A Mineração de Dados nas Redes Sociais

Mineração de Dados nas Redes Sociais

Everton Vieira Tavares

João

Maria Augusta Severino

Optativa-Mineração de Dados

UEMG- Divinópolis

Outubro de 2017

Resumo: Com o avanço das tecnologias, houve um grande aumento no uso das redes sociais, e com isso consequentemente um grande aumento no volume de dados disseminados. Associado a esse crescimento as redes sociais tem se tornado alvo de pesquisas de diversos assuntos. Este trabalho tem objetivo de mostrar as aplicações da mineração de dados nas redes.

Abstract: With the advancement of technologies, there has been a great increase in the use of social networks, and with this consequently a great increase in the volume of disseminated data. Associated with this growth, social networks have become the target of research on various subjects. This paper aims to show the applications of data mining in networks.

Introdução

É fato que as redes sociais têm se popularizado cada dia mais. Esse crescimento se dá devido a facilidade de acesso que a popularização das tecnologias vem trazendo nos últimos tempos elas já estão inseridas no cotidiano das pessoas. Atualmente, apenas no Facebook se encontra cerca de 1 bilhão de usuários ativos. Isso vem chamando atenção de pesquisadores e empresas devido à grande quantidade de dados, que podem gerar informações valiosas.

Diariamente, bilhões de dados em formata digital de textos, vídeos, imagens ou arquivos são criadas compartilhadas ou armazenadas na internet. A esse fenômeno dá-se o nome de Big Data. Esse volume tão grande de dados tem se tornado tema chave relacionado a pesquisa organização e tratamento, pois se torna o ambiente propicio para aplicação de técnicas de mineração e extração de conhecimento.

Mas dados, em grande volume são apenas dados é preciso extrair informação para explorar os benefícios dessa matéria bruta. Para isso o dado precisa de alguma forma ser analisado (Amaral,2016). Não adianta ter terabytes de dados, por exemplo, sobre seus clientes se você não sabe se eles estão satisfeitos com seu produto ou serviço.

A mineração nas mídias sociais, abordam diversas áreas da própria mineração de dados como mineração de texto, analise de sentimentos, analise de grafos entre outros. Esse trabalho apresenta uma revisão sobre as diversas aplicações dessa área.

Redes Sociais

Redes sociais, no mundo virtual, são sites e aplicativos que operam em níveis diversos como profissional, de relacionamento, entre outros, mas sempre permitindo o compartilhamento de informações entre pessoas e/ou empresas.

Quando falamos em rede social, o que vem à mente em primeiro lugar são sites como Facebook, Twitter e Linkedin ou aplicativos como Snapchat e Instagram, que estão em alta nos dias de hoje. Mas a ideia, no entanto, é bem mais antiga: na sociologia, por exemplo, o conceito de rede social é utilizado para analisar interações entre indivíduos, grupos, organizações ou até sociedades inteiras.

Essas plataformas criaram, também, uma nova forma de relacionamento entre empresas e clientes, abrindo caminhos tanto para interação quanto para o anúncio de produtos ou serviços. Com isso, as empresas viram nas redes sociais um ótimo lugar para extração de dados e posteriormente a obtenção de informações valiosas.

Mineração de dados

        As definições de mineração de dados variam de acordo com a área de atuação. Fayad aponta uma visão do aprendizado de máquina que é uma área da inteligência artificial que faz com que os algoritmos aprendam a partir de eventos passados. Em Fayad et al. (1996) ele escreve que: "Mineração de Dados é um passo no processo de Descoberta de Conhecimento que consiste na realização da análise dos dados e na aplicação de algoritmos de descoberta que, sob certas limitações computacionais, produzem um conjunto de padrões de certos dados."

Em uma visão mais geral a MD é dada como um processo para explorar e analisar grandes volumes de dados em busca de padrões, previsões, erros, associações entre outros.        

A análise das caraterísticas presentes num conjunto de dados permite a descoberta de padrões e tendências que dificilmente seriam identificadas a olho nu e que podem fornecer informações valiosas que ajudem a compreender o processo que gera os dados. Muitas dessas caraterísticas podem ser obtidas por meio da aplicação de fórmulas estatísticas simples. Outras podem ser observadas por meio do uso de técnicas de visualização.

Porém minerar dados pode ser muito complexo, apesar de ser a forma mais sofisticada de se analisar dados, os resultados desse processo podem trazer resultados sobre o negócio que nenhuma outra técnica seria capaz de produzir.

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Mineração de Dados nas Redes Sociais

A MD nas redes sociais possui diversas aplicações em diferentes áreas. Uma delas é no setor de negócios, onde as empresas podem utilizar suas bases de dados das suas redes para saber a opinião de seus clientes, essa técnica se torna mais barata e menos passível de erros do que as pesquisas de opinião, por exemplo. Pois, as informações das redes são de dispostas pelo usuário por vontade própria, não possuem influência dos aplicadores, além de tudo permitem um maior alcance por não ter barreiras geográficas.

Esse tipo de estudo também é muito importante para campanhas publicitarias, pois permite que se realizem anúncios específicos para cada consumidor.  Analisando suas redes sociais, é possível saber por qual assunto ou produto você mais interessa e lhe apresentar campanhas que tenham mais a ver com seus gostos. Isso é muito útil, pois, por exemplo, não faz sentido nenhum oferecer produtos relacionados a futebol para uma pessoa que não gosta. Fica claro que o acerto do produto oferecido tem influência direta com a chance de reter um possível cliente.

Não são só as empresas que estão a fim de descobrir o que as pessoas dizem nas redes sociais, esses dados também são utilizados para saber informações sobre eventos sociais que estão ocorrendo no momento. Diversos trabalhos foram realizados em 2013 época em que as manifestações políticas desencadearam protestos organizados principalmente por meio de redes sociais, com um destaque para o Twitter. Estes eventos foram destaque para o uso das mídias sociais como meio de expor ideias sobre a política e o governo. Esse tema aborda uma outra área da MD que é a análise de sentimentos, conhecida também como mineração de opinião, uma técnica que busca extrair, identificar e classificar informações subjetivas, como opiniões e sentimentos a partir de textos. Nascimento et al. (2012) publicaram o estudo “Análise de sentimento de tweets com foco em notícias”, que foi o pioneiro no país quanto à aplicação da análise de sentimento a partir de notícias compartilhadas no Twitter. O trabalho foi uma primeira tentativa de aplicação da técnica em português. Os autores tiveram como objetivo identificar o sentimento positivo e negativo da população a respeito de três categorias de notícias compartilhadas no Twitter: entretenimento, policial e política. A análise de sentimento foi realizada utilizando-se três classificadores automatizados. Os autores conseguiram precisão satisfatória na análise automatizada das categorias entretenimento e policial. De acordo com os autores, a categoria política não apresentou precisão satisfatória, em virtude do alto índice de tweets contendo ironia e sarcasmo, o que confundiu a ferramenta de análise.