Pub Date : 2023-08-06DOI: 10.5753/brasnam.2023.230585
Mariana O. Silva, Gabriel P. Oliveira, M. Moro
Literary works are complex narratives with multifaceted character relationships. Studying these relationships can reveal important insights into the story’s structure and each character’s contribution to the plot development. This research investigates character networks in Portuguese-language literature using two main analytical approaches: structural network analysis and character importance metrics. Our analyses emphasize the significance of character networks in understanding the narrative structure of literary works and reveal the intricate interplay between characters in Portuguese-language literature. These findings deepen our comprehension of literary works’ fundamental structure and the characters’ pivotal role in shaping the story.
{"title":"Analyzing Character Networks in Portuguese-language Literary Works","authors":"Mariana O. Silva, Gabriel P. Oliveira, M. Moro","doi":"10.5753/brasnam.2023.230585","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.230585","url":null,"abstract":"Literary works are complex narratives with multifaceted character relationships. Studying these relationships can reveal important insights into the story’s structure and each character’s contribution to the plot development. This research investigates character networks in Portuguese-language literature using two main analytical approaches: structural network analysis and character importance metrics. Our analyses emphasize the significance of character networks in understanding the narrative structure of literary works and reveal the intricate interplay between characters in Portuguese-language literature. These findings deepen our comprehension of literary works’ fundamental structure and the characters’ pivotal role in shaping the story.","PeriodicalId":106457,"journal":{"name":"Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2023)","volume":"71 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114594477","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-06DOI: 10.5753/brasnam.2023.230902
Diogo Ramos, J. Mena-Chalco
Grafos temporais são uma extensão dos grafos convencionais para representar eventos que ocorrem no tempo. Neste trabalho introduzimos um algoritmo que calcula o conjunto de membros de uma rede que são influenciados direta ou indiretamente com custo computacional O(V C), tal qual encontrado na literatura, mas com média menor. Formalmente definimos o conceito de Território Causal. Realizamos experimentos sobre os primeiros cinco anos de carreira dos pesquisadores presentes na DBLP. Os principais resultados indicam que: (i) o tamanho dos territórios causais vem aumentando; (ii) a concentração da quantidade de pesquisadores potencialmente influenciados vem se estabilizando; e (iii) os pesquisadores tem aumentado o seu alcance de influência.
时间图是传统图的扩展，用来表示发生在时间上的事件。在这项工作中，我们引入了一种算法，计算直接或间接受计算成本o (V C)影响的网络成员的集合，如文献中发现的，但具有较小的平均值。我们正式定义了因果领域的概念。我们对DBLP研究人员职业生涯的前五年进行了实验。主要结果表明:(1)因果区域的大小在增加;(2)因果区域的大小在增加;(3)因果区域的大小在增加;(4)因果区域的大小在增加(ii)可能受影响的研究人员数量的集中已趋于稳定;(iii)研究人员扩大了他们的影响范围。
{"title":"Potencial de influência em publicações usando território causal","authors":"Diogo Ramos, J. Mena-Chalco","doi":"10.5753/brasnam.2023.230902","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.230902","url":null,"abstract":"Grafos temporais são uma extensão dos grafos convencionais para representar eventos que ocorrem no tempo. Neste trabalho introduzimos um algoritmo que calcula o conjunto de membros de uma rede que são influenciados direta ou indiretamente com custo computacional O(V C), tal qual encontrado na literatura, mas com média menor. Formalmente definimos o conceito de Território Causal. Realizamos experimentos sobre os primeiros cinco anos de carreira dos pesquisadores presentes na DBLP. Os principais resultados indicam que: (i) o tamanho dos territórios causais vem aumentando; (ii) a concentração da quantidade de pesquisadores potencialmente influenciados vem se estabilizando; e (iii) os pesquisadores tem aumentado o seu alcance de influência.","PeriodicalId":106457,"journal":{"name":"Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2023)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134500058","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-06DOI: 10.5753/brasnam.2023.230537
Beatriz F. Paiva, B. R. Barbosa, Ana Paula Couto da Silva, Mirella M. Moro
Twitter é uma das redes sociais online mais utilizadas para debates, sendo as eleições e seus resultados temas recorrentes nos últimos meses. Aqui, estudamos a percepção do público em temas relacionados ao feminismo, analisando mais de 700 mil tweets em português nos períodos antes, durante e após as eleições. Os resultados fornecem um entendimento inicial sobre a dinâmica do debate online de temas sensíveis, evidenciando como as pessoas utilizam o mundo online para compartilhar suas opiniões, impressões e preocupações acerca de assuntos relacionados ao feminismo no período analisado.
{"title":"O debate do feminismo no Twitter: Um estudo de caso das eleições brasileiras de 2022","authors":"Beatriz F. Paiva, B. R. Barbosa, Ana Paula Couto da Silva, Mirella M. Moro","doi":"10.5753/brasnam.2023.230537","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.230537","url":null,"abstract":"Twitter é uma das redes sociais online mais utilizadas para debates, sendo as eleições e seus resultados temas recorrentes nos últimos meses. Aqui, estudamos a percepção do público em temas relacionados ao feminismo, analisando mais de 700 mil tweets em português nos períodos antes, durante e após as eleições. Os resultados fornecem um entendimento inicial sobre a dinâmica do debate online de temas sensíveis, evidenciando como as pessoas utilizam o mundo online para compartilhar suas opiniões, impressões e preocupações acerca de assuntos relacionados ao feminismo no período analisado.","PeriodicalId":106457,"journal":{"name":"Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2023)","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130432715","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-06DOI: 10.5753/brasnam.2023.230132
Germano A. Z. Jorge, T. Pardo
The digital revolution has led to exponential growth in user-generated content, including ratings and reviews, across numerous online platforms. One such platform is Steam, a multifaceted digital distribution network primarily for video games, that also functions as an active social network. Like many e-commerce, travel, and restaurant platforms, Steam users rely heavily on reviews to inform their purchasing decisions. However, the vast amount of data and varying quality of reviews may hinder the utility of such reviews. Furthermore, there is a significant challenge in assessing the helpfulness of recent or less-voted reviews. This study proposes a method for automating review helpfulness evaluation, focusing particularly on Brazilian Portuguese game reviews. The research involved the collection of a large dataset, including 2,789,893 reviews from over 12,000 games, creating a novel dataset for game reviews. Using feature extraction techniques, we were able to capture the metadata, semantic elements, and distributional characteristics present in the reviews. Subsequently, Machine Learning algorithms were employed to perform classification and regression tasks, with the objective of discerning helpful from unhelpful reviews. The achieved results demonstrated that the method was highly effective in predicting review helpfulness.
{"title":"SteamBR: a dataset for game reviews and evaluation of a state-of-the-art method for helpfulness prediction","authors":"Germano A. Z. Jorge, T. Pardo","doi":"10.5753/brasnam.2023.230132","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.230132","url":null,"abstract":"The digital revolution has led to exponential growth in user-generated content, including ratings and reviews, across numerous online platforms. One such platform is Steam, a multifaceted digital distribution network primarily for video games, that also functions as an active social network. Like many e-commerce, travel, and restaurant platforms, Steam users rely heavily on reviews to inform their purchasing decisions. However, the vast amount of data and varying quality of reviews may hinder the utility of such reviews. Furthermore, there is a significant challenge in assessing the helpfulness of recent or less-voted reviews. This study proposes a method for automating review helpfulness evaluation, focusing particularly on Brazilian Portuguese game reviews. The research involved the collection of a large dataset, including 2,789,893 reviews from over 12,000 games, creating a novel dataset for game reviews. Using feature extraction techniques, we were able to capture the metadata, semantic elements, and distributional characteristics present in the reviews. Subsequently, Machine Learning algorithms were employed to perform classification and regression tasks, with the objective of discerning helpful from unhelpful reviews. The achieved results demonstrated that the method was highly effective in predicting review helpfulness.","PeriodicalId":106457,"journal":{"name":"Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2023)","volume":"16 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125161363","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-06DOI: 10.5753/brasnam.2023.230705
Gilma A. S. Campos, J. Ribeiro, V. Vieira, C. R. Xavier
O problema de maximizar a influência, proposto para redes sociais, envolve identificar um conjunto de nós influentes que iniciem o processo de difusão de maneira a maximizar a propagação da influência. Este estudo tem como objetivo comparar a extensão da difusão em dois contextos diferentes. O primeiro contexto envolve a seleção de indivíduos com base em medidas de centralidade, enquanto o segundo contexto envolve a seleção de indivíduos usando três critérios relacionados a comunidades sobrepostas. Uma comparação abrangente foi realizada utilizando o Modelo de Cascata Independente como modelo de difusão. Os resultados revelaram que, em certos cenários, a utilização de comunidades sobrepostas resultou em melhorias no alcance da difusão.
{"title":"Estudo do impacto da seleção de sementes baseada em centralidade e em informações de comunidades sobrepostas","authors":"Gilma A. S. Campos, J. Ribeiro, V. Vieira, C. R. Xavier","doi":"10.5753/brasnam.2023.230705","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.230705","url":null,"abstract":"O problema de maximizar a influência, proposto para redes sociais, envolve identificar um conjunto de nós influentes que iniciem o processo de difusão de maneira a maximizar a propagação da influência. Este estudo tem como objetivo comparar a extensão da difusão em dois contextos diferentes. O primeiro contexto envolve a seleção de indivíduos com base em medidas de centralidade, enquanto o segundo contexto envolve a seleção de indivíduos usando três critérios relacionados a comunidades sobrepostas. Uma comparação abrangente foi realizada utilizando o Modelo de Cascata Independente como modelo de difusão. Os resultados revelaram que, em certos cenários, a utilização de comunidades sobrepostas resultou em melhorias no alcance da difusão.","PeriodicalId":106457,"journal":{"name":"Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2023)","volume":"24 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121793752","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-06DOI: 10.5753/brasnam.2023.229992
Sarah Delgado Braga Silva, E. R. Faria
Este trabalho visa analisar os sentimentos expressos pelos usuários do Twitter em relação aos candidatos à presidência da eleição de 2022, com o objetivo de verificar se o desempenho dos candidatos está relacionado com a sua popularidade nas redes sociais. Para isso, dados provenientes do Twitter foram coletados, pré-processados e classificados com o SVM. Os resultados mostraram que os dois candidatos mais votados nas eleições são os que possuem mais tweets na rede social. Além disso, foi possível perceber similaridades entre a aprovação dos candidatos e seu desempenho em algumas regiões do país. Por último, é possível perceber uma evolução da aprovação dos candidatos no Twitter nos dias anteriores à eleição, o que representa um cenário desafiador para as pesquisas eleitorais.
{"title":"Análise de sentimentos expressos no Twitter em relação aos candidatos da eleição presidencial de 2022","authors":"Sarah Delgado Braga Silva, E. R. Faria","doi":"10.5753/brasnam.2023.229992","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.229992","url":null,"abstract":"Este trabalho visa analisar os sentimentos expressos pelos usuários do Twitter em relação aos candidatos à presidência da eleição de 2022, com o objetivo de verificar se o desempenho dos candidatos está relacionado com a sua popularidade nas redes sociais. Para isso, dados provenientes do Twitter foram coletados, pré-processados e classificados com o SVM. Os resultados mostraram que os dois candidatos mais votados nas eleições são os que possuem mais tweets na rede social. Além disso, foi possível perceber similaridades entre a aprovação dos candidatos e seu desempenho em algumas regiões do país. Por último, é possível perceber uma evolução da aprovação dos candidatos no Twitter nos dias anteriores à eleição, o que representa um cenário desafiador para as pesquisas eleitorais.","PeriodicalId":106457,"journal":{"name":"Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2023)","volume":"11 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123992254","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-08-06DOI: 10.5753/brasnam.2023.229809
Luiz Alexandre M. Costa, Alexandre Sampaio, A. Fontão, R. Santos
Proprietary Software Ecosystems (PSECO) are those that concentrate knowledge on a closed software platform. The growing number of demands causes organizations to work at an accelerated pace to deliver results. Changes and incidents have a negative impact on the workload, compromising its stability. Based on a case study in a large international insurance organization, this study aims to verify the behavior of development teams from the point of view of changes and incidents in a PSECO. The following research methods were applied: i) robotic process automation; ii) data mining; and iii) social network analysis. As a result, this study serves as an alert for the organization’s IT board regarding the governance of traditional software development processes to survive in a competitive market.
{"title":"Investigating Change and Incident Management in a Proprietary Software Ecosystem - Survival Mode On","authors":"Luiz Alexandre M. Costa, Alexandre Sampaio, A. Fontão, R. Santos","doi":"10.5753/brasnam.2023.229809","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.229809","url":null,"abstract":"Proprietary Software Ecosystems (PSECO) are those that concentrate knowledge on a closed software platform. The growing number of demands causes organizations to work at an accelerated pace to deliver results. Changes and incidents have a negative impact on the workload, compromising its stability. Based on a case study in a large international insurance organization, this study aims to verify the behavior of development teams from the point of view of changes and incidents in a PSECO. The following research methods were applied: i) robotic process automation; ii) data mining; and iii) social network analysis. As a result, this study serves as an alert for the organization’s IT board regarding the governance of traditional software development processes to survive in a competitive market.","PeriodicalId":106457,"journal":{"name":"Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2023)","volume":"53 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"114022842","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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