Análise de Comunidades em Redes Sociais utilizando Mineração de dados: Um estudo de caso nas redes da UFPA SCRM 2016 Ingrid Nascimento Márcia Pinheiro.

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1 Análise de Comunidades em Redes Sociais utilizando Mineração de dados: Um estudo de caso nas redes da UFPA SCRM 2016 Ingrid Nascimento Márcia Pinheiro Ádamo Santana

2 Agenda Introdução Detecção de Comunidades Metodologia Resultados
Conclusão

3 Introdução Our view of social customer relationship management:

4 Detecção de Comunidades

5 Algoritmo K-means K agrupamentos pré-especificados
Simplicidade e rápida execução Bastante utilizado em aplicações científicas e industriais (ISOD; SAHU, 2013)

6 Índice de Validação Interna - IVI
Índice Silhouette (S) 𝑆= 𝑏 𝑖 −𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥 𝑎 𝑖 ,𝑏(𝑖) a 𝑖 : média de dissimilaridade do elemento 𝑖 no mesmo cluster; b 𝑖 : Menor média de 𝑖 em relação aos demais clusters;

7 Metodologia Enterprise Resource Planning

8 Resultados RSO IVI Número de Comunidades Valor do Índice Facebook
Silhouette 4 0.8027 Instagram 3 0.7623 Twitter 2 0.7741

9 Comunidades

10 Facebook O algoritmo K-means identificou 4 comunidades de seguidores na base do Facebook

11 Facebook

12 Facebook

13 Twitter O algoritmo K-means indicou que há 2 comunidades de seguidores na base do Twitter

14 Twitter

15 Instagram O algoritmo K-means indicou 3 comunidades de seguidores na base do Instagram

16 Instagram

17 Instagram

18 Conclusão Os resultados alcançados demonstraram os principais meios de engajamento utilizados pelos usuários Identificação de comunidades de usuários influentes Confiabilidade dos resultados em comparação a análises de ferramentas “blackboxes”

19 Trabalhos Futuros Desenvolvimento de aplicações e surveys para a coleta de dados públicos dos perfis de usuários Introdução de novas variáveis: novas reactions do Facebook, “curtidas” do Twitter.

20 Perguntas?

21 Análise de Comunidades em Redes Sociais utilizando Mineração de dados: Um estudo de caso nas redes da UFPA SCRM 2016 Ingrid Nascimento Márcia Fontes Ádamo Santana