Um modelo computacional para mineração de dados no Facebook aplicado a inferência dos indicadores de cidades inteligentes

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Almeida, Gabriel da Silva
• Orientador(a): Botelho, Silvia Silva da Costa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Mineração de dados; Mineração de textos; Redes sociais; Facebook; Cidades inteligentes; Data mining; Text mining; Social networks; Smart cities
• Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/9169

Nos últimos anos, as pesquisas científicas têm voltado o foco para dados armazenados em meio digital sem a preocupação com o rigor da estruturação. No mundo em que vivemos, cada vez mais pessoas têm acesso sem restrições à Internet e podem divulgar suas ideias através das redes sociais. Isto faz com que exista um crescente volume de textos espalhados pela Web, principalmente nas redes sociais. Publicações em redes sociais contêm informações que, muitas vezes, podem expressar percepções relevantes a serem consideradas para a tomada de decisão, por exemplo, na gestão pública. O modelo de cidade inteligente vem com a proposta de monitorar e integrar as condições de operações das infraestruturas críticas da cidade, atuando de forma preventiva para a continuidade de suas atividades essenciais, melhorando as condições de serviços e a qualidade de vida dos cidadãos. Diante deste cenário, este trabalho utiliza técnicas de mineração de dados para serem aplicadas a coleções de postagens em redes sociais, de forma a inferir o entendimento da população a respeito de um determinado assunto ou tema. Mais precisamente, no âmbito de cidades inteligentes e seus indicadores, o objetivo desta dissertação é propor o uso de técnicas de classificação baseadas em termos representativos para que a partir destes possam ser extraídos mapas conceituais sobre os principais indicadores que compoem o nível de inteligência de um município. Com este estudo pretende-se analisar dados expressos pela população em meios as redes sociais sobre diferentes aspectos e gerar resultados que poderão ser utilizados por agentes públicos para auxiliar à tomada de decisão. Os aspectos tratam-se de características sobre determinada entidade, os quais são anotados para o processo de mineração. Além de avaliar conceitos relacionados à mineração de textos, este estudo foi aplicado em dados de grupos e páginas do Facebook que contêm informações relacionadas à cidade do Rio Grande/RS, com o intuito de classificar os textos por aspectos. Ademais, essa investigação assume o desafio tecnológico de realizar uma mineração de textos em fontes fracamente estruturadas, considerando que os dados textuais contêm pouca ou quase nenhuma estrutura. Os resultados obtidos neste estudo demonstram que o método pode ser aplicado, uma vez que as métricas de avaliação foram adequadas. A partir dos termos representativos e das classificações obtidas, é possível observar indícios sobre a percepção coletiva da população relacionada aos indicadores de qualidade de vida no âmbito de cidades inteligentes.