Análise de dados heterogêneos para detecção de eventos

Resumo

Considerando a ocorrência de um evento com grande impacto social, é importante estabelecer uma relação espaço-temporal das informações disponíveis e assim, responder algumas questões sobre o evento como "quem", "como", "onde" e o "porquê". Este trabalho é parte do projeto temático FAPESP "DéjàVu: Feature-Space-Time Coherence from Heterogeneous Data for Media Integrity Analytics and Interpretation of Events" e propõe, a partir de dados coletados de redes sociais, determinar a relevância destes para o evento analisado, possibilitando a correta construção de relações entre esses dados durante a etapa de análise. Os principais desafios deste trabalho são as características dos dados que serão utilizados: heterogeneidade, já que são obtidos de diferentes fontes; multimodalidade, incluindo textos, imagens e v1deos; não-rotulação, não apresentando rótulos de relevância para o evento; e não-estruturação, já que não possuem caracter1sticas que possam ser utilizadas diretamente durante o aprendizado. Para determinar a relevância de itens analisados, será seguida uma sequência de etapas que incluem: preparação dos dados, onde eliminaremos redundâncias e rotularemos parte dos dados; engenharia de caracter1sticas, onde extrairemos características visuais e textuais; aprendizado de máquina, onde analisaremos técnicas de aprendizado não supervisionado e semi-supervisionado; e, validação e análise dos resultados, onde avaliaremos as soluções obtidas. (AU)