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http://hdl.handle.net/1843/SLSS-85BN96
Type: | Tese de Doutorado |
Title: | Uma análise empírica de interações em redes sociais |
Authors: | Fabricio Benevenuto de Souza |
First Advisor: | Sue Mon |
First Referee: | maria da Graça Campos Pimentel |
Second Referee: | Francesco Bonchi |
Third Referee: | Jussara Marques de Almeida |
metadata.dc.contributor.referee4: | Marcos Andre Goncalves |
metadata.dc.contributor.referee5: | Wagner Meira Junior |
Abstract: | Redes sociais se tornaram extremamente populares e parte do nosso dia a dia, permitindo usuários interagir de diferentes formas. A cada dia, grandes quantidades de conteúdo são compartilhadas e milhões de usuários conversam através de elos sociais. Entender quais atividades os usuários fazem, que tipo de conteúdo eles compartilham, e como eles interagem quando se conectam a esses sítios pode criar oportunidades para melhorar a interface e o funcionamento dos sistemas existentes e é importante para diversas aplicações relacionadas a propagandas, campanhas políticas e detecção de comportamento malicioso. Apesar de todos esses benefícios, pouco se sabe na comunidade de pesquisa sobre isso.Essa tese provê um amplo estudo sobre interações em redes sociais, cobrindo aspectos do comportamento e da navegação dos usuários, bem como aspectos relacionados à postagem de conteúdo não solicitado. Para isso, coletamos dados de redes sociais atuais, incluindo o YouTube e o Orkut. Em seguida, estudamos como usuários interagem através de várias ferramentas de redes sociais, provendo uma visão geral da duração, freqüência e seqüência das atividades dos usuários nesses sítios. Feito isso, focamos em caracterizar interações que surgem da ferramenta de vídeo resposta do YouTube, um recurso que permite aos usuários interagir utilizando vídeos ao invés de texto. Nosso estudo revela padrões de comportamento típico e identifica novas formas de conteúdo não solicitado. Alguns usuários postam vídeos resposta contendo spam (vídeos resposta não relacionados ao tópico discutido) na tentativa de aumentar a popularidade de um vídeo, ou espalhar propagandas ou pornografia. Utilizando um método de aprendizagem de máquina conseguimos identificar a maior parte desses usuários. |
Abstract: | Online social networks (OSNs) have become extremely popular websites and part of our daily lives. OSNs represent a new kind of information network that allow users to interact online. Every day, huge amounts of content are shared and millions of users converse through online social links. Understanding what activities users do, what content they share, and how they interact when they connect to these sites create not only opportunities for better interface and system design, but is also important for many applications, such as advertising, political campaigning, and detection of opportunistic and malicious behavior. Despite all these potential benefits, little is known in the research community about it.In this thesis we provide an in-depth study of user interactions in OSNs, covering aspects of user behavior and navigation across social features as well as aspects of unsolicited content exchanged on social interactions. To do that, we gathered data from actual OSN sites, including YouTube and Orkut. We then study how users interact across a number of OSN features, providing a global picture of the range, duration, frequency, and sequence of activities that users do when they connect to these sites. Second, we provide a characterization of the interactions that emerge from YouTube's video responses, a feature that allows users to interact primarily using videos rather than text. Our study unveils typical user behavioral patterns and identifies novel forms of unsolicited content in OSNs. Some users post video response spam (i.e. video responses unrelated to the topic discussed) in order to increase the popularity of a video, or spread advertisements and pornography. We propose a machine learning-based method that is able to accurately identify the majority of these users. |
Subject: | Video resposta Computação Redes de relações sociais Video spam Midia social Almeida, Virgilio Augusto Fernandes |
language: | Português |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/SLSS-85BN96 |
Issue Date: | 12-Mar-2010 |
Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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