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. Até 2017, o número de utilizadores crescia consistentemente a cada ano (150 milhões/ano), aproximando-se rapidamente dos 2000 milhões de utilizadores. Em 2021 temos 4480 milhões (56.8%) de utilizadores das redes sociais! Perante esta realidade implacável, importa estudar, por um lado, os princípios e tecnologias envolvidas nas redes sociais, e por outro, explorar o vastíssimo repositório de dados e conhecimento que estes "ecossistemas" 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 prospecção de conhecimento a partir de dados ("Data Mining"), com especial enfoque para os grafos e o texto. Subsequentemente, aprenderemos 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

2021/09/21 — Apresentação dos objetivos e programa. Discussão dos critérios de avaliação. Introdução ao estudo das redes sociais e sua vertente tecnológica. [PDF]
2021/09/28 — Breve estudo da linguagem Python: listas, dicionários, strings, tratamento de exceções, funções, e manipulação de ficheiros. Importação e instalação de bibliotecas. [PDF]
2021/10/12 — A Rede Social Twitter e sua API. Comunicação HTTP e tratamento de dados em JSON. Objetos da API do Twitter e modos de autenticação usando o OAuth. [PDF]
2021/10/19 — Rede Social Twitter e sua API. As bibliotecas twitter e tweepy para acesso Python à API do Twitter. REST API e pesquisa de informação no Twitter. Stream API, acesso a informação em tempo real. [PDF]
2020/10/26 — Origem e desenvolvimento das Redes Sociais Virtuais (RSV). A "infância", "adolescência" e "maturidade", na evolução das RSVs. Alguns marcos importantes: BBS, FidoNet, CompuServe, AOL, Classmates, Friendster, MySpace, Facebook, entre outros. Sugestão: ler artigo sobre BBS indicado na aula. [PDF]
2021/11/02 — O Processamento da Linguagem Humana como forma de manipulação inteligente do texto das RSV. Prospeção de Texto e Pesquisa de Informação. [PDF]
2021/11/09 — O Processamento da Linguagem Humana como forma de manipulação inteligente do texto das RSV. Representação documental com MEV. Vetorização de texto. [PDF]
2021/11/16 — A RSV Reddit e alguns exemplos de acesso e manipulação da informação associada. Introdução à Análise de Sentimento em Texto (AST). Recursos relevantes: SentiWordNet, SentiLex (PT). [PDF]
2021/11/30 — Semântica Lexical e associação entre palavras. O thesaurus WordNet;. O "ecossistema Google" e a suas RSV. O YouTube e suas APIs. Exemplos de acesso à informação em Python. Exemplos simples e avançados. [PDF]
2021/12/14 — Grafos como modelos de Redes Sociais Virtuais. Algoritmos gerais de grafos. Medidas de Centralidade. [PDF]
2022/01/11 — Medidas relevantes num grafo representativo de uma rede social virtual (RSV). Medidas de centralidade/importância dos vértices. O algoritmo PageRank. Deteção automática de comunidades em RSVs. O algoritmo de Girvan-Newman. [PDF]

Elementos Práticos

2021/09/21 — Realização de exercícios de revisão da programação na linguagem Python: [FP01].
2021/09/28 — Realização de exercícios em Python orientados para algumas das tarefas a realizar no âmbito da TRS: [FP02].
2021/11/02 — Operações elementares de manipulação de texto. Vocabulário, rácio types / tokens e histogramas léxicos. Estruturas de dados para representação e manipulação de texto: [FP03]. Recursos textuais a utilizar: [Inaugural Obama 2008], [Inaugural Trump 2017], [Fake News].
2021/11/09 — Exemplos e exercícios sobre a extração de texto de páginas da web — "Web Scraping": [FP04].
2021/11/17 — Realização de exercícios relativos à extração e manipulação de informação textual, a partir da rede social Reddit: [FP05].
2021/11/24 — Estudo e exploração da biblioteca NLTK, incluindo o thesaurus WordNet e a SentiWordNet: [FP06].

Recursos Relevantes

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., (2019). "Mining the Social Web", 3rd Edition. O'Reilly. ISBN: 978-1491985045
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