A language-based approach to support the identification of tagging behaviour - Ziesemer, Angelina de Carvalho Alvarez (2017)
Tags são ferramentas que apoiam engines de busca na tarefa de encontrar conteúdo relacionado a assuntos que estes contém. Entretanto, usuários de tags online expandiram a funcionalidade das tags com o objetivo de expressar opinião, categorização pessoal de conteúdo e até mesmo para propagação de spams. Quando se analisa um conjunto de tags, pode-se perceber que tags são fontes de uma quantidade significativa de dados qualitativos que estão relacionados à motivação do seu uso. Entretanto, pouco tem sido investigado em relação a padrões de uso das mesmas de um ponto de vista quantitativo e contextual. Tags são basicamente palavras-chave que usuários online usam como uma ferramenta para descrever conteúdos e portanto nós analisamos o seu uso de um ponto de vista linguístico. Os resultados que encontramos durante um conjunto de estudos com usuários serviu de apoio ao desenvolvimento de uma abordagem linguística que conta com padrões de tags como dado quantitativo para identificação de comportamento de utilização das mesmas. Durante um estudo de caso para analisar a abordagem proposta, nós utilizamos datasets de usuários de tags online (Flickr e Instagram) para calcular as características definidas no nosso modelo em combinação com ferramentas de agrupamento, o qual resultou na modelagem de Personas para explicar a motivação dos usuários quando utilizam tags. Nosso trabalho foi capaz de identificar diferenças no comportamento de utilização das tags e como que a escolha da estrutura e idioma escolhido para as mesmas pode servir como fonte para identificação da motivação para o seu uso quando compartilhando conteúdo online. Também foi possível identificar a replicação desses padrões e motivações que modelamos nos datasets coletados em redes sociais. Nós acreditamos que esta abordagem pode beneficiar aqueles que tem acesso a tags como fonte para modelagem de usuários, tais como, na escolha de tipo de abordagem de recomendação com base na motivação do usuário, na pré seleção de dados para recomendação de acordo com a necessidade dos usuários e do sistema, na identificação da abertura do usuário em relação a recebimento de conteúdo contextual online, entre outros.