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ESTUDO DE CASO PARA ESTIMAR O BEM ESTAR DA POPULAÇÃO EM CIDADES PARANAENSES POR MEIO DE REDES SOCIAIS

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dc.contributor.author PIRES, ALLAN VICTOR
dc.date.accessioned 2018-02-05T19:21:38Z
dc.date.available 2018-02-05T19:21:38Z
dc.date.issued 2017-12
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/123456789/239
dc.description.abstract Information about the development of cities and the availability of urban services offered by them are commonly used by public administrators to make decisions for improvements. This information is based on the information collected by a process called the Demographic Census conducted by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). However, new results from a new census are published every 10 years. In order to reduce the interval of availability of this information and allow it to be updated this work investigated the processing of short texts available on social networks by users residing in Brazilian cities to extract well-being in living in their respective cities. Such information is manipulated as a comparative index between the monitored cities, which would make it possible to organize them according to their respective well-being. Through the development of this work is possible to observe that there is evidence that it is possible to achieve the desired goal, but that there are still gaps in important areas, among them: the classification of emotion of short texts in Portuguese language. In this respect, we can cite as contributions of this work (i) the development of a platform to collect short texts from social network Twitter based on cities, (ii) analysis of studies with proposals that present contexts similar to this work, ( iii) the availability of short text set from users of 13 cities, started on 09/30/2017 and ended on 11/13/2017, resulting in approximately 870 thousand instances; (iv) an initial study on the estimation of well-being based on the geometric mean formula, and (v) mapping the obstacles that compose proposals with a similar nature to this study. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.subject Mineração de Dados. Análise de Sentimento. Twitter. Bem-Estar. pt_BR
dc.title ESTUDO DE CASO PARA ESTIMAR O BEM ESTAR DA POPULAÇÃO EM CIDADES PARANAENSES POR MEIO DE REDES SOCIAIS pt_BR
dc.title.alternative Informações sobre o desenvolvimento das cidades e a disponibilidade dos serviços urbanos oferecidos por estas são comumente utilizadas por administradores públicos (governantes) para tomar decisões em busca de melhorias. Estas informações são baseadas nas informações coletadas por um processo denominado Censo Demográfico realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Contudo, novos resultados (oriundos de um novo censo) são divulgados com a periodicidade de 10 anos. Esse período de latência é o principal motivo da obsolescência das informações divulgadas. Com objetivo de reduzir o intervalo de disponibilização destas informações e permitir que estas estejam sempre atualizadas este trabalho investigou o processamento de textos curtos disponibilizados em redes sociais por usuários residentes em cidades brasileiras para extrair o bem-estar em residir em suas respectivas cidades. Tal informação é manipulada como um índice comparativo entre as cidades monitoradas, o que permitiria ordená-las conforme o seu respectivo bem-estar. O desenvolvimento deste trabalho possibilitou observar que existem evidências que é possível alcançar o objetivo almeja, mas que ainda existem lacunas em áreas importantes, entre elas: a classificação da emoção de textos curtos no idioma português. Nesse sentido, pode-se citar como contribuições deste trabalho (i) o desenvolvimento de uma plataforma de coleta de textos curtos da rede social Twitter com base em cidades, (ii) análise de estudos com propostas que apresentem contextos semelhantes a este trabalho, (iii) a disponibilização de um conjunto de textos curtos oriundos de usuários de 13 cidades, com início em 30/09/2017 e término em 13/11/2017, resultando em aproximadamente 870 mil instâncias, (iv) estudo inicial sobre a estimação do bem-estar com base na fórmula da média geométrica, e (v) mapeamento dos obstáculos que compõem propostas com natureza semelhante a deste estudo. pt_BR
dc.type TCC pt_BR


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