Um Método não Supervisionado Baseado em Tópicos para Identificar Dimensões de Reputação em Microblogs

  • Brayan Neves Universidade Federal de Ouro Preto
  • Anderson A. Ferreira Universidade Federal de Ouro Preto

Resumo


Atualmente, redes sociais se tornaram grandes fontes de estudos, pois, com elas, é possível encontrar uma gama de informações relacionadas a gostos, interesses, desejos e opiniões de seus usuários. A identificação de dimensões de reputação é uma tarefa do gerenciamento da reputação digital, que consiste em segmentar uma base de opiniões sobre uma entidade em dimensões de reputação, estas dimensões refletem percepções afetivas e cognitivas da entidade por diferentes grupos de pessoas. Técnicas supervisionadas aplicadas a essa tarefa tem sido propostas, no entanto, elas se tornam inviáveis em aplicações reais, pois dependem de um conjunto de exemplos de treino que normalmente são manualmente rotulados. Este trabalho apresenta um novo método não supervisionado para identificar dimensões de reputação em microblogs baseado em modelagem de tópicos. Visto que, a maioria dos algoritmos de modelagem de tópicos não possuem um bom desempenho em identificar essas dimensões em textos curtos, a abordagem proposta visa melhorar esse desempenho. Este trabalho foi avaliado sobre o conjunto de dados do desafio RepLab 2014 e teve performance superior ao vencedor desse desafio, que é um método supervisionado. Porém, o método proposto neste artigo não necessita de, manualmente, rotular exemplos de treino.

Palavras-chave: Comunidades de Interesse, Análise de Tópicos, Twitter, Análises de Redes Sociais, Análise de Comunidades, Modelagem de Tópicos, Mídias Sociais

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Publicado
17/05/2016
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NEVES, Brayan; FERREIRA, Anderson A.. Um Método não Supervisionado Baseado em Tópicos para Identificar Dimensões de Reputação em Microblogs. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 12. , 2016, Florianópolis. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 033-040. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2016.5943.