Personality can be defined as a set of psychological features that may determine the
way to think, act and feel, as a factor that may directly influence an individual's interests. Since
the creation of the first software's description, computer systems are created with a goal of
generate results based on the user's input data, not taking into account who is the user or which
are their interests. Developing a non-intrusive approach to collecting keystroke dynamics data
from the users, and the use of an auto evaluation questionnaire of personality, this paper was
written focused in identify approaches that can prove the correlation between these information,
while building a knowledge base to develop a framework based on neural networks to extract
personality traits from keystroke dynamics data. / A personalidade pode ser definida como um conjunto de características psicológicas
capazes de determinar o padrão de pensar, agir e sentir, sendo este um fator capaz de influenciar
diretamente os interesses de um indivíduo. Desde a concepção da primeira descrição de
software, sistemas computacionais são criados com o objetivo de gerar resultados baseados nos
dados de entrada dos usuários, sem se preocupar com quem ele é ou quais são seus interesses.
Através do desenvolvimento de um método não intrusivo para coleta de dados do ritmo de
digitação dos usuários, e a aplicação de um questionário de autoavaliação de personalidade, este
trabalho tem como objetivo identificar abordagens capazes de comprovar a existência da
correlação entre tais informações, visando a construção de um conhecimento base para a criação
de um framework baseado em redes neurais para a extração de traços da personalidade a partir
dos dados do ritmo de digitação.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ri.ufs.br:riufs/3394 |
| Date | 15 August 2016 |
| Creators | Goulart, Felipe Valadão |
| Contributors | Dantas, Daniel Oliveira |
| Publisher | Universidade Federal de Sergipe, Pós-Graduação em Ciência da Computação, UFS, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFS, instname:Universidade Federal de Sergipe, instacron:UFS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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