Linha de pesquisa: Ciência de Dados

Resumo: O crescimento das mídias sociais e o volume de dados gerados por seus usuários têm despertado o interesse da ciência de dados para compreender padrões comportamentais e traços psicológicos manifestados nesses ambientes. Este trabalho propõe analisar e correlacionar os temperamentos/traços de personalidade de usuários de mídias sociais a partir de dados obtidos nessas plataformas, através da utilização de redes complexas. Diferentemente das abordagens tradicionais de classificação, a proposta visa a modelagem de dados textuais e comportamentais extraídos da plataforma X (antigo Twitter) em estruturas de rede, permitindo a detecção de comunidades e a análise de agrupamentos de usuários com características semelhantes. Foram utilizadas duas bases de dados contendo publicações de usuários rotulados com tipos de personalidade, passando por etapas de pré-processamento textual, extração de atributos psicológicos via LIWC, discretização, normalização e construção de redes com base em medidas de similaridade. A análise dos clusters mais puros revelou padrões distintos entre as dimensões, especialmente Extroversão/Introversão (E/I) e Intuição/Sensação (N/S), sugerindo que determinados traços compartilham características linguísticas e sociais observáveis nas redes. Os resultados sustentam a hipótese de que as redes complexas são capazes de identificar padrões estruturais associados à personalidade que sejam complementares às análises estatísticas tradicionais, contribuindo para novos caminhos de pesquisa na interseção entre psicologia, ciência de dados e teoria das redes.

Link para a defesa:  https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_NTUwNWYwODEtYzU2Y...