Predição de influência em redes sociais usando traços de personalidade

Abstract

Redes Sociais Online permitem interação e compartilhamento de conteúdo virtual entre usuários, possibilitando também a esses difundirem ideias, opiniões e notícias. Toda esta informação, se interpretada, pode ser um recurso valioso, principalmente para captação de feedback sobre produtos, pessoas, marcas e etc. O Twitter se posiciona entre as redes sociais online mais utilizadas, com mais de 200 milhões de usuários ativos pelo mundo, que publicam atualmente cerca de 400 milhões de mensagens (tuítes) por dia. No entanto, a grande quantidade de informação disponível dificulta a análise de todo este conteúdo. Diversas propostas abordam esse problema por meio de métodos para identificação de usuários influentes, os quais representam o pensamento coletivo ou exercem influência sobre outros. Esses métodos utilizam os atributos que modelam o perfil do usuário para identificar influenciadores, restringindo sua aplicação apenas àquela rede social abordada. Ao utilizar atributos da rede social para esse fim, esses métodos também se inviabilizam na atribuição de influência social para novos usuários, já que seus perfis não possuem informação suficiente para determinar seus níveis de influência. Como solução, este trabalho aborda os traços de personalidade do modelo Big Five, características descritivas e intrínsecas dos humanos, a fim de identificar influenciadores em redes sociais. Para isso, são definidas duas tarefas de regressão: a primeira consiste em uma análise de correlação entre os traços de personalidade e oito indicadores de influência social do Twitter; na segunda, são treinados modelos de regressão combinando traços de personalidade para predizer os indicadores de influência. Nos experimentos realizados com dois conjuntos de dados, a precisão dos modelos de regressão foi satisfatória nas métricas de erro quadrático e absoluto. Os ranques de influência produzidos pelos modelos de regressão são similares aos ranques ideais e suas ordenações correspondem a mais de 60% das ordenações ideais. Os resultados da análise de correlação possibilitaram caracterizar influenciadores como indivíduos emocionalmente estáveis, extrovertidos, organizados e criativos