responds to various environmental stimuli in which he/she is inserted. Each person behaves based on how he/she sees and reacts to the world. However, the Internet has created an environment in which behaviors are also expressed and social media constantly stimulate the creation of social ties and the sharing of information. Identifying and mapping patterns from this data opens up opportunities to understand what is the persona that one wants to express within such environment, leading to what was named here the virtual persona. Therefore, data mining techniques are powerful tools for data exploration and analysis, making it possible to develop a computing infrastructure that allows to infer psychological aspects of the virtual persona. All this technical and computational framework for social media data analysis makes up the social media mining field of research. Motivated by this perspective, this thesis proposes computational frameworks to analyze three aspects of the virtual persona: sentiment; temperament; and personality. As a result, it was developed the Virtual Persona Triad, composed of frameworks for sentiment analysis, temperament prediction and personality identification. We assessed various techniques to represent text and classification algorithms, analyzed via social media mining methods capable of providing the desired inferences about the Triad. The results show a higher predictive ability for the category dictionaries combined with ensembles of classifiers. / Entender o ser humano é um trabalho contínuo de percepções e inferências sobre como ele interage e responde aos diversos estímulos do ambiente no qual está inserido. Cada pessoa im-prime no ambiente padrões de comportamento que revelam sua forma de ver e reagir ao mundo. Não obstante, a internet criou um ambiente em que comportamentos também são expressos e as mídias sociais estimulam constantemente a criação de laços sociais e o compartilhamento de informações. Identificar e mapear padrões a partir desses dados abre oportunidades de entender qual é a persona que o usuário decidiu externar nesse ambiente, levando ao que se denomina aqui de persona virtual. Para tanto, técnicas de mineração de dados são ferramentas poderosas de exploração e análise de dados, tornando possível desenvolver uma infraestrutura computa-cional que permita inferir aspectos psicológicos sobre a persona virtual. Todo esse arcabouço técnico-computacional para análise de dados de mídias sociais compõe a mineração de mídias sociais. Motivada por essa perspectiva, esta tese propõe frameworks computacionais que pos-sibilitam analisar três aspectos sobre a persona virtual: sentimento, temperamento e personali-dade. Como resultado foi desenvolvida a tríade da persona virtual, composta pelos frameworks para análise de sentimento, temperamento e traços de personalidade. Foram avaliadas diferentes técnicas para representação de textos e também testados vários algoritmos de classificação, to-dos analisados via mineração de mídias sociais, capaz de fornecer as inferências desejadas sobre a tríade. Os resultados apontam uma maior capacidade de predição na combinação entre dicionários de categorias com técnicas de comitês de classificadores.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.mackenzie.br:tede/3199 |
| Date | 07 December 2016 |
| Creators | Lima, Ana Carolina Espírito Santo |
| Contributors | Castro, Leandro Nunes de, Bianchini, Calebe de Paula, Silva, Leandro Augusto da, Maia, Renato Dourado, França, Fabrício Olivetti de |
| Publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie, Engenharia Elétrica, UPM, Brasil, Escola de Engenharia Mackenzie (EE) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie, instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie, instacron:MACKENZIE |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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