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Title in Portuguese: Uma metodologia de geração automática de personas a partir de dados dos usuários em sistemas sociais
Author: Freitas, Lavínia Matoso
Advisor(s): Mendes, Marília Soares
Keywords: Personas
Geração Automática
Sistemas Sociais
Dados públicos
Issue Date: 2018
Citation: FREITAS, Lavínia Matoso. Uma Metodologia de geração automática de personas a partir de dados dos usuários em sistemas sociais. 2018. 123 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas, 2018.
Abstract in Portuguese: Conhecer o usuário final de um sistema é essencial tanto para seu desenvolvimento como para sua avaliação. Existe uma técnica de modelagem de usuários chamada Personas, cujo objetivo é aproximar os desenvolvedores e os usuários do sistema, construindo modelos de pessoas, seus comportamentos e motivações de uso dos usuários finais. Alguns estudos vêm propondo técnicas para gerar personas, coletando dados a partir de entrevistas e questionários. No entanto, este tipo de geração pode exigir uma grande análise manual para aumentar a precisão, tornando o processo exaustivo e demorado. Para solucionar tais problemas, recursos computacionais podem ser utilizados para automatizar o processo de extração e geração das personas. Este estudo tem como objetivo apresentar uma proposta de geração automática de Personas para auxiliar no processo de avaliação de sistemas, utilizando uma metodologia de avaliação textual chamada MALTU. Este trabalho foi executado em três etapas: i) mapeamento sistemático sobre geração automática de personas, a fim de entender as técnicas; ii) definição de uma proposta; e iii) experimento utilizando dados do sistema social Twitter. Com a realização do mapeamento sistemático, não foi identificada nenhuma proposta de geração automática de personas que tenha sido aplicada no contexto de avaliação de sistemas. Com isso, este estudo apresenta uma proposta, que utiliza dados públicos de usuários, juntamente com os resultados obtidos com a execução da avaliação textual. Para complementar os resultados do mapeamento, foi realizado um estudo da API do twitter a fim de entender quais dados podem ser extraídos e como podem ser analisados. Por fim, foi realizada uma validação da proposta, a partir de um experimento com postagens do Twitter. Este experimento mostrou a validade da proposta.
Abstract: Knowing the end user of a system is essential both for its development and for its evaluation. There is a user modeling technique called Personas, whose goal is to bring developers and users together, building people models, behaviors, and motivations for end-users. Some studies have proposed techniques to generate personas, collecting data from interviews and questionnaires. However, this type of generation may require a large manual analysis to increase accuracy, making the process exhaustive and time consuming. To solve such problems, computational resources can be used to automate the process of extraction and generation of personas. This study aims to present a proposal of automatic generation of Personas to assist in the process of system evaluation, using a textual evaluation methodology called MALTU. This work was executed in three steps: i) systematic mapping on automatic generation of personas, in order to understand the techniques; ii) definition of a proposal; and iii) experiment using data from the social system Twitter. With the accomplishment of the systematic mapping, no proposal of automatic generation of personas that has been applied in the context of systems evaluation was identified. With this, this study presents a proposal, which uses public data of users, together with the results obtained with the execution of textual evaluation. To complement the results of the mapping, a study of the twitter API was performed in order to understand what data can be extracted and how they can be analyzed. Finally, a proposal validation was performed, based on an experiment with Twitter posts. This experiment showed the validity of the proposal.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/38221
metadata.dc.type: TCC
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