p Conforme comprovado por algum extremo recente, incidentes polêmicos, como o escândalo do Facebook e Cambridge Analytica, a mídia social pode ser uma verdadeira mina de ouro para informações do usuário. Na verdade, a maioria dos pesquisadores sociais e empresas de análise vê a mídia social como um dos recursos mais valiosos para entender a opinião pública e como os indivíduos reagem a eventos específicos. p Com isso em mente, grupos de pesquisa em todo o mundo têm tentado desenvolver ferramentas para analisar a atividade nas mídias sociais e coletar automaticamente informações sobre as posições das pessoas sobre tópicos específicos. Em um estudo recente, um grupo de pesquisadores da Universidade de Edimburgo se propôs a desvendar alguns dos principais fatores que podem ajudar a determinar a postura de indivíduos com base em seus perfis de mídia social. Seu papel, pré-publicado no arXiv, oferece novos insights interessantes que podem levar ao desenvolvimento de ferramentas analíticas mais avançadas.

p "A previsão de postura nas redes sociais desempenha um papel crítico em vários estudos analíticos que visam medir a opinião pública sobre vários tópicos, "Abeer Aldayel, um dos pesquisadores que realizou o estudo, contado TechXplore . "Recentemente, estudos de pesquisa propuseram vários métodos para modelar a postura nas redes sociais. Este estudo examina como a posição das pessoas sobre tópicos específicos pode ser prevista a partir de dados de mídia social usando vários sinais de interação online. Uma das principais mensagens do nosso jornal é que existe uma preocupação real com a privacidade do usuário. Esperamos que este estudo seja usado para aumentar a conscientização das pessoas sobre sua atividade online e como ela pode ser usada. "

p Para entender melhor os sinais online que podem revelar o ponto de vista de um usuário sobre um evento ou tópico, os pesquisadores realizaram um estudo aprofundado em um conjunto de dados de detecção de posição popular, chamado de conjunto de dados de postura SemEval. O conjunto de dados de postura SemEval contém 4000 tweets sobre cinco políticas, tópicos sociais e religiosos.

p Aldayel e sua colega Dra. Magdy analisaram os possíveis fatores online para a previsão de postura nas mídias sociais usando três fatores-chave de interação de rede. O primeiro fator, chamadas de 'redes de interação, 'inclui as contas e domínios da web com os quais os usuários interagem ou citam em seus tweets. O segundo, chamadas de 'redes de preferência, 'é composto de interações indiretas com outras contas e domínios da web contidos em postagens que os usuários gostaram. O terceiro e último fator, chamada de 'rede de conexão, 'inclui todas as contas que seguem os usuários e que os usuários seguem.

p "É importante notar que esses fatores de rede são independentes de fazer com que os usuários expressem sua postura em relação ao tópico de análise, uma vez que esses fatores dependem das interações sociais e sites com os quais os usuários interagiram, independentemente do conteúdo de seus tweets, "Aldayel explicou.

p Os resultados coletados pelos pesquisadores sugerem que a postura de uma usuária pode ser detectada por meio da análise de múltiplos aspectos de sua atividade online, incluindo postagens, contas com as quais eles interagem ou seguem, sites que eles visitam, e conteúdo de que gostam. Interessantemente, ao analisar apenas recursos de rede, a equipe obteve desempenho semelhante ao de modelos de última geração que se concentram apenas no conteúdo textual das postagens. Além disso, ao combinar recursos de rede (ou seja, conexões online de um usuário) e recursos de conteúdo (ou seja, as postagens de um usuário), os pesquisadores alcançaram o maior desempenho de detecção de postura relatado até o momento, com uma medida F de 72,49 por cento.

p "Nosso estudo demonstra explicitamente, por meio do uso de recursos de rede online, como se pode prever a postura não expressa através do uso de diferentes sinais de interação de rede, "Aldayel disse." A maioria dos principais recursos online às vezes pode não estar relacionada ao tópico da análise e, ainda assim, ter um alto impacto na decisão da postura. Por exemplo, as interações com contas como @goodreads e @SkyNews ajudam a detectar a postura em relação ao movimento feminista (FM) e às mudanças climáticas (CC), respectivamente."

p A maioria dos estudos anteriores com foco na detecção de postura não demonstrou como cada um dos 'traços' online deixados pelos usuários pode ajudar a detectar sua postura em um determinado assunto. Aldayel e seus colegas, por outro lado, reuniram percepções específicas sobre o significado de cada ação que um usuário individual de mídia social realiza online, incluindo 'silenciosas', como seguir contas ou curtir as postagens de outras pessoas.

p "Outra descoberta interessante do nosso estudo é que a semelhança geral entre as contas em cada uma das três redes é minúscula, "Aldayel acrescentou." Isso significa que os usuários tendem a interagir e curtir conteúdos de usuários fora de sua rede de conexão e gostam de tweets com links geralmente diferentes dos domínios que eles vinculam em seus tweets. Esta é uma descoberta muito interessante, uma vez que levanta mais questões de pesquisa sobre o motivo de ter um desempenho semelhante para as três redes na detecção de posição, quando elas são principalmente diferentes. "

p No futuro, as observações coletadas por Aldayel e seus colegas podem informar o desenvolvimento de ferramentas analíticas mais avançadas para detectar as posições das pessoas com base em suas interações nas redes sociais. Trabalho deles, Contudo, também fornece informações importantes para usuários de mídia social, destacando o quanto pode ser inferido sobre seus pontos de vista e opiniões com base em suas ações online.

p "Agora estamos trabalhando na concepção de uma estrutura metodológica que possa ajudar a proteger a privacidade do usuário nas redes sociais, "Aldayel disse. p © 2019 Science X Network