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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Aline Marins Paes | - |
| Autor(es): dc.contributor | Rosseti, Isabel Cristina Mello | - |
| Autor(es): dc.contributor | Silveira Filho, Otton Teixeira da | - |
| Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Daniel Cardoso Moraes de | - |
| Autor(es): dc.creator | Marques Junior, Paulo Roberto Mann | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:02:33Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:02:33Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-02-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-02-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/5756 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/762388 | - |
| Descrição: dc.description | As redes sociais são ambientes extremamente ricos em informações pessoais. É possível entender um indivíduo apenas analisando textos de autoria própria. É nesse tipo de análise que reside a identificação da sua personalidade, seus principais objetivos, afinidades, sucessos e decepções. Entretanto, não apenas para inferir a personalidade individual ou hábitos de compra, é possível identificar transtornos de personalidade, cuja magnitude pode ser tão grave a ponto de criar problemas para a vida profissional ou pessoal do indivíduo que o sofre. Com isto em mente, a presente pesquisa propõe a utilização de técnicas de mineracão de tweets, apoiados por uma análise linguística, para pré-classificar tweets de forma a treinar um modelo classificador de narcisismo. Resultados preliminares apontam que o classificador não foi capaz de obter uma boa taxa de acerto, apesar da análise qualitativa mostrar tweets que corroboram com a análise linguística | - |
| Descrição: dc.description | Social networks are very rich places to gather personal information, it is possible to understand a person only analyzing his or her own text. It is in this type of analysis that resides the identification of one’s personality, its main goals, affinities, successes and failures. However, not only to infer one’s individual personality or buying habits, it is possible to identify personality disorders, whose magnitude can be so severe to the point that it manifest problems to the personal and professional life of the person who suffers from it. With that in mind, the present research proposes the use of tweet mining techniques, supported by a linguistic analysis to pre-classify tweets in order to train a narcissism classifier model. Preliminary results have shown that the classifier was not capable to obtain good accuracy rates, although the qualitative analysis have shown tweets that corroborate with the linguistic analysis | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
| Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Narcisismo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mineração de tweets | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Narcisismo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mídia social | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Twitter (Site de relacionamento) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Narcissism | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Tweet mining | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Social media | - |
| Palavras-chave: dc.subject | - | |
| Título: dc.title | Detecção de transtorno de personalidade narcisista a partir de tweets: um estudo preliminar | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF | |
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