Método para Contrastar Percepção de Suporte Social com Dados Extraídos do Twitter em Português

Cássio Mendes de Alcântara, Elaine Ribeiro de Faria Paiva, M. C. N. Barioni, Luiz Carlos Oliveira Junior
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Abstract

O estudo de características como comportamento, temperamento e suporte social de pessoas pode ser usado para antecipar transtornos psicológicos. Em especial, as redes socias online podem ser usadas como fonte de informação para entender tais características. Os sentimentos presentes nas postagens de um usuário em conjunto com o seu comportamento em uma rede social online podem ser usadas para entender sua percepção de suporte social. Este estudo propõe um método para contrastar o comportamento de um usuário da rede social online Twitter com a sua percepção de suporte social, medida por meio de um questionário. Para isso, primeiramente, foi proposto um modelo não supervisionado para classificação da polaridade das postagens que obteve resultados superiores em todas as três bases testadas quando comparado com os modelos Vader e SentiStrength, atingindo F1 de 57% no melhor caso. Para contrastar os resultados do questionário com o comportamento do usuário no Twitter foram calculados os coeficientes de correlação de Pearson e Ponto-Bisserial, que forneceram informações úteis para entender tal relação, complementando as informações obtidas por meio de questionários.
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将社会支持感知与葡萄牙语Twitter数据进行对比的方法
对人的行为、气质和社会支持等特征的研究可以用来预测心理障碍。特别是,在线社交网络可以作为了解这些特征的信息来源。用户在在线社交网络上的帖子和行为中的感受可以用来理解他们对社会支持的感知。本研究提出一种方法来对比在线社交网络Twitter用户的行为和他们对社会支持的感知,通过问卷测量。为此,首先提出了一种无监督的职位极性分类模型,与Vader和SentiStrength模型相比,该模型在所有三个测试基地中都取得了更好的结果,在最佳情况下F1达到57%。为了将问卷结果与用户在Twitter上的行为进行对比,我们计算了Pearson和point -Bisserial相关系数,这为理解这种关系提供了有用的信息,补充了通过问卷获得的信息。
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