Identificação de Perfis em Múltiplas Redes Sociais - Barreto, Mariana; Lifschitz, Sérgio (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2024)
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta web projetada para identificar perfis de usuários em várias plataformas de redes sociais, como Twitter, Facebook e Instagram, empregando exclusivamente medidas de similaridade de texto. O estudo se concentra na utilização da distância de Levenshtein, uma métrica conhecida por medir a diferença entre sequências de caracteres, para avaliar a semelhança entre usernames e nomes de perfil, buscando determinar a eficácia dessa abordagem em produzir resultados precisos na identificação de perfis correspondentes entre diferentes plataformas. A pesquisa conduz uma análise do desempenho e da precisão dessa métrica, explorando e implementando estratégias para aprimorar esses aspectos. Além disso, descreve o processo de criação da ferramenta web, destacando como ela facilita a construção de um banco de dados que associa perfis digitais a indivíduos reais. A aplicação da distância de Levenshtein permite uma identificação mais eficiente e rápida de conexões entre perfis de diferentes redes sociais, potencializando o reconhecimento e a análise de presenças online de usuários em múltiplos ambientes digitais.