PROPOSTA DE IDENTIFICAÇÃO DA EVOLUÇÃO TEMPORAL DE USO DE APLICATIVOS SOCIAIS PARA A DEFINIÇÃO DE PADRÕES COMPORTAMENTAIS DOS USUÁRIOS
Fábio Paschoal Júnior1; Gabriel Vinicius Silva Ribeiro2; Leandro Moniz de Aragão Daquer2; Nelson Francisco Favilla Ebecken3
1 COPPE-UFRJ e CEFET/RJ; 2 CEFET/RJ; 3 COPPE-UFRJ
doi:10.20906/CPS/CILAMCE2015-0771
Resumo
A popularização do uso das redes sociais e dos dispositivos móveis, incluindo os acessórios que possibilitam o monitoramento humano, trouxe um ambiente propício para o desenvolvimento de aplicativos sociais (AS) que trabalham com bio-sensores (GPS, acelerômetros, giroscópios, monitores cardíacos, pulseiras inteligentes e relógios inteligentes). Os AS evoluem rapidamente e possibilitam o compartilhamento cada vez maior de informações relevantes nas redes sociais. Nesse sentido, é possível fazer a análise dessas informações com o objetivo de definir algum padrão comportamental do usuário (PCU) em alguma área específica. Este artigo apresenta um estudo em andamento sobre a evolução temporal de uso dos AS na rede social Facebook, o qual engloba a mineração de dados das publicações dos AS nos perfis dos usuários desta rede social. O estudo de caso está relacionado à mineração dos dados das publicações dos AS de atividades físicas (fitness) e dos perfis dos usuários, para possibilitar a correlação de hábitos saudáveis e atividades físicas, com o intuito da predição do comportamento saudável do usuário. A ferramenta de extração de dados está sendo desenvolvida na forma de um AS para Facebook, tendo como base as tecnologias RestFB, JSoup e Facebook API Graph. O atrativo para o uso desta ferramenta de extração foi a elaboração de rankings competitivos personalizados pelos usuários, os quais podem ser compartilhados no perfil do usuário, para permitir a propagação de uso desta ferramenta e, consequentemente, a extração de uma quantidade significativa de dados respeitando as limitações de privacidade dos usuários do Facebook. Assim, será possível a mineração dos dados para a definição de PCU de hábitos saudáveis, com o uso de tecnologias de BigData e de aprendizado de máquina, a partir do uso dos AS apoiados por bio-sensores.
Palavras-chave: Mineração de dados; Redes sociais; Facebook; Aplicativos sociais; Dispositivos móveis