Identificação de Comunidades no Twitter a partir de Redes de

• Processo: 22/00355-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Jefferson Antonio Galves
• Beneficiário: Eduardo Janotti Cavalcante
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
• Assunto(s): Comunidades Twitter Estatística
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Blocos Estocásticos | Comunidades | Twitter | Estatística

Resumo

Este projeto visa analisar o comportamento de um método de identificação de comunidades quando eleé aplicado à dados reais. O método estudado é baseado num modelo generalizado de blocos estocásticos e utiliza o grau de dois vértices distintos do grafo para avaliar se eles não pertencem a mesma comunidade.Para avaliar o método, utilizaremos dados coletados da rede social Twitter, mais precisamente as informaçõesdas publicações que contêm a hashtag #CPIdaCovid e criaremos um grafo com as hashtags que apareceremconcomitantemente a ela. Encontramo-nos interessados no comportamento das outras hashtags, as quais estaremos realizando comparações entre si a fim de verificar se duas distintas podem ser consideradas como pertencentes a uma mesma comunidade. Como estaremos utilizando dados reais, alguma hashtag pode ter uma frequência muito maior na amostra do que outras, podendo alterar o resultado do método. Portanto,iremos testa-lo com apenas as hashtags cuja frequência na amostra seja pertencente a um intervalo especificado que será alterado algumas vezes com o proposito de verificar qual apresenta os melhores resultados.Esperamos que, posteriormente, possamos aplicar os resultados aqui encontrados em outros contextos como em redes diferentes, tanto sociais como neurobiologias, e obter resultados satisfatórios quanto à identificação de comunidades.