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Análise e classificação de rumores em redes sociais

Santos, Nícolas Roque Dos

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2020-03-11

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Análise e classificação de rumores em redes sociais
  • Autor: Santos, Nícolas Roque Dos
  • Orientador: Minghim, Rosane
  • Assuntos: Análise Visual; Redes Sociais; Classificação Supervisionada; Aprendizado De Máquina; Visualização De Dados; Data Visualization; Machine Learning; Rumor; Social Networks; Supervised Classification; Visual Analysis
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: O aumento da quantidade de pessoas com acesso à internet nos últimos anos contribuiu para o aumento da quantidade de usuários de redes sociais. Entretanto, a falta de monitoramento do que é publicado nas redes sociais pode levar ao surgimento de rumores, que são informações cuja veracidade, no momento de seu surgimento, não pode ser comprovada ou negada. A Análise de Redes Sociais é uma tarefa que envolve esforço de diferentes áreas, como a Ciência da Computação, Matemática e Psicologia, para investigar os usuários e as relações entre eles, e a disseminação de informações. A Visualização de Dados e o Aprendizado de Máquina são subáreas da Ciência da Computação que permitem a descoberta de padrões e anomalias em um conjunto de dados. Neste trabalho de mestrado foram utilizados conceitos de ambas subáreas e da Análise de Redes Sociais na realização de duas análises visuais e uma classificação supervisionada. A primeira análise visual tem como objetivo a comparação entre o Reddit e o Twitter no contexto de propagação de rumores. Essa análise possibilitou a identificação de semelhanças e diferenças existentes entre as duas redes sociais. A segunda análise visual tem como finalidade a identificação dos pontos similares entre um rumor verdadeiro e um rumor falso, e os pontos nos quais eles diferem. Uma classificação supervisionada foi também realizada com o objetivo de detectar se um usuário acredita no rumor que ele está propagando. Para isto, parte do conjunto de dados coletado foi anotado manualmente, classificado e avaliado. Os resultados obtidos mostram que a utilização de duas classes (positivo e negativo) na classificação atingiu resultados satisfatórios, ao contrário do que ocorreu quando três classes (positivo, neutro e negativo) foram utilizadas. Em conjunto, essas tarefas buscaram fornecer elementos para novas estratégias de identificação de rumores.
  • DOI: 10.11606/D.55.2020.tde-08062020-094039
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2020-03-11
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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