PPGCCM PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC Telefone/Ramal: 11 4996-8337 http://propg.ufabc.edu.br/ppgccm

Banca de DEFESA: PATRICIA DIAS DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : PATRICIA DIAS DOS SANTOS
DATA : 13/06/2023
HORA: 09:00
LOCAL: por participação remota em https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/denise-11
TÍTULO:

Detecção de posicionamento e rotulação automatizada de usuários do Twitter para análise de eventos políticos controversos


PÁGINAS: 150
RESUMO:

As mídias sociais se consolidaram como uma plataforma relevante para a expressão e debate de ideias políticas nos dias de hoje. Tais plataformas proporcionam aos usuários a oportunidade de compartilhar suas opiniões, comentários e críticas sobre assuntos políticos, o que pode resultar em uma grande quantidade de dados gerados. A análise desses dados utilizando métodos computacionais e estatísticos pode ajudar a medir a opinião pública em relação a esses assuntos, fornecendo insights valiosos para as instituições governamentais, organizações e pesquisadores. A detecção de posicionamento é um processo automatizado que identifica o direcionamento de indivíduos ou grupos em relação a determinados temas, utilizando técnicas de análise de textos e aprendizado de máquina, sendo uma importante ferramenta para entender preferências e opiniões. No entanto, os métodos existentes na literatura frequentemente dependem de rotulação manual prévia e são incapazes de rotular a maioria dos usuários que participam da discussão. Além disso, diversos modelos presentes na literatura abordam cada tema de forma isolada, ignorando a possível interdependência entre eles, a qual pode ser bastante significativa em diversas aplicações e ao longo do tempo.

Tendo em vista essas limitações, o objetivo principal desta tese foi o de desenvolver e avaliar um método computacional automatizado de detecção de posicionamento e rotulação de usuários do Twitter em temas políticos controversos, discutidos no Brasil, com mínima intervenção humana, independentemente do grau de participação do usuário na discussão, ao longo de determinado período de tempo e considerando a possível interdependência entre os temas. 

O método desenvolvido integrou abordagens computacionais não supervisionadas e minimamente supervisionadas, considerando fatores sociais como homofilia e estrutura de rede e envolveu 3 principais: (i) a adaptação de uma técnica não supervisionada de detecção de posicionamento de clusters de usuários falantes de português brasileiro do Twitter em relação a um tópico controverso e polarizado; (ii) a rotulação automática individualizada de centenas de milhares de usuários empregando uma combinação de atribuição de rótulos e cálculo de pontuação de valência; (iii) a mensuração dos graus de engajamento e equilíbrio de forma a caracterizar o comportamento dos usuários rotulados nos eventos.

O método foi aplicado e obteve êxito na avaliação de  três temas politicamente controversos: a CPI da Covid-19, a desconfiança sobre a segurança das urnas eletrônicas, e as eleições presidenciais brasileiras de 2022. Nossos resultados mostraram que o método proposto é bastante efetivo, tendo sido capaz de atribuir um rótulo para uma percentagem superior a 90% dos usuários das bases avaliadas. Além disso, ao analisar a dimensão temporal dos dados coletados e o posicionamento dos usuários ao longo do tempo, também foi possível caracterizar o comportamento dos indivíduos pertencentes a cada um dos grupos opostos.



MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 2976815 - DENISE HIDEKO GOYA
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1932365 - FABRICIO OLIVETTI DE FRANCA
Membro Titular - Examinador(a) Externo ao Programa - 1849928 - CARLOS DA SILVA DOS SANTOS
Membro Titular - Examinador(a) Externo ao Programa - 1545036 - CLAUDIO LUIS DE CAMARGO PENTEADO
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - KARIN BECKER - UFRGS
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - JULIO CESAR SOARES DOS REIS - UFV
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 1918407 - DEBORA MARIA ROSSI DE MEDEIROS
Membro Suplente - Examinador(a) Externo ao Programa - 1600877 - JOSE ARTUR QUILICI GONZALEZ
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - FABIO MASCARENHAS E SILVA - UFPE
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - GISELE LOBO PAPPA - UFMG
Notícia cadastrada em: 15/05/2023 08:30
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