Detecting semantic overlapping communities and influential nodes in social networks - Horta, Vitor Araújo Cautiero (2018)
Comunidades em redes sociais são compostas por pessoas de interesses semelhantes que influenciam e são influenciadas pelo grupo. Identificar e explorar estas relações são fatores importantes que podem a apoiar a colaboração na rede. Neste estudo serão analisados os níveis de influencia entre pessoas e suas comunidades, considerando os aspectos estruturais das redes sociais e suas informações de contexto disponíveis. Para isso, conceitos de redes complexas e tecnologias de análise semântica são utilizadas para combinar análise estrutural e análise de conteúdo em redes sociais. Primeiramente é proposto um algoritmo para detecção de comunidades sobrepostas e pessoas imporantes em redes sociais, chamado NetSCAN. Como segunda proposta foi desenvolvida uma ontologia chamada NetO, cujo objetivo é apoiar análises semânticas em redes sociais. O algoritmo e a ontologia foram testados separadamente em experimentos controlados e em conjuntos de dados já conhecidos. Posteriormente, em duas avaliações de pesquisas históricas, o NetSCAN e a NetO foram utilizados em conjunto para realizar análise estrutural e semântica em duas redes sociais do mundo real. Na primeira avaliação uma rede social científica foi analisada, utilizando dados de um repositório científico chamado DBLP. A segunda avaliação analisou uma rede de desenvolvimento de software construída através de dados do StackOverow, um dos mais populares fórum de perguntas e respostas (Q&A). A primera avaliação mostrou que foi possível detectar comunidades científicas, pesquisadores influentes e seus interesses de pesquisa. Na segunda avaliação, comunidades de desenvolvedores de software foram detectados, bem como desenvolvedores especialistas e seus tópicos de expertise. Os resultados apontam para a viabilidade e efetividade da solução proposta.