Uma plataforma de agregação e inteligência de mídia em larga escala

• Processo: 17/12888-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Thiago Barros Rodrigues Costa
• Beneficiário: Thiago Barros Rodrigues Costa
• Empresa: Nervera Serviços de Informática Ltda. - ME
• CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
• Município: São Paulo
• Vinculado ao auxílio: 14/22802-4 - Uma plataforma de monitoramento de mídia social: processamento de linguagem natural em larga escala numa plataforma Hadoop, AP.PIPE
• Assunto(s): Aprendizado computacional Processamento de linguagem natural Big data Mídias sociais Mídia digital Sistemas distribuídos Análise de dados Curadoria
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise de redes | Aprendizado de Máquina | big data | Processamento de Linguagem Natural | psicologia computacional | Processamento de linguagem natural

Resumo

Esse projeto de pesquisa visa o desenvolvimento de um sistema de Big Data que analisa dados sobre objetos de mídia, como artigos jornalísticos, vídeos, imagens, e posts de mídia social. Este sistema constitui a fundação para um produto de agregação e recomendação de conteúdo de mídia baseado em inteligência analítica. Com o financiamento da primeira fase do PIPE e recursos próprios da empresa Nervera, já construímos um sistema distribuído que coleta e analiza dados de mídia em tempo real para realizar uma curadoria básica de conteúdo a partir do reconhecimento de entidades via processamento de linguagem natural. Na segunda fase do PIPE, pretendemos aperfeiçoar este sistema e adicionar ferramentas avançadas de inteligência sobre o conteúdo e os consumidores de conteúdo. Essas ferramentas dependem do avanço da nossa pesquisa aplicada em três areas interconectadas: engenharia de big data, ciência de dados e psicologia computacional. O principal desafio de pesquisa da segunda fase será o desenvolvimento de um sistema de recomendação de conteúdo baseado no comportamento dinámico dos usuários. A aplicação comercial da pesquisa consta no desenvolvimento da plataforma Catalyst - um produto que tem um lado B2C - um agregador avançado de notícias focado no mass market que permitirá uma customização detalhada do conteúdo recebido por cada usuário de acordo com as suas preferências - como também um lado B2B - um sistema de clipping de conteúdo que permite o monitoramento avançado de entidades para clientes corportativos ou instituições do setor público. (AU)