PREDIÇÃO DE LINKS EM REDES SOCIAIS ACADÊMICAS: UMA ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DAS CARACTERÍSTICAS DA REDE NA EFICÁCIA DOS ALGORITMOS BASEADOS NA TOPOLOGIA

A predição de links em redes sociais tem sido objeto de estudo em um crescente número de artigos científicos e comerciais devido à grande oferta de bases de dados com representações das relações entre pessoas e também devido à facilidade de acesso a recursos computacionais para análise dessas redes. Prever conexões em redes sociais acadêmicas contribui para o crescimento científico, facilitando a colaboração entre pesquisadores com potencial de contribuição mútua. Este trabalho busca identificar as características das redes levam a uma maior eficiência na predição de links feita por algoritmos baseados na topologia. As características serão isoladas conjuntos de dados e alguns experimentos serão repetidos com diferentes algoritmos para buscar identificar tendências. As análises feitas neste trabalho poderão ajudar a compreender melhor a dinâmica das redes sociais acadêmicas e também contribuir na escolha dos melhores algoritmos de predição de link para cada tipo de rede social.

FATORES DETERMINANTES DO USO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO EM SAÚDE: UM ESTUDO INTEGRADO DOS MODELOS TAM E TTF

O Programa de Triagem Neonatal de Minas Gerais (PTN-MG), cuja rede estadual é composta por mais de três mil Unidades Básica de Saúde (UBS), é uma estratégia de diagnóstico precoce do Sistema Único de Saúde (SUS) de extrema importância para a população. Para alinhar o sistema de informação do Programa à essa premissa, este estudo apresenta o seguinte problema: Quais são os fatores determinantes do uso de um sistema de informação do PTN-MG e quais são as relações entre eles? Buscou-se a partir de um estudo no âmbito do SUS em Minas Gerais, com a aplicação de um survey a todas as Unidades Básicas de Saúde do Estado que utilizam o sistema de informação, desenvolver um módulo de sistemas de informação inteligente para toda rede Estadual; avaliar as percepções dos usuários baseando-se na integração dos modelos TAM e TTF (KLOPPING; MCKINNEY, 2004) com variáveis de Índice de Desenvolvimento Humano dos municípios e a capacidade de coleta das UBS; analisar os fatores determinantes do uso do SI e suas respectivas relações. O modelo continha 16 hipóteses, sendo que 06 foram confirmadas a partir de um estudo realizado por modelagem de equações estruturais. Os principais resultados indicaram que a maioria dos usuários concordou que o sistema de informação é útil, fácil de usar e ajustável às suas tarefas. O estudo confirma também que os modelos TAM e TTF se completam, pois apresentam várias relações significativas entre os seus constructos. Outro achado importante, foi a relação inversa encontrada entre o IDHM do município e a percepção de utilidade do modelo TAM. Entende-se que o estudo cumpriu com o objetivo proposto e ainda gera novas expectativas futuras como: aplicação do modelo em outras realidades e a inclusão de outros constructos sociais para verificação de possíveis relações com o modelo TAM/TTF.

Mineração de Textos: Detecção automática de sentimentos em comentários nas mídias sociais

Avanços recentes nas técnicas de análise automática de documentos, possibilitaram o reconhecimento de aspectos subjetivos. Dentre algumas tarefas da análise de sentimentos, destaca-se a classificação da polaridade do texto, ou seja, o quão negativa ou positiva são as opiniões expressadas nele. Contudo, por ser uma área ainda em desenvolvimento, métodos criados para estas análises, na maioria, são para língua inglesa, o que dificulta sua utilização em textos escritos em português. Assim, esse trabalho tem como objetivo o estudo e a implementação de uma ferramenta que, conterá um algoritmo de classificação de sentimentos, sendo ele capaz de avaliar a polaridade de textos extraídos de mídias sociais, baseando-se em técnicas da mineração de textos.