Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Oliveira, José Antonio Maurilio Milagre de [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/138869
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Resumo: |
O desenvolvimento da Internet transformou o mundo virtual em um repositório infindável de informações. Diariamente, na sociedade da informação, pessoas interagem, capturam e despejam dados nas mais diversas ferramentas de redes sociais e ambientes da Web. Estamos diante do Big Data, uma quantidade inacabável de dados com valor inestimável, porém de difícil tratamento. Não se tem dimensão da quantidade de informação capaz de ser extraída destes grandes repositórios de dados na Web. Um dos grandes desafios atuais na Internet do “Big Data” é lidar com falsidades e perfis falsos em ferramentas sociais, que causam alardes, comoções e danos financeiros significativos em todo o mundo. A inteligência cibernética e computação forense objetivam investigar eventos e constatar informações extraindo dados da rede. Por sua vez, a Ciência da Informação, preocupada com as questões envolvendo a recuperação, tratamento, interpretação e apresentação da informação, dispõe de elementos que quando aplicados neste contexto podem aprimorar processos de coleta e tratamento de grandes volumes de dados, na detecção de perfis falsos. Assim, por meio da presente pesquisa de revisão de literatura, documental e exploratória, buscou-se revisar os estudos internacionais envolvendo a detecção de perfis falsos em redes sociais, investigando técnicas e tecnologias aplicadas e principalmente, suas limitações. Igualmente, apresenta-se no presente trabalho contribuições de áreas da Ciência da Informação e critérios para a construção de ferramentas que se destinem à identificação de perfis falsos, por meio da apresentação de uma proposta de modelo conceitual. Identificou-se, na pesquisa, que a Ciência da Informação pode contribuir com a construção de aplicações e frameworks para que usuários possam identificar e discernir perfis reais de perfis questionáveis, diariamente despejados na Web. |