Fábio Paschoal Júnior
Título
UMA ABORDAGEM PARA IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES COMPORTAMENTAIS A PARTIR DE APLICATIVOS PARA REDES SOCIAIS
Orientador(es)
Nelson Francisco Favilla Ebecken
Resumo
AS Redes Sociais Online disponibilizam informações valiosas que possibilitam o estudo do comportamento de seus usuários. Algumas dessas informações são produzidas por Aplicativos Sociais, relatando informações complementares e relevantes com propriedades associadas aos usuários. Dentre as Redes Sociais Online, o Facebook é uma das mais utilizadas e se destaca pela quantidade de usuários, além permitir a associação dos Aplicativos Sociais aos perfis de seus usuários. Essa quantidade expressiva de usuários produz muitos conteúdos e são necessárias formas eficientes de coleta e de análise desses conteúdos. Dessa forma, essa tese propõe um Framework de coleta de dados e de análise, para classificar os usuários e estabelecer os Padrões Comportamentais dos Usuários, a partir dos conteúdos produzidos pelos Aplicativos Sociais utilizados pelos usuários. As análises são beneficiadas por um Workflow de execução paralela e distribuída, possibilitando a sua execução em um tempo reduzido e com escalabilidade. Assim, os usuários foram classificados conforme a sua prática de atividades físicas. Essa classificação ocorreu com a coleta e análise dos compartilhamentos de atividades físicas feitos nos perfis dos usuários, por meio do uso de Aplicativos Sociais de monitoramento de atividades físicas. Com isso, foi feita a definição do Padrão Comportamental do Usuário, relativo ao seu comportamento saudável de execução de atividades físicas.
Abstract
Online Social Networks provide valuable information that allows for the study of user’s behaviors. Some of this information is produced by Social Apps, reporting companion and relevant information with properties associated to users. Among Online Social Networks, Facebook is one of the most used and stands out by the number of users. Besides it allows for the association of Social Apps to the profiles of its users. This expressive number of users produce a lot of contents. Thus, efficient ways for data collection and analysis are needed. This thesis proposes a Framework for data collection and analysis. It classifies and establishes Behavioral Patterns of Users from the content produced by the Social Apps used by users. Analyzes were modeled by a parallel and distributed execution Workflow. This enables its execution in a reduced time and with scalability. Thus, the users were classified according to their practice of physical activities. This classification occurred with the collect and analysis of shared physical activity made in users' profiles, through the use of Social Apps to monitor physical activities. With this, the definition of the Behavioral Pattern of the User was made, regarding their healthy behavior of physical activities execution.
