Data Science A ciência de dados em redes sociais: uma análise sobre o Facebook Leonardo Sápiras
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- Afonso Ruy Brezinski
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1 Data Science A ciência de dados em redes sociais: uma análise sobre o Facebook Leonardo Sápiras Mestre em Ciência da Computação
2 Apresentação Bacharel em Sistemas de Informação (FACCAT) Mestre em Ciência da Computação (UFRGS) Coordenador de TI (FACCAT) Professor universitário (FACCAT) Áreas de interesse Desenvolvimento WEB Mineração de dados Big Data Ciência de dados Inteligência Artificial Contatos
3 Roteiro Facebook Como obter dados GraphAPI Estrutura de dados Privacidade Case - Análise de dados de grupos regionais
4 Facebook Lançamento em fevereiro de 2004 Maior rede social do mundo 2,23 bilhões de usuários 150 milhões de usuários diários
5 Facebook Por minuto: atualizações de status 400 novos usuários fotos publicadas compartilhamentos
6 Dados Muitos, muitos dados!!!
7 É possível extrair informação útil para meu negócio?
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10 Graph API Nós "objetos" individuais Usuário, Foto, Página ou Comentário Arestas conexões entre uma coleção de objetos e um objeto único Fotos em uma Página Comentários em uma Foto Campos dados a respeito de um objeto Ex: data de aniversário do Usuário ou o nome de uma Página
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14 É possível extrair qualquer dado?
15 Dados Feed Grupos Publicações Comentários Páginas Comentários de comentários Usuários Reações
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19 Como fica a privacidade?
20 Unsupported get request. Object with ID '<ID> does not exist, cannot be loaded due to missing permissions, or does not support this operation. Please read the Graph API documentation at
21 É possível extrair informação útil para meu negócio?
22 É possível extrair informação útil para nossa sociedade?
23 CASE Análise de dados em redes sociais
24 Objetivos Obter de grupos de discussão a percepção de uma população regional sobre: Educação Saúde Segurança
25 Metodologia de pesquisa Estudo de caso aplicado em grupos de discussão do Vale do Paranhana
26
27 Problema
28 Como? Mineração de opiniões
29 Mineração de opiniões Estudo computacional de opiniões, sentimentos e emoções descritos textualmente (LIU, 2010). Tem como objetivo extrair e processar opiniões sobre produtos e outras entidades (TSYTSARAU, 2010). Classificação da polaridade da opinião. Pode ser realizada em diferentes níveis Documento Sentença Entidade ou aspecto
30 Mineração de opiniões Opinião é uma quíntupla (ej, ajk, sijkl, hi, tl) onde: ej é a entidade alvo ajk é um aspecto da entidade ej sijkl é o valor da polaridade do sentimento que o detentor da opinião hi tem sobre o aspecto ajk da entidade ej no instante tl hi é o detentor da opinião tl é o instante de tempo no qual a opinião foi expressa
31
32 Como? Alvo da opinião Opinião
33 Desafios Sarcasmo Ironia Recursos escassos de léxicos com qualidade para o português Acrônimos Problemas de escrita iscola, postão, robaro a móto Emojis
34 Proposta
35 Ferramentas
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37
38 Extração Dados extraídos em json Salvos em base MongoDB 3GB de dados brutos
39 Extração de dados Grupo Publicações Comentários Total de documentos Fala Taquara FalaTaquara Fala Igrejinha Fala Rolante!!!!!
40
41 Pré-processamento Quebra de documentos em sentenças Remoção de documentos duplicados ou com 90% de similaridade (Método cosseno) Remoção de caracteres especiais Stemming Part-of-speech -> identificação de substantivos
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43 Fala sobre quais dos assuntos analisados? Expressa opinião positiva ou negativa? Menciona algo relacionado ao Vale do Paranhana?
44 Anotação
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46 Algoritmos SearchGridCV XGBOOST CountVectorizer NaiveBayes TfidfTransformer Random Forest SVM SGD
47 Classificação
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49
50
51 Resultados
52
53
54 Conclusões Em 7,67% das publicações é possível identificar menções ao Vale do Paranhana.
55 Conclusões Dos documentos extraídos, (23,48%) foram classificados para: Educação Saúde Segurança
56 Conclusões Dos documentos extraídos, (23,48%) foram classificados para: Educação Saúde Assunto mais mencionado Segurança
57 Conclusões Dos documentos extraídos, (23,48%) foram classificados para: Educação Saúde Segurança Mais opiniões negativas (83%)
58 Conclusões Dos documentos extraídos, (23,48%) foram classificados para: Educação Saúde Mais opiniões positivas Segurança (59%)
59 Obrigado
60
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