Uma análise empírica de interações em redes sociais
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2010 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/SLSS-85BN96 |
Resumo: | Redes sociais se tornaram extremamente populares e parte do nosso dia a dia, permitindo usuários interagir de diferentes formas. A cada dia, grandes quantidades de conteúdo são compartilhadas e milhões de usuários conversam através de elos sociais. Entender quais atividades os usuários fazem, que tipo de conteúdo eles compartilham, e como eles interagem quando se conectam a esses sítios pode criar oportunidades para melhorar a interface e o funcionamento dos sistemas existentes e é importante para diversas aplicações relacionadas a propagandas, campanhas políticas e detecção de comportamento malicioso. Apesar de todos esses benefícios, pouco se sabe na comunidade de pesquisa sobre isso.Essa tese provê um amplo estudo sobre interações em redes sociais, cobrindo aspectos do comportamento e da navegação dos usuários, bem como aspectos relacionados à postagem de conteúdo não solicitado. Para isso, coletamos dados de redes sociais atuais, incluindo o YouTube e o Orkut. Em seguida, estudamos como usuários interagem através de várias ferramentas de redes sociais, provendo uma visão geral da duração, freqüência e seqüência das atividades dos usuários nesses sítios. Feito isso, focamos em caracterizar interações que surgem da ferramenta de vídeo resposta do YouTube, um recurso que permite aos usuários interagir utilizando vídeos ao invés de texto. Nosso estudo revela padrões de comportamento típico e identifica novas formas de conteúdo não solicitado. Alguns usuários postam vídeos resposta contendo spam (vídeos resposta não relacionados ao tópico discutido) na tentativa de aumentar a popularidade de um vídeo, ou espalhar propagandas ou pornografia. Utilizando um método de aprendizagem de máquina conseguimos identificar a maior parte desses usuários. |
id |
UFMG_716995c07df6ffc50efda2e24c182375 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufmg.br:1843/SLSS-85BN96 |
network_acronym_str |
UFMG |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFMG |
repository_id_str |
|
spelling |
Sue Monmaria da Graça Campos PimentelFrancesco BonchiJussara Marques de AlmeidaMarcos Andre GoncalvesWagner Meira JuniorFabricio Benevenuto de Souza2019-08-11T03:01:10Z2019-08-11T03:01:10Z2010-03-12http://hdl.handle.net/1843/SLSS-85BN96Redes sociais se tornaram extremamente populares e parte do nosso dia a dia, permitindo usuários interagir de diferentes formas. A cada dia, grandes quantidades de conteúdo são compartilhadas e milhões de usuários conversam através de elos sociais. Entender quais atividades os usuários fazem, que tipo de conteúdo eles compartilham, e como eles interagem quando se conectam a esses sítios pode criar oportunidades para melhorar a interface e o funcionamento dos sistemas existentes e é importante para diversas aplicações relacionadas a propagandas, campanhas políticas e detecção de comportamento malicioso. Apesar de todos esses benefícios, pouco se sabe na comunidade de pesquisa sobre isso.Essa tese provê um amplo estudo sobre interações em redes sociais, cobrindo aspectos do comportamento e da navegação dos usuários, bem como aspectos relacionados à postagem de conteúdo não solicitado. Para isso, coletamos dados de redes sociais atuais, incluindo o YouTube e o Orkut. Em seguida, estudamos como usuários interagem através de várias ferramentas de redes sociais, provendo uma visão geral da duração, freqüência e seqüência das atividades dos usuários nesses sítios. Feito isso, focamos em caracterizar interações que surgem da ferramenta de vídeo resposta do YouTube, um recurso que permite aos usuários interagir utilizando vídeos ao invés de texto. Nosso estudo revela padrões de comportamento típico e identifica novas formas de conteúdo não solicitado. Alguns usuários postam vídeos resposta contendo spam (vídeos resposta não relacionados ao tópico discutido) na tentativa de aumentar a popularidade de um vídeo, ou espalhar propagandas ou pornografia. Utilizando um método de aprendizagem de máquina conseguimos identificar a maior parte desses usuários.Online social networks (OSNs) have become extremely popular websites and part of our daily lives. OSNs represent a new kind of information network that allow users to interact online. Every day, huge amounts of content are shared and millions of users converse through online social links. Understanding what activities users do, what content they share, and how they interact when they connect to these sites create not only opportunities for better interface and system design, but is also important for many applications, such as advertising, political campaigning, and detection of opportunistic and malicious behavior. Despite all these potential benefits, little is known in the research community about it.In this thesis we provide an in-depth study of user interactions in OSNs, covering aspects of user behavior and navigation across social features as well as aspects of unsolicited content exchanged on social interactions. To do that, we gathered data from actual OSN sites, including YouTube and Orkut. We then study how users interact across a number of OSN features, providing a global picture of the range, duration, frequency, and sequence of activities that users do when they connect to these sites. Second, we provide a characterization of the interactions that emerge from YouTube's video responses, a feature that allows users to interact primarily using videos rather than text. Our study unveils typical user behavioral patterns and identifies novel forms of unsolicited content in OSNs. Some users post video response spam (i.e. video responses unrelated to the topic discussed) in order to increase the popularity of a video, or spread advertisements and pornography. We propose a machine learning-based method that is able to accurately identify the majority of these users.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGVideo respostaComputaçãoRedes de relações sociaisVideo spamMidia socialAlmeida, Virgilio Augusto Fernandesmídia socialatividade silenciosavideo respostainterações sociaisRedes sociaisvideo spanmUma análise empírica de interações em redes sociaisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALfabriciobenevenutosouza.pdfapplication/pdf4091549https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SLSS-85BN96/1/fabriciobenevenutosouza.pdfb803b0f6f9029f4f28a672cd33a205d2MD51TEXTfabriciobenevenutosouza.pdf.txtfabriciobenevenutosouza.pdf.txtExtracted texttext/plain283022https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SLSS-85BN96/2/fabriciobenevenutosouza.pdf.txtf83ce4d7e4e8fa42d6b3827a0ed90051MD521843/SLSS-85BN962019-11-14 04:43:36.709oai:repositorio.ufmg.br:1843/SLSS-85BN96Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T07:43:36Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Uma análise empírica de interações em redes sociais |
title |
Uma análise empírica de interações em redes sociais |
spellingShingle |
Uma análise empírica de interações em redes sociais Fabricio Benevenuto de Souza mídia social atividade silenciosa video resposta interações sociais Redes sociais video spanm Video resposta Computação Redes de relações sociais Video spam Midia social Almeida, Virgilio Augusto Fernandes |
title_short |
Uma análise empírica de interações em redes sociais |
title_full |
Uma análise empírica de interações em redes sociais |
title_fullStr |
Uma análise empírica de interações em redes sociais |
title_full_unstemmed |
Uma análise empírica de interações em redes sociais |
title_sort |
Uma análise empírica de interações em redes sociais |
author |
Fabricio Benevenuto de Souza |
author_facet |
Fabricio Benevenuto de Souza |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Sue Mon |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
maria da Graça Campos Pimentel |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Francesco Bonchi |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
Jussara Marques de Almeida |
dc.contributor.referee4.fl_str_mv |
Marcos Andre Goncalves |
dc.contributor.referee5.fl_str_mv |
Wagner Meira Junior |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Fabricio Benevenuto de Souza |
contributor_str_mv |
Sue Mon maria da Graça Campos Pimentel Francesco Bonchi Jussara Marques de Almeida Marcos Andre Goncalves Wagner Meira Junior |
dc.subject.por.fl_str_mv |
mídia social atividade silenciosa video resposta interações sociais Redes sociais video spanm |
topic |
mídia social atividade silenciosa video resposta interações sociais Redes sociais video spanm Video resposta Computação Redes de relações sociais Video spam Midia social Almeida, Virgilio Augusto Fernandes |
dc.subject.other.pt_BR.fl_str_mv |
Video resposta Computação Redes de relações sociais Video spam Midia social Almeida, Virgilio Augusto Fernandes |
description |
Redes sociais se tornaram extremamente populares e parte do nosso dia a dia, permitindo usuários interagir de diferentes formas. A cada dia, grandes quantidades de conteúdo são compartilhadas e milhões de usuários conversam através de elos sociais. Entender quais atividades os usuários fazem, que tipo de conteúdo eles compartilham, e como eles interagem quando se conectam a esses sítios pode criar oportunidades para melhorar a interface e o funcionamento dos sistemas existentes e é importante para diversas aplicações relacionadas a propagandas, campanhas políticas e detecção de comportamento malicioso. Apesar de todos esses benefícios, pouco se sabe na comunidade de pesquisa sobre isso.Essa tese provê um amplo estudo sobre interações em redes sociais, cobrindo aspectos do comportamento e da navegação dos usuários, bem como aspectos relacionados à postagem de conteúdo não solicitado. Para isso, coletamos dados de redes sociais atuais, incluindo o YouTube e o Orkut. Em seguida, estudamos como usuários interagem através de várias ferramentas de redes sociais, provendo uma visão geral da duração, freqüência e seqüência das atividades dos usuários nesses sítios. Feito isso, focamos em caracterizar interações que surgem da ferramenta de vídeo resposta do YouTube, um recurso que permite aos usuários interagir utilizando vídeos ao invés de texto. Nosso estudo revela padrões de comportamento típico e identifica novas formas de conteúdo não solicitado. Alguns usuários postam vídeos resposta contendo spam (vídeos resposta não relacionados ao tópico discutido) na tentativa de aumentar a popularidade de um vídeo, ou espalhar propagandas ou pornografia. Utilizando um método de aprendizagem de máquina conseguimos identificar a maior parte desses usuários. |
publishDate |
2010 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2010-03-12 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2019-08-11T03:01:10Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2019-08-11T03:01:10Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1843/SLSS-85BN96 |
url |
http://hdl.handle.net/1843/SLSS-85BN96 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Minas Gerais |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFMG |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Minas Gerais |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFMG instname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) instacron:UFMG |
instname_str |
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) |
instacron_str |
UFMG |
institution |
UFMG |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFMG |
collection |
Repositório Institucional da UFMG |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SLSS-85BN96/1/fabriciobenevenutosouza.pdf https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SLSS-85BN96/2/fabriciobenevenutosouza.pdf.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
b803b0f6f9029f4f28a672cd33a205d2 f83ce4d7e4e8fa42d6b3827a0ed90051 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1803589288283078656 |