anÁlise de pontos de propagaÇÃo de informaÇÃo em redes sociais

ANÁLISE DE PONTOS DE

PROPAGAÇÃO DE INFORMAÇÃO

EM REDES SOCIAIS

COM O USO DO ALGORITMO

SOMA-E-PRODUTO

Acadêmico: João Miguel de Oliveira Francisco

Orientadora: Prof.ª MSc. Leila Laís Gonçalves

Co-orientador: Prof. MSc. Kristian Madeira

Curso de Ciência

da Computação

● Introdução

● Redes Sociais

● Algoritmo de Propagação

● Resultados

● Introdução

● Redes Sociais

● Algoritmo de Propagação

● Resultados

INTRODUÇÃO

● Informações

● Internet

● Conexões

● Propagação de Informação

● Relações vs Difusão da

Informação

OBJETIVO GERAL

Avaliar a aplicação do algoritmo de Soma e

Produto para a identificação de pontos

propagação de informações em redes sociais.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

● Descrever técnicas de análise de redes sociais

● Identificar elementos compositivos

● Compreender e documentar algoritmo de SP

● Avaliar e identificar pontos de propagação

● Confrontar: resultados SP vs AERS

JUSTIFICATIVA

● Propagação de informação em RS: comportamento e

formação de grupos, conexões, estruturação, formas de

transmissão.

● Ciências Humanas: Análise Estrutural das Redes Sociais.

● SP GF: correlação dos elementos compositivos de uma RS e

processos de passagem de mensagem.

● RS: Facebook e Twiiter: posição no banking de sites.

● Introdução

● Redes Sociais

● Algoritmo de Propagação

● Resultados

REDES SOCIAS VIRTUAIS

● Follower Model

● Connection Model

● Group Model

RELAÇÕES - PROPAGAÇÃO

● Orientação

● Densidade

● Conexidade

● Posição

● Capital Social

● Laços Fortes e Fracos

● Buracos Estruturais

● Grupalidade

● Introdução

● Redes Sociais

● Algoritmo de Propagação

● Resultados

GRAFO FATOR

● Variáveis

● Funções

GRAFO FATOR EM

REDES SOCIAIS VIRTUAIS

● Follower Model

● Connection Model

GRAFO FATOR EM

REDES SOCIAIS VIRTUAIS

● Group Model

SOMA E PRODUTO

● Algoritmo genérico

● Aplicação em grafos fatores

● Passagem de Mensagens vs

Propagação de Informação

● Extração das marginais

SOMA E PRODUTO

● Introdução

● Redes Sociais

● Algoritmo de Propagação

● Resultados

METODOLOGIA

● Construção de grafos de representação de RS

● Aplicação do algoritmo SP nos grafos sociais para a

identificação de pontos de propagação da informação

● Avaliação dos dados obtidos da aplicação do algoritmo junto

ás teorias explicativas na área de AERS

FRAMEWORK MALLET

● Universidade de Massachusetts Amherst - UMASS

● Graphical Models in Mallet – GRMM

● Linguagem JAVA

● Common Public License

JUNCTION TREE

MATRIZ DE PROBABILIDADE

CONDICIONAL

Ator 1 Ator 2 Coo eficiência

0 0 0.0

0 1 0.5

1 0 0.5

1 1 1.0

MATRIZ DE PROBABILIDADE

CONDICIONAL

Follower Model !

Ator 1 Ator 2 Coo eficiência

0 0 0.0

0 1 0.5

1 0 0.5

1 1 1.0

MATRIZ DE PROBABILIDADE

CONDICIONAL

Connection Model !

Ator 1 Ator 2 Coo eficiência

0 0 0.0

0 1 0.5

1 0 0.5

1 1 1.0

OBTENÇÃO DOS DADOS

● Valores 0.0 a 1.0

● Total de 14641 resultados

● MYSQL

DÍADE

DÍADE

TRÍADE● Grupalidade

GRAFO 3

GRAFO 3

GRAFO 3● Buracos Estruturais

GRAFO 4

2

9

1

GRAFO 4

2

9

1

CONCLUSÃO• Ciência da Computação + Ciências Sociais = suporte ao uso

efetivo das RS na propagação de informação

•Importância das teorias sociais (Análise Estrutura de RS),

Teoria de Grafos e Algoritmo SP

• Confrontação estudo de caso : proposições teóricas e

aplicação do algoritmo SP na identificação dos pontos

melhores de propagação.

• Resultados positivos e convergentes

• Conectividade influência fortemente na propagação da

informação.

TRABALHOS FUTUROS

• Matriz de probabilidade condicional: dados reais, mineração

de dados.

OBRIGADO!