Uma Rede Social Construída a partir de Documentos Digitais do Portal da Universidade Federal de Tocantins

Autores

  • Gentil Barbosa Universidade Federal do Tocantins
  • David Nadler Prata Universidade Federal do Tocantins
  • Rogério Nogueira de Sousa Universidade Federal do Tocantins
  • Rafael Murta Universidade Federal do Tocantins https://orcid.org/0000-0002-0259-3423
  • Elencarlos Soares Silva Universidade Federal do Tocantins

DOI:

https://doi.org/10.36311/1981-1640.2022.v16.e02162

Palavras-chave:

Redes Sociais, Redes Complexas, Análise de Documentos, Grafo

Resumo

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.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Referências

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.

Downloads

Publicado

2022-12-30

Como Citar

Barbosa, Gentil, et al. “Uma Rede Social Construída a Partir De Documentos Digitais Do Portal Da Universidade Federal De Tocantins”. Brazilian Journal of Information Science: Research Trends, vol. 16, dezembro de 2022, p. e02162, https://doi.org/10.36311/1981-1640.2022.v16.e02162.