Inferência de personalidade a partir de textos de rede social utilizando um léxico afetivo em português brasileiro
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFS |
Texto Completo: | https://ri.ufs.br/handle/riufs/3375 |
Resumo: | This máster thesis presents research on the correlation of lexical information in texts in Portuguese with personality characteristics and model Big Five facets of IPIP-NEO. It elaborates, especially, on the use of classes of affective feelings LIWC lexicon. The main goal of this work is to relate the factors of the Big Five model and the IPIP-NEO facets of IPIP-NEO 120 and TIPI questionnaires with the posts of Facebook social network. For this, a tool called Personalitatem Lexicon was built. The methodology used to achieve the research objectives was bibliographical which were researched and analyzed the work done on personality inferences from texts. The result of the experiment shows that the inference of personality from the questionnaires have more precise conclusions for the same contain specific questions and answers to measure such characteristic. Already personality inference for posts is more susceptible to noise because not all experienced situations are exposed on the social network. However, inference of personality posts is possible, but the results are the moments |
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Machado, Antonio Aliberte de AndradeNunes, Maria Augusta Silveira NettoPardo, Thiago Alexandre Salgueiro28017088876http://lattes.cnpq.br/49315440548368992017-09-26T11:34:34Z2017-09-26T11:34:34Z2016-08-16MACHADO, Antonio Aliberte de Andrade. Inferência de personalidade a partir de textos de rede social utilizando um léxico afetivo em português brasileiro. 2016. 107 f. Dissertação (Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2016.https://ri.ufs.br/handle/riufs/3375This máster thesis presents research on the correlation of lexical information in texts in Portuguese with personality characteristics and model Big Five facets of IPIP-NEO. It elaborates, especially, on the use of classes of affective feelings LIWC lexicon. The main goal of this work is to relate the factors of the Big Five model and the IPIP-NEO facets of IPIP-NEO 120 and TIPI questionnaires with the posts of Facebook social network. For this, a tool called Personalitatem Lexicon was built. The methodology used to achieve the research objectives was bibliographical which were researched and analyzed the work done on personality inferences from texts. The result of the experiment shows that the inference of personality from the questionnaires have more precise conclusions for the same contain specific questions and answers to measure such characteristic. Already personality inference for posts is more susceptible to noise because not all experienced situations are exposed on the social network. However, inference of personality posts is possible, but the results are the momentsA presente dissertação apresenta pesquisa sobre a correlação de informações léxicas em textos em Português com características de personalidade do modelo Big Five e as facetas do IPIP-NEO. Discorre-se, especialmente, sobre o uso das classes de sentimentos afetivos do léxico LIWC. O objetivo principal desse trabalho é correlacionar os fatores do Big Five e as facetas do IPIP-NEO dos questionários IPIP-NEO 120 e TIPI com os posts da rede social Facebook. Para isso, foi construída uma ferramenta chamada de Personalitat em Lexicon. A metodologia adotada para atingir os objetivos da pesquisa foi de caráter bibliográfico onde foram pesquisados e analisados os trabalhos desenvolvidos sobre inferência de personalidade a partir de textos. O resultado do experimento mostra que a inferência de personalidade a partir dos questionários tem conclusões mais precisas pelo mesmo conter perguntas e respostas específicas para aferir tal característica. Já a inferência de personalidade por posts é mais susceptível a ruídos porque nem todas as situações vividas são expostas na rede social. Contudo, inferir personalidade por posts é possível, mas os resultados são retratos de momento.application/pdfporUniversidade Federal de SergipePós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFSBrasilComputaçãoPersonalidadeRedes sociais on-lineFacebookLexicologiaFacetasBig FiveLéxicoPersonalityFacetsLexiconCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOInferência de personalidade a partir de textos de rede social utilizando um léxico afetivo em português brasileiroinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSinstname:Universidade Federal de Sergipe (UFS)instacron:UFSTEXTANTONIO_ALIBERTE_ANDRADE_MACHADO.pdf.txtANTONIO_ALIBERTE_ANDRADE_MACHADO.pdf.txtExtracted texttext/plain239373https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/3375/2/ANTONIO_ALIBERTE_ANDRADE_MACHADO.pdf.txt9473f354247ceb2b87a8cf2294371bbfMD52THUMBNAILANTONIO_ALIBERTE_ANDRADE_MACHADO.pdf.jpgANTONIO_ALIBERTE_ANDRADE_MACHADO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1297https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/3375/3/ANTONIO_ALIBERTE_ANDRADE_MACHADO.pdf.jpgec4457f2646c16f6cbe9b2876995446dMD53ORIGINALANTONIO_ALIBERTE_ANDRADE_MACHADO.pdfapplication/pdf1431457https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/3375/1/ANTONIO_ALIBERTE_ANDRADE_MACHADO.pdfb3300ef60f1760cd225369cdca9495b6MD51riufs/33752017-11-24 21:39:16.094oai:ufs.br:riufs/3375Repositório InstitucionalPUBhttps://ri.ufs.br/oai/requestrepositorio@academico.ufs.bropendoar:2017-11-25T00:39:16Repositório Institucional da UFS - Universidade Federal de Sergipe (UFS)false |
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