Utilizando Métricas de Ego-network para Validação de Atributos dos Perfis de Usuários de Redes Sociais On-line - Lima, Hélder Seixas; Marques-Neto, Humberto Torres (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2018: Anais do XXXVI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2018.2428, 2018)
Os usuários de uma rede social on-line são identificados por meio dos seus perfis, os quais geralmente são compostos por atributos como nome, sexo, idade, cidade, entre outros. Como os atributos de perfil são autodeclarados, surge a possibilidade de que usuários mal-intencionados criem contas com informações falsas. Este trabalho propõe um framework que determina um nível de confiabilidade para cada atributo utilizado no perfil de um usuário de rede social on-line. O framework proposto utiliza métricas no contexto de ego-network para verificar fenõmenos comuns nas redes sociais. A proposta foi avaliada experimentalmente com duas amostras reais e duas amostras artificiais de duas redes sociais: o Facebook e o Google+. As amostras artificiais simulam usuários falsos. Os resultados mostraram que os níveis de confiabilidade determinados pelo framework são mais elevados para a maioria dos atributos de perfil dos usuários das amostras reais quando comparados aos das amostras artificiais.