Ranking de relevância baseado em informações geográficas e sociais. - ROCHA, Júlio Henrique. (2016)
Recuperação de Informação Geográfica (GIR) é uma área de pesquisa que desenvolve e viabiliza a construção de mecanismos de busca por conteúdos distribuídos pela Internet envolvendo algum contexto geográfico. Os motores de busca geográfica, que são artefatos produzidos na área de GIR, podem ser especificados para trabalhar em diversos contextos (e.g., esportes, concursos públicos), buscando um tratamento adequado ao tipo de documento manipulado. Atualmente, a comunidade científica e o meio comercial vêm concentrando esforços na construção de motores de busca geográfica com o foco em encontrar notícias distribuídas na Internet. Contudo, motores de busca (geográfica ou não) com foco em notícias, deveriam considerar o fator de credibilidade da informação contida nas mesmas no momento de ordená-las. Infelizmente, na maior parte das vezes, isso não acontece. Mensurar a credibilidade de notícias é uma atividade onerosa e complexa, por exigir o conhecimento dos fatos relatados. Dessa forma, os motores de busca acabam deixando a cargo do usuário a responsabilidade em confiar no que está sendo lido. Nesse contexto, esta dissertação propõe um método de ranking de relevância com foco em notícias e baseado em informações colhidas em redes sociais, para valorar um grau de credibilidade e, assim, ordená-las. O valor de credibilidade da notícia é calculado considerando a afinidade dos usuários, que a compartilharam em sua rede social, com as localidades mencionadas na notícia. Por fim, o ranking de relevância proposto é integrado a uma ferramenta de busca e leitura de notícias, denominada GeoSEn News, que viabiliza a consulta por meio de diversas operações espaciais e permite a visualização dos resultados em diferentes perspectivas. Tal ferramenta foi utilizada para avaliar o método proposto através de experimentos utilizando dados colhidos na rede social Twitter e em mídias informativas espalhadas pelo Brasil. A avaliação apresentou resultados promissores e atestou a viabilidade da construção do ranking de relevância que se baseia em informações coletadas em redes sociais.