Uma Rede Social Construída a partir de Documentos Digitais do Portal da Universidade Federal de Tocantins
DOI:
https://doi.org/10.36311/1981-1640.2022.v16.e02162Palabras clave:
Redes Sociais, Redes Complexas, Análise de Documentos, GrafoResumen
Esta pesquisa propõem a exemplificação de um mapeamento de uma rede social. Desata forma, nesta pesquisa, reproduziu-se uma rede social de entes relacionados à Universidade Federal do Tocantins (UFT) por meio do uso de 13 mil documentos digitais. Para mapear as conexões dos documentos e gerar o grafo, foi utilizado como critério que caso o nome de duas pessoas estejam em um mesmo documento eles possuem uma conexão, para cada arquivo diferente que houver conexão, esta relação é fortalecida. O grafo apresentou 114.405 vértices, e 21.081.984 arestas. Dos dez nós de maior centralidade, os entes encontrados ocuparam, ou ainda ocupam as seguintes funções: reitor, diretor de campus, pró-reitor e vice-reitor. Dessa forma, considera-se a reprodução de uma rede complexa de relacionamentos, com a utilização de documentos digitais como uma alternativa viável para o mapeamento de interações sociais de núcleos que provavelmente não estão mapeados pelas redes sociais online convencionais. Assim, o grafo criado por esse modelo de rede social, construída a partir de documentos digitais de texto, apresenta uma alternativa para mapear relações entre entes, podendo ter diversas finalidades.
Descargas
Referencias
Agneessens, F., Borgatti, S. P.,and Everett, M. G. "Geodesic based centrality: Unifying the local and the global". Social Networks, n. 49, May 2017, pp. 12–26.
Luz de Araujo, P. H., de Campos, T. E., de Oliveira, R. R. R., Stauffer, M., Couto, S., and Bermejo, P. "LeNER-Br: a dataset for named entity recognition in Brazilian legal text". In International Conference on the Computational Processing of Portuguese (PROPOR), Lecture Notes on Computer Science (LNCS), Canela, RS, Brazil. Springer. 2018, pp. 313–323,
Barabási, A. L., and Bonabeau, E. "Scale-Free Networks". Scientific American, n. 288, 2003, pp. 60–69. doi:10.1038/scientificamerican0503-60
Boccaletti, S., Latora, V., Moreno, Y., Chavez, M., and Hwang, D. U. "Complex networks: Structure and dynamics". Physics Reports, n. 424, 2006, pp. 175-308. doi:https://doi.org/10.1016/j.physrep.2005.10.009
Bollobás, B., Janson, S., and Riordan, O. "Sparse random graphs with clustering". Random Structures & Algorithms, n. 38, 2011, pp. 269–323.
Bonacich, P. "Power and Centrality: A Family of Measures". American Journal of Sociology, n. 92, 1987, pp. 1170–1182. doi:10.1086/228631
Borgatti, S. P. "Identifying sets of key players in a social network". Computational & Mathematical Organization Theory, n. 12, 2006, pp. 21–34.
Borgatti, S. P., and Everett, M. G. "A graph-theoretic perspective on centrality". Social networks, n. 28, 2006, pp. 466–484.
BRASIL. Constituição da República Federativa do Brasil. Senado Federal, 1988.
Clauset, A., Shalizi, C. R., and Newman, M. E. "Power-law distributions in empirical data". SIAM Review, n. 51, 2009, pp. 661–703. doi:10.1137/070710111
Coppin, B. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2017.
Fischetti, M. Physics or Fashion? What Science Lovers Link to Most: Science aficionados have odd and surprising interests. Scientific American, 2011, https://www.scientificamerican.com/article/graphic-science-science-lovers-web-traffic/
Lample, G., Ballesteros, M., Subramanian, S., Kawakami, K., and Dyer, C. "Neural Architectures for Named Entity Recognition". arXiv:1603.01360 [cs], 2016, http://arxiv.org/abs/1603.01360
Marteleto, R. M. "Redes Sociais, Mediação e Apropriação De Informações: situando campos, objetos e conceitos na pesquisa em Ciência da Informação". Revista Telfract, n. 1, 2018.
Mendonça, J., Macedo, H., Bisbo, T., Santos, F., Silva, N., and Barbosa, L. "Paramopama: a Brazilian-Portuguese corpus for named entity recognition". 12th National Meeting on Artificial and Computational Intelligence (ENIAC) 2015.
Nadeau, D., and Sekine, S. "A survey of named entity recognition and classification". Linguisticae Investigationes, n. 30, 2007, pp. 3–26.
http://www.ingentaconnect.com/content/jbp/li/2007/00000030/00000001/art00002
Newman, M. E. "A measure of betweenness centrality based on random walks". Social Networks, n. 27, 2005, pp. 39-54. doi: https://doi.org/10.1016/j.socnet.2004.11.009
Pastor-Satorras, R., and Vespignani, A. Evolution and structure of the Internet: A statistical physics approach. Cambridge University Press, 2007.
Presidência da República. Detalhamento dos Servidores Públicos por Órgão, Portal da Transparência, 2021, https://www.portaltransparencia.gov.br/servidores/orgao?ordenarPor=orgaoSuperiorLotacaoSIAPE&direcao=asc
Recuero, R. Redes sociais na Internet. Porto Alegre: Sulina, 2011.
Universidade Federal do Tocantins. Resolução nº 21, de 26 de outubro de 2016. Guia de Redação e Formatação de Comunicações Oficiais, 2016, pp. 18.
Wasserman, S., Faust, K., & others. Social network analysis: Methods and applications (Vol. 8). Cambridge university press, 1994.
Watts, D. J. Small worlds: the dynamics of networks between order and randomness. Princeton university press, 2004.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Gentil Barbosa, David Nadler Prata, Rogério Nogueira de Sousa, Rafael Murta, Elencarlos Soares Silva
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.
Al someter un artículo, los autores conservan los derechos de autor del artículo, otorgando todos los derechos para el Brazilian Journal of Information Science: research trends para publicar el texto.
El(los) autor(es) acuerdan que el artículo, si se acepta editorialmente para su publicación, tendrá licencia bajo Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) (http://creativecommons.org/licenses/by-sa /4.0).
Los lectores/usuarios son libres para:
- Compartir - copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato.
- Adaptar - remezclar, transformar y construir sobre el material para cualquier propósito, incluso comercialmente.
El licenciante no puede revocar estas libertades mientras siga los términos de la licencia. Bajo los siguientes términos:
- Atribución: debe otorgar el crédito apropiado, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se realizaron cambios. Puede hacerlo de manera razonable, pero de ninguna manera que sugiera que el licenciante lo respalda en su uso.
Compartir igual: si remezcla, transforma o desarrolla el material, debe distribuir sus contribuciones bajo la misma licencia que el original.
Sin restricciones adicionales: no puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otros de hacer cualquier cosa que la licencia permita.
Avisos:
- No tiene que cumplir con la licencia para elementos del material de dominio público o cuando su uso esté permitido por una excepción o limitación aplicable.
- No se otorgan garantías. Es posible que la licencia no le otorgue todos los permisos necesarios para su uso previsto. Por ejemplo, otros derechos como publicidad, privacidad o derechos morales pueden limitar la forma en que usa el material.
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License