PPGED - Mestrado Profissional em Educação (Dissertações)

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20211

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Author: search.filters.author.Brito, Cecy Maria MartinsSubject: search.filters.subject.Social networks

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    Taxonomia de traços de personalidade de usuários das redes sociais
    (UFVJM, 2021) Brito, Cecy Maria Martins; Guelpeli, Marcus Vinicius Carvalho; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)
    O presente trabalho de pesquisa foi desenvolvido no Programa de Pós-Graduação em Educação, da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, no âmbito da linha de pesquisa Educação e Tecnologias Aplicadas às Instituições Educacionais. Trata-se de uma pesquisa de cunho bibliográfico e quantitativo, cujo corpus foi composto por textos escritos por usuários da rede social Facebook e que teve como objetivo geral avaliar a hipótese de a taxonomia de textos ser capaz de contribuir para a identificação de traços de personalidade em textos de usuários dessa rede social, por meio do modelo computacional Cassiopeia. Para isso, foram analisados textos publicados pelos usuários, por meio da seleção de grupos, fechados e secretos, de pessoas que se dizem usuárias do Facebook. Utilizando o Cassiopeia, tais textos foram classificados em um determinado traço de personalidade, de acordo com o Big Five – ou os cinco fatores da personalidade (extroversão / introversão; neuroticismo / estabilidade emocional; socialização / agradabilidade; escrupulosidade / conscienciosidade ou realização; e abertura para experiência). A partir dessa classificação, pôde-se identificar esses traços e, por meio deles, agrupar, de maneira automática, inúmeros textos de usuários, além de descobrir conhecimentos implícitos, criar um conjunto de palavras que classificam os grupos de usuários e identificar o traço de personalidade característico destes. Os textos foram selecionados utilizando-se a mineração de textos para criar uma taxonomia de traços de personalidade. Os resultados da pesquisa foram considerados positivos, porque o procedimento computacional acima descrito agrupou os 100 textos selecionados em 26 clusters (pastas) a partir da taxonomia de traços de personalidade criada.