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Title in Portuguese: Um framework para mineração de textos de redes sociais
Author: Leonel Junior, Raimundo de Acacio
Advisor(s): Silva, Ticiana Linhares Coelho da
Keywords: Frameworks
Mineração de Dados
Redes Sociais
Issue Date: 2016
Citation: LEONEL JUNIOR, Raimundo de Acacio. Um framework para mineração de textos de redes sociais. 2016. TCC (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2016.
Abstract in Portuguese: Grandes avanços em tecnologias de armazenamento e a popularização da internet têm possibilitado que organizações gerem e armazenem grandes quantidades de dados. Os dados produzidos por redes sociais crescem a cada dia. Os usuários dessas redes sociais compartilham informações, sentimentos e opiniões sobre os mais diversos assuntos que acontecem em todo mundo. Essa produção crescente de dados gera a oportunidade e a necessidade de realizar análises para extrair conhecimentos úteis desses dados. Assim sendo, muitos trabalhos já foram realizados com o propósito de extrair conhecimento de dados em redes sociais. A maioria desses trabalhos compartilham de uma metodologia muito semelhante. As fases de coleta de dados, pré-processamento, análise e visualização, são etapas comuns em trabalhos de Mineração de Texto em redes sociais. Contudo, tais trabalhos necessitaram realizar implementações próprias para a realização de cada uma das fases. Consequentemente, tais trabalhos necessitaram despender muito tempo nas fases intermediárias do processo, restando menos tempo para a real análise dos dados. Motivado por esse problema, esse trabalho teve o objetivo de criar um framework capaz de auxiliar e agilizar estudos com ênfase em Mineração de textos em redes sociais. O framework foi criado englobando as fases de coleta de dados, pré-processamento, análise e visualização através de um sistema web. Neste trabalho também foi realizado um estudo de caso com ênfase em dados coletados no Twitter referentes ao impeachment da ex-presidente Dilma Rousseff. Tal estudo foi realizado com a intensão de validar o framework criado e de analisar a repercussão do impeachment na rede social Twitter.
Abstract: Big advances in storage technology and the popularization of the internet have enabled organizations to generate and store big amounts of data. The data produced by social networks grows each day. Its users share information, feelings and opinions about a wide range of matters that happen over the world. This increasing production of data gives the opportunity and necessity of performing analyses to extract useful knowledge from it. Therefore, many researches were already performed for the purposes of extracting knowledge from social network data. Most of these researches have shared a really similar methodology. The stages of data collect, preprocessing, analyses and visualization are common stages in text mining and social network researches. However, these researches need to make their own implementations to perform each one of its stages. Consequently, these researches need to spend a lot of time in the intermediate stages of the process, leaving less time for the real data analyses. Motivated by this problem, this research had as the objective the creation of a framework capable of helping and accelerating studies with emphasis on text mining in social network. The framework was created including the stages of data collect, preprocessing, analyses and visualization through a web system. For this research it was also performed a case study with emphasis on data collected from twitter related to the impeachment of the former president of Brazil, Dilma Rousseff. This research was performed with the intention to validate the created framework and analyze the repercussion of the impeachment in the social network Twitter.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24960
metadata.dc.type: TCC
Appears in Collections:SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - QUIXADÁ - TCC

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