Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.22/10717
Título: Individuals recognition and simulation based on multiple data sources
Autor: Barbosa, Ricardo Manuel Pacheco
Orientador: Santos, Ricardo Jorge da Silva
Palavras-chave: Online Social Networks
Smart Environments
Behaviour
Personality Identification
Virtual Social Sensor
Multidimensional Interests Network
Data de Defesa: 2017
Editora: Instituto Politécnico do Porto. Escola Superior de Tecnologia e Gestão
Resumo: O crescimento e o aumento de popularidade da Internet, originou o aparecimento de serviços, tais como as redes sociais, que se tornaram rapidamente populares devido à sua capacidade de criação de um perfil virtual que pode, ou não, conter semelhanças com a vida real do detentor desse perfil. Esta criação, e constante construção de uma identidade virtual, está diretamente associada com características psicológicas designadas por “need to belong” e “need for self presentation”. Esta forte presença de utilizadores e consequente utilização destes serviços, resulta numa presença constante de dados pessoais que, para além de características demográficas, contém informação relativa aos interesses e às preferências dos seus utilizadores, bem como características que permitem a identificação de traços de personalidade. A personalidade, tal como outras características pessoais, é um identificador único de cada um de nós e está diretamente relacionada com os diferentes comportamentos que expressamos em determinados contextos. O estudo da personalidade está relacionado com a área da psicologia e, normalmente, a sua identificação é realizada através do preenchimento de questionários que podem ser morosos ou tediosos. Alguns estudos nesta área conseguiram identificar a presença de traços de personalidade em texto escrito, formal ou informal, que elimina a necessidade do preenchimento de questionários para a obtenção de uma referência da personalidade de um indivíduo. As mudanças do mercado em volta dos interesses dos consumidores, levou a uma mudança estratégica por parte das organizações que, acompanhando a tendência dos seus clientes, decidiram adotar as plataformas sociais virtuais como plataformas para divulgação de conteúdo, e de aproximação aos seus clientes. Esta adoção representa também uma enorme quantidade de dados que está imediatamente disponível para a organização, ao contrário do que antes era realidade. Esta súbita quantidade de dados, e diferentes níveis de complexidade associada aos mesmos, resulta numa incapacidade das organizações de obtenção de informação ou conhecimento a partir dos mesmos. Apesar de poderem conseguir obter alguma informação, existe ainda um nível mais vasto de informação e conhecimento que está embebido no conteúdo e nas interações que são realizadas. Este vasto volume de dados cada vez mais presente nos dias de hoje, originou também o crescimento de áreas que beneficiam deste grande volume de dados. O aumento do volume de estudo em ambientes inteligentes tem sido mais incidente nos últimos anos como resultado natural do aumento do volume de dados, e da capacidade de recolha dos mesmos. Tal como outras áreas, os ambientes inteligentes também beneficiam da obtenção de informação e conhecimento sobre as características pessoais e os interesses dos seus habitantes, de forma a poder adaptar o ambiente de acordo com as necessidades e preferências dos mesmos. A presença, nas plataformas sociais presentes na Internet, de dados que podem identificar características pessoais e preferências, tornam estas plataformas uma fonte de dados promissora para o melhoramento e o aumento das capacidades presentes num ambiente inteligente.Como resultado desta necessidade de obter informação pessoal e um nível de conhecimento maior acerca de um conjunto de indivíduos específico, esta dissertação propõe dois modelos: um sensor virtual baseado nas plataformas sociais, e uma rede multidimensional de interesses. O primeiro modelo é focado no conteúdo e nas interações efetuadas nas plataformas sociais online, para identificar características associadas aos traços de personalidade dos utilizadores, processar e compreender o conteúdo presente na forma de texto escrito, extrair e detetar emoção e sentimento presente nesse conteúdo, bem como uma constante monitorização, deteção e identificação de interações. Este modelo apoia-se nos estudos focados na extração de traços de personalidade através de texto escrito, para adotar as plataformas sociais online como uma fonte de dados para a obtenção de informação pessoal e características associadas à personalidade, que, influenciam também o comportamento que é demonstrado. Esta solução procura fornecer um nível detalhado de informação pessoal para as organizações e permitir a identificação dos interesses dos seus clientes, obtenção da opinião deles em relação a um tópico ou a um produto, identificação de características demográficas, identificação de potenciais clientes, ou até mesmo a medição do impacto dos seus conteúdos ou das estratégias de marketing. De uma forma semelhante, este modelo fornece aos ambientes inteligentes novos dados que contém informação relativa às preferências e interesses dos seus habitantes. Este sensor, que apesar de ser virtual, cumpre todos os requisitos necessários na definição de um sensor no contexto de um ambiente inteligente, e é uma forma não obstrutiva de recolha de informação sem a necessidade de pedir diretamente (dado que os utilizadores disponibilizam esses dados de forma voluntária). O segundo modelo presente neste trabalho é inspirado no estudo das redes complexas e na representação de cenários do extraidos do mundo real. O estudo das redes complexas tem sido utilizado nos contextos sociais, tecnológicos, industriais, ou biológicos para representar interações entre pessoas, redes de transporte presentes numa cidade, rede de serviços que fazem parte de uma habitação, ou até mesmo representar estruturas moleculares. Face à necessidade de identificar os interesses de indivíduos, este modelo apresenta uma abordagem multidimensional que, ao contrário dos cenários atuais em relação aos interesses individuais, classifica os interesses em diferentes níveis e com diferentes valores de impacto. Esta representação multidimensional aproxima-se dos cenários do mundo real, em que os interesses possuem diferentes tipos de intensidade ou importância, para fornecer às organizações ou aos ambientes inteligentes, uma nova perspetiva e abordagem relativamente aos interesses dos seus clientes/habitantes. A multidimensionalidade associada a este modelo, bem como a representação em camadas, resulta numa possibilidade de comparação de diferentes interesses entre vários indivíduos, respondendo assim de forma direta à necessidade dos ambientes inteligentes em considerar os interesses de vários indivíduos que estejam presentes no mesmo ambiente, em função de considerarem apenas as necessidades e interesses de um único individuo.
The increase of popularity and usage of Internet platforms, such as online social networks, has resulted in a growth of volume of data and, most specifically, personal data. The presence of ambient intelligence and smart environments on our daily life is associated with a constant need of data that is usually gathered trough a vast collection of physical sensors. This urge for data is the motivation for the first model that is proposed on this work. This model consists on a virtual social sensor that extracts data from online social networks, to produce knowledge and wisdom to smart environments, and identifies personality characteristics to predict behaviour and prepare appropriate interactions when facing different types of events. Online social networks are also platforms that allow users to construct their identities via self-representation, which includes their interests. The second model proposal of this work is a multidimensional interests network that intends to aid organisations and smart environments with insights about an individual (or a group of individuals), measure the impact of online content, interests, and understand patterns of usage.
Descrição: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática
URI: http://hdl.handle.net/10400.22/10717
Designação: Mestrado em Engenharia Informática
Aparece nas colecções:ESTGF - DM - Engenharia Informática

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