Tecnologias de Redes Sociais

Objetivos

O crescente fenómeno das redes sociais virtuais (Web 2.0) é um dado incontornável e cada vez mais relevante no âmbito do processamento automático da informação. O número de utilizadores cresce consistentemente a cada ano (150 milhões/ano), aproximando-se rapidamente dos 2000 milhões de utilizadores (dados de 2016). Neste contexto interessa estudar, por um lado, os princípios e tecnologias envolvidas nas redes sociais, e por outro, explorar o vastíssimo repositório de dados e conhecimento que estas estruturas comportam.

Assim, numa primeira fase do nosso estudo iremos abordar os conceitos e princípios tecnológicos, bem como estudar as principais ferramentas/bibliotecas (APIs/SDKs, linguagens, etc) que nos permitem aceder e manipular a informação contida nas redes sociais. Numa segunda fase introduziremos os conceitos de prospeção de conhecimento a partir de dados ("Data Mining"), com especial enfoque para os grafos e o texto. Subsequentemente, o aluno aprenderá a analisar e extrair automaticamente informação relevante e potencialmente latente nas redes sociais, de modo a que esta possa ser utilizada para a tomada de decisão inteligente ("Social Intelligence"), em múltiplos domínios de aplicação.

"(...) O homem é um ser social por natureza (...)"
Aristóteles, Sec. IV a.C.

Aulas Teóricas

2018/02/23 — Apresentação e definição das condições gerais de funcionamento da UC. Critérios de Avaliação. Programa. Motivações e objetivos gerais da UC. [PDF]
2018/03/02 — Introdução ao estudo das redes sociais virtuais (RSV) e sua vertente tecnológica. História e motivações das RSVs. Análise construtiva e extrativa das RSVs. Operações com listas conjuntos e tuplos, em linguagem Python. [PDF].
2017/03/09 — A Rede Social Twitter e sua API. Objetos da API e modos de autenticação. A biblioteca Twitter4J para acesso Java à API do Twitter. Exemplos de manipulação de informação geral: trends e queries. Exemplos de utilização da biblioteca twitter4J. Streaming de informação do Twitter. [PDF] [TwitterAula2.zip] [bibliotecas.zip]
2018/03/16 — Exemplos de uso da API do Twitter. Introdução à prospeção de informação e de texto, em Redes Sociais Virtuais. Introdução ao Processamento da Linguagem Humana como forma de manipulação inteligente do texto das RSV. [PDF].
2018/04/06 — A indexação e pesquisa de informação, em coleções de textos. Pseudo-vetorização eficiente de documentos de texto. Cálculo de semelhança entre documentos. Cálculo da relevância de termos em blocos de texto com a função InfoTermo(w|R). Exemplos e exercícios. [PDF].
2018/04/12 — Realização da primeira prova escrita de avaliação.
2018/04/20 — Algoritmos de aglomeração de dados: hierárquico divisivo, e hierárquico aglomerativo. Algoritmo K-Means e QT. Aglomeração de documentos. [PDF] [Exemplos em Python].
2018/04/27 — O “ecossistema” de Apps da Google e suas principis RSVs, nomeadamente a Google+ e o YouTube. Registo de aplicações/projetos e uso de suas APIs. Exemplos de acesso à informação, em Python e em Java. [PDF] [Exemplos em Python]
2018/05/04 — A Rede Social “Facebook” e sua API: “Social Graph API”. Bibliotecas e SDKs para interagir com esta API. Autenticação e criação de Apps. A RSV Reddit e sua API. Exemplos em Python. [PDF] [Exemplos em Python]
2018/05/11 — Introdução à Análise de Sentimento em Texto (AST). Recursos relevantes: SentiWordNet, SentiLex (PT). Indução de semântica lexical, a partir de corpora. [PDF]
2018/05/18 — Grafos como modelos de Redes Sociais Virtuais. Algoritmos gerais de grafos. Medidas de Centralidade. [PDF]
2018/05/25 — Medições relevantes numa rede. Medidas de centralidade/importância dos nós. O Algoritmo PageRank. Deteção automática de comunidades. Algoritmo de Girvan-Newman. [PDF] [PageRankTut.java]

Elementos Práticos

2018/02/28 — Introdução à linguagem de programação Python. Exemplos de programas. Realização de exercícios. [PDF] [code01.zip].
2018/03/14 — Conclusão do estudo introdutório da linguagem Python. Resolução de exercícios de programação em Python, envolvendo manipulação de texto. [PDF] [Exercícios].
2018/03/22 — Um exemplo em Python para "escutar" a stream do Twitter, usando a biblioteca tweepy. [twitstream.py].
2018/04/05 — Um zip com dois programas em Python que nos ajudam a "roubar" texto ;) [textScrap.zip]. Em Java temos uma excelente alternativa em [jsoup.org]. Três ficheiros txt: [Noticias Falsas no Facebook], [Inaugural Obama 2008], [Inaugural Trump 2017].
2018/04/12 — Explorar as possibilidades da biblioteca Jsoup, introduzida na aula anterior. Dois exemplos: [JSoupDemo.html], [JSoupTester.html] .
2018/04/19 — Realização de uma ficha prática introdutória ao estudo da biblioteca "Natural Language Toolkit" (NLTK). [Ficha NLTK]
2018/05/02 — Realização de exercícios envolvendo as APIs do Google+ e do YouTube.
2018/05/10 — Realização de exercícios envolvendo a API do Reddit.

Recursos Relevantes

Documentação Técnica: [API do Java].
Python Cheat Sheet

Bibliografia

Hawker, M., (2011). "The Developer's Guide to Social Programming - Building Social Context Using Facebook, Google Friend Connect, and Twitter API". Pearson Education. ISBN:978-0-32-68077-8
Kumar, S., Morstatter, F., and Liu, H. (2013). "Twitter Data Analytics". Springer Verlag. ISBN:978-1-4614-9371-6
Lutz, M., (2013). "Learning Python, 5th Edition". O'Reilly. ISBN: 978-1449355739
Russel, M., (2011). "Mining the Social Web". O'Reilly. ISBN: 978-1-449-38834-8
Steven Bird, S., Klein, E., and Loper, E., (2009). "Natural Language Processing with Python". O'Reilly. ISBN: 063-6920516491
Zafarani, R., Abbasi, M., and Liu, H., (2014). "Social Media Mining". Cambridge University Press. ISBN: 9781107018853