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

2020/09/22 — Apresentação de objetivos e programa e discussão dos critérios de avaliação. Introdução ao estudo das redes sociais e sua vertente tecnológica. Motivação e introdução à linguagem de programação Python. [PDF] [Vídeo]
2020/09/29 — Breve estudo da linguagem Python: listas, dicionários, strings, tratamento de exceções, funções, e manipulação de ficheiros. Importação e instalação de bibliotecas. [PDF]
2020/10/06 — Introdução ao estudo das redes sociais virtuais (RSV) e sua vertente tecnológica. História e motivações das RSVs. Análise construtiva e extrativa das RSVs. [PDF]
2020/10/13 — A Rede Social Twitter e sua API. Objetos da API e modos de autenticação. A biblioteca twitter para acesso Python à API do Twitter. Exemplos de manipulação de informação geral: trends. [PDF]
2020/10/27 — Introdução ao Processamento da Linguagem Humana como forma de manipulação inteligente do texto das RSV. Início do estudo do MEV e da vetorização de texto. [PDF]
2020/11/03 — Estudo do "Modelo Espaço Vetorial" (MEV) na representação vetorial de texto. Implementação ingénua do MEV. Recursos e ferramentas de indexação documental - "Apache Lucene". A medida "InfoTermo". [PDF] [Vídeo 01] [Vídeo 02]
2020/11/10 — A RSV Reddit e alguns exemplos de acesso e manipulação da informação associada. Introdução à Análise de Sentimento em Texto (AST). [PDF]
2020/11/12 — Conclusão da aula anterior relativa ao estudo da Análise de Sentimento em Texto. Recursos relevantes: SentiWordNet, SentiLex. [PDF]
2020/11/17 — O "ecossistema Google" e a suas RSV. O YouTube e suas APIs. Exemplos de acesso à informação em Python. Exemplos simples e avançados. [PDF]
2020/11/24 — Grafos como modelos de Redes Sociais Virtuais. Algoritmos gerais de grafos. Medidas de Centralidade. [PDF]
2020/12/15 — 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. [PDF] [Vídeo]
2021/01/05 — Deteção de comunidades, com base em características intrínsecas (member based) e extrínsecas (group based). Aglomeração de dados e o algoritmo K-Means. O algoritmo de Girvan-Newman. [PDF]

Elementos Práticos

2020/09/23 — Introdução à linguagem de programação Python. Exemplos de programas. Realização de exercícios. Curso online de Python 3. [PDF]
2020/09/30 — Implementação de exemplos em Python e início da realização de um tutorial: [Folha Prática 01].
2020/10/07 — Realização de exercícios em Python orientados para algumas das tarefas a realizar no âmbito da TRS: [Folha Prática 02].
2020/10/14 — Realização de exercícios em Python envolvendo operações elementares de manipulação de texto. Vocabulário, rácio types / tokens e histogramas léxicos. Estruturas de dados para representação e manipulação de texto. Recursos textuais a utilizar: [Inaugural Obama 2008], [Inaugural Trump 2017], [Fake News].
2020/10/20 — Aula teórico-prática sobre a manipulação de informação do Twitter, através da sua API e com recurso às bibliotecas "twitter" e "tweepy". Demonstração de diversos exemplos: pesquisas, tweets automáticos, "home" e "user" "timeline", e uso da Streaming API. [PDF].
2020/10/28 — Realização de atividades envolvendo a biblioteca NLTK. Estudo e resolução de exercícios do livro online [PDF].
2020/11/18 — Realização de exercícios relativos à extração e manipulação de informação textual, a partir da rede social Reddit [PDF].
2020/11/25 — Manipulação de recursos linguísticos para a classificação de sentimento em posts de redes sociais [PDF].

Form de Presenças: [PL1 4ªF 14h-16h] [PL1 5ªF 09h-11h] .

Recursos Relevantes

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