Qi-Dashboard: visualização de informação de debates online

• Autor(a) principal: Saraiva, Bruno David Ferreira
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10437/12914
• topic: MESTRADO EM ENGENHARIA INFORMÁTICA E SISTEMAS DE INFORMAÇÃO; ENGENHARIA INFORMÁTICA; GESTÃO DA INFORMAÇÃO; SISTEMAS DE INFORMAÇÃO; REPRESENTAÇÃO VETORIAL DE TEXTO; MODELAÇÃO DE TÓPICOS; DASHBOARDS; COMPUTER ENGINEERING; INFORMATION MANAGEMENT; INFORMATION SYSTEMS; SENTENCE EMBEDDINGS; TOPIC MODELLING

Ao longo dos últimos anos a grande quantidade de dados presente no nosso quotidiano tem vindo a moldar a forma como trabalhamos e vivemos. Muitas disciplinas científicas tiveram de evoluir rapidamente, e inclusive, novas disciplinas emergiram para responder aos novos problemas do ecossistema da informação, tais como a difusão de noticias falsas, o discurso de ódio, entre outros. O processamento estatístico de linguagem natural dentro da Inteligência Artificial, e a visualização de informações dentro da Ciência dos Dados, são dois exemplos de tais disciplinas, e de facto, as duas disciplinas centrais do presente trabalho. Para esta dissertação foi implementada uma solução inicial para o problema de extrair e interpretar informação que descreve comportamentos de grupo em situação de debate online em contexto educativo. A solução concreta é um dashboard visual que apresenta indicadores baseados em duas dimensões: (1) o fluxo de mudanças de tópico ao longo das conversas, a qual é indicativa da coerência do grupo; (2) a distribuição de interações por interveniente, a qual mostra a media em que os intervenientes participaram de forma equilibrada ou se a conversa foi dominada por um subconjunto, relativamente pequeno, de participantes. O cumprir os objetivos desta dissertação significou, por um lado, um estudo das teorias e fundamentos da visualização de dados, e, por outro, também aprender os métodos e paradigmas do que é conhecido como ‘text as data’. Assim, demonstrou-se que é possível transformar textos não estruturados, provenientes de interações de grupos online, em visualizações, que capturam conhecimento útil no diagnóstico de potenciais problemas relativos à saúde da conversa em redes sociais. Palavras-chave: Dashboards visuais, representação vetorial de texto, modelação de tópicos