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Dissertação

{pt_PT=Influence and Sentiment Homophily on Twitter} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A Internet revolucionou a democratização do conhecimento e assistimos agora à democratização das nossas próprias relações sociais através diferentes serviços de redes sociais na rede, como o Twitter. Estas redes sociais têm milhões de utilizadores ligados por todo o mundo, que interagem num ritmo sem precedentes. O Twitter não só liga as pessoas entre si como é também uma janela aberta para as suas interacções, sendo possível recolher, representar e analisar informação sobre estas redes sociais. O sentimento intrínseco a estas interacções e fenómenos como a influência são observáveis nas relações entre as pessoas e, por vezes, estão inerentes à forma como se alteram ou evoluem, mas não são facilmente inferíveis. Com este trabalho pretendemos perceber se a Influência e o Sentimento estão correlacionados. Aqui apresentamos um estudo empírico que combina técnicas para encontrar comunidades e de análise de sentimento para analisar a dinâmica geral do sentimento num círculo social, usando um conjunto de dados extraído do Twitter durante o Mundial de Futebol de 2014. Tirando partido das ferramentas WebGraph e LAW para encontrar círculos sociais e analisando o sentimento através do SentiStrength, nós propomos uma estratégia para encontrar momentos de homofilia de sentimento nessas comunidades. Com este trabalho descobrimos que as comunidades tendem a apresentar longos períodos de neutralidade intercalados com momentos de polarização de sentimento. Quando nesses momentos existe homogeneidade de sentimento, há uma maior probabilidade, embora não muito forte, de alguém pertencente a esse círculo social partilhar um sentimento equivalente àquele que prevalece na comunidade., en=The Web has revolutionized democratization of knowledge and it is now democratizing our social relationships through several social media websites, like Twitter. These On-line Social Networks have millions of users, widely connected, who communicate and interact in an unparalleled dynamic level. Twitter not only connects people, it is also a window for their interactions. We can collect data about social networks and their dynamics from Twitter, represent them and reasoning about them. The inherent sentiment of these interactions and phenomenons such as influence are observable, but not easily inferable, and, with this work, we aim to understand if Influence and Sentiment are correlated. We present an empirical study that combines existing Graph Clustering and Sentiment Analysis techniques for reasoning about Sentiment dynamics at cluster level and analyzing the role of Social Influence on Sentiment contagion, based on a large dataset extracted from Twitter during the 2014 FIFA World Cup. Exploiting WebGraph and LAW frameworks to extract clusters, and SentiStrength to analyze sentiment, we propose a strategy for finding moments of Sentiment Homophily in social circles. We found that clusters tend to be neutral for long ranges of time, but denote volatile bursts of sentiment polarity locally over time. In those moments of polarized sentiment homogeneity, there is evidence of an increased, but not strong, chance of one sharing the same overall sentiment that prevails on the community to which he belongs.}
Keywords: {pt=Redes Sociais, Twitter, Círculos Sociais, Influência, Homofilia de Sentimento, Campeonato do Mundo de Futebol 2014., en=Social Networks, Twitter, Social Circles, Influence, Sentiment Homophily, 2014 FIFA World Cup.}

Discussão: novembro 12, 2015, 16:30