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Title: Manifestações de inteligência compartilhada em mídias sociais.
Authors: Carvalho, Cibele Francisca de
metadata.dc.contributor.advisor: Garcia, Diego Zuquim Guimarães
metadata.dc.contributor.referee: Marinho, Euler Horta
Oliveira, Silvandro Sergio Martins
Garcia, Diego Zuquim Guimarães
Keywords: Engenharia de software
Mídia social
Twitter - rede social online
Mineração de dados - computação
Mineração de dados textuais
Issue Date: 2022
Citation: CARVALHO, Cibele Francisca de. Manifestações de inteligência compartilhada em mídias sociais. 2022. 42 f. Monografia (Graduação em Engenharia da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022.
Abstract: Este trabalho trás uma abordagem dos conteúdos que são compartilhados em mídias sociais e sua influência na tomada de decisão no cotidiano das pessoas. As novas formas instantâneas nas trocas de informações e o considerável aumento no número de usuários que possuem acesso à internet fizeram com que houvesse um crescimento exponencial dos dados compartilhados, aumentando o número de estudos comportamentais desses conteúdos compartilhados em mídias sociais, juntamente a isso viu-se a necessidade na automatização de processos para respostas rápidas, devido ao enorme volume e a velocidade em que os dados eram gerados. Neste trabalho foi utilizado a Mineração de Textos na determinação de padrões interessantes e as coletas se deram a partir do código desenvolvido na linguagem de programação Python, para o desenvolvimento deste trabalho foi feito uma classificação e avaliação dos dados. Alguns softwares e mídias sociais foram considerados para fazer a coleta dos dados no desenvolvimento do trabalho. A escolha do Twitter se deu por ser uma mídia social dinâmica e permitir o compartilhamento de tweets sem que haja uma conexão entre os usuários e as informações serem postadas constantemente.
metadata.dc.description.abstracten: This work brings an approach to the content that is shared on social media and its influence on decision-making in people’s daily lives. The instant forms of studies of children or increase in exchanges do not have access to the internet with new users that have grown exponentially from a number of shared data, increasing the number of behavioral studies of these users in social ways, creating the need for automation of processes for quick responses, due to the sheer volume and speed at which the data is generated. In this work we used Text Mining in the determination of interesting patterns and the mining was developed with code in the Python programming language, for the development of this study a classification and evaluation of the data was made. Some software and social media were considered to collect data in the development of the work. The choice of Twitter was due to the site being a dynamic social media and allow sharing of tweets without there being a connection between users and the information constantly posted.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4385
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