C Conferentia Proceedings
CILAMCE2017-1088 COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTIMIZATION AND DATA MODELING

FRAMEWORK DE CLASSIFICAÇÃO E DE ANÁLISE DO PADRÃO COMPORTAMENTAL DE USUÁRIOS DE APLICATIVOS SOCIAIS NO FACEBOOK

Fábio Paschoal Júnior1; Gabriel Vinicius Silva Ribeiro2; Leandro Moniz de Aragão Daquer2; Renato Campos Mauro2; Eduardo Soares Ogasawara2; Rafaelli Coutinho2; João Antonio Ferreira2; Nelson Francisco Favilla Ebecken3

1 UFRJ e CEFET/RJ; 2 CEFET/RJ; 3 UFRJ

doi:10.20906/CPS/CILAMCE2017-1088

Resumo

As Redes Sociais Online (RSO) permitem a coleta de informações valiosas, as quais possibilitam o estudo do comportamento de seus usuários. Dentre essas informações, uma parte delas pode ser produzida pela utilização de Aplicativos Sociais (AS), que disponibilizam informações complementares à utilização da RSO e relatam propriedades relevantes associadas aos usuários. O Facebook é uma das RSO mais utilizadas na atualidade, com o destaque na quantidade de usuários, bem como permite a vinculação dos AS nos perfis de seus usuários. O volume de dados produzidos por esses usuários cresce de forma expressiva e é necessária uma forma eficiente de coleta e de análise dos conteúdos desses dados. Assim, este trabalho desenvolveu um framework de coleta de dados e de análise, baseados em um modelo. A coleta dos dados foi realizada por um AS de Coleta dos Dados, contendo uma motivação de uso através de uma competição social saudável, como uma gamificação, de forma a permitir a redução do sedentarismo de seus usuários, para permitir uma melhor qualidade de vida. As análises e as classificações foram feitas com eventos associados aos compartilhamentos dos usuários, que foram sintetizados na forma de panoramas das práticas esportivas e que criaram o comportamento esportivo do usuário. Assim, foram estabelecidos os seus respectivos Padrões Comportamentais dos Usuários (PCUs). Os PCUs foram definidos com base nos conteúdos produzidos pelos AS utilizados pelos usuários. As análises foram beneficiadas por um workflow de execução paralela e distribuída, o qual possibilitou a sua execução com um tempo reduzido e de forma escalável. Com isso, os usuários foram classificados conforme os compartilhamentos associados às suas práticas de atividades físicas. Essas classificações ocorreram com a coleta e análise dos dados dos compartilhamentos de atividades físicas feitos nos perfis dos usuários, com o uso de AS de monitoramento de atividades físicas. Assim, foi feita a definição do PCU, em relação ao comportamento saudável da prática de ativ

Palavras-chave: coleta de dados; redes sociais; Facebook; aplicativos sociais; qualidade de vida; sedentarismo

Como citar

Fábio Paschoal Júnior; Gabriel Vinicius Silva Ribeiro; Leandro Moniz de Aragão Daquer; Renato Campos Mauro; Eduardo Soares Ogasawara; Rafaelli Coutinho; João Antonio Ferreira; Nelson Francisco Favilla Ebecken. “FRAMEWORK DE CLASSIFICAÇÃO E DE ANÁLISE DO PADRÃO COMPORTAMENTAL DE USUÁRIOS DE APLICATIVOS SOCIAIS NO FACEBOOK”. XXXVIII Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering. CILAMCE2017. 2017. DOI: 10.20906/CPS/CILAMCE2017-1088