Um estudo de caso sobre o modelo de temperamento de Keirsey

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Claro, Cristina Fátima
• Orientador(a): Silva, Leandro Nunes de Castro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: mineração de mídias sociais; mineração de dados; temperamento; persona virtual
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24476

As mídias sociais possuem um grande volume de dados não estruturados e permitem a geração de conteúdo de forma descentralizada, sendo possível analisar estes dados para identificar padrões ou prever eventos futuros. A análise desses dados dá origem à mineração de mídias sociais, uma área que utiliza técnicas de mineração de dados para extrair conhecimentos de dados sociais. A partir de como o usuário se apresenta nas mídias sociais, a forma como interage, o que curte, compartilha e posta, é possível analisar seu comportamento atribuindo uma identidade virtual, chamada persona virtual e, a partir do comportamento da persona virtual, predizer características, como o seu temperamento. O temperamento é um conjunto de tendências naturais da mente que tem relação com os processos de perceber, analisar e tomar decisão no dia a dia. Esta dissertação teve como objetivo predizer o temperamento de usuários (personas virtuais) de acordo com o modelo de D. Keirsey, que classifica o temperamento em Artesão, Guardião, Idealista e Racional. Como resultado, obteve-se uma acurácia média de 88,37% com o algoritmo SVM com estruturação dos textos via LIWC e validação cruzada em 6-pastas.