Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10451/22889
Título: Aplicações na web para validação e classificação de notícias pela crowd
Autor: Aparício, Tiago Miguel Marques
Orientador: Guerreiro, Tiago
Couto, Francisco José Moreira
Palavras-chave: Aplicações web
Redes sociais
Crowd
Análise de sentimentos
Usabilidade
Trabalhos de projecto de mestrado - 2015
Data de Defesa: 2015
Resumo: Nos dias de hoje, existe uma quantidade enorme de notícias de transferências futebolísticas que são publicadas diariamente pelos meios de comunicação social. Ao lerem estes rumores, os leitores não conseguem dizer com objetividade se estes são fundamentados ou apenas boatos. Como forma de dar reposta a este problema, esta tese visa desenvolver mecanismos para ajudar na validação destas notícias de transferências futebolísticas. Sendo a crowd uma grande fonte de conhecimento e ao mesmo tempo fácil de aceder, torna-se um dos mecanismos importantes para a validação destas notícias. Assim, esta tese de mestrado tem como grande objetivo o desenvolvimento de mecanismos que permitam tirar partido do grande conhecimento que se encontra na crowd utilizando esse conhecimento para validar notícias sobre transferências futebolísticas. Com esse objetivo em mente fez-se então o levantamento de requisitos que a aplicação tinha de cumprir e detalhou-se os casos de uso descrevendo esses requisitos que a aplicação deveria ter. Para implementar as funcionalidades identificadas no levantamento de requisitos, criou-se um gráfico usando o D3.js para representar a evolução das notícias ao longo do tempo, uma página que permite os utilizadores validarem as notícias como concretizadas ou não concretizadas. Tirando partido das notícias recolhidas implementou-se filtros de pesquisa com o intuito de permitir ao utilizadores filtrar notícias por equipas e jogadores, através de clicks nos símbolos e fotos respetivamente. Implementou-se também estatísticas que permitem ao utilizador ter uma ideia sobre que equipas e jogadores se escrevem mais notícias. Por fim efetuou-se a integração com as redes sociais com recurso à ferramenta Semantria que permite analisar os comentários feitos pelos utilizadores no Facebook, classificando-os como positivos, negativos ou neutros. Utilizando essa classificação foi também criada uma página onde são listadas as notícias publicadas nas redes sociais com a respetiva análise de sentimento. Após a implementação da aplicação, efetuaram-se testes de usabilidade com quinze utilizadores. Os resultados destes testes foram positivo, tendo em média, sido concluídas com sucesso 92% das tarefas propostas. No entanto, verificou-se que os utilizadores sentiram dificuldades em algumas tarefas, nomeadamente a tarefa 14, onde apenas 47% dos utilizadores concluíram a mesma.
Today, there is a huge amount of news about football transfers that are published daily by the media. Reading these rumors, one cannot objectively say if the rumor is true or not. In this line of thought, this thesis aims to develop mechanisms to aid in the validation of this news regarding football transfers. Since the crowd is both a great source of knowledge and also easy to access, it is considered one of the most important mechanisms used for the validation of these reports. Thus, the goal of this master’s thesis is the development of mechanisms to validate news on football transfers taking advantage of the great knowledge that can be found among the crowd. To achieve this objective a system will be developed that allows users to vote on news provided by the above mentioned system, thus helping in their validation. With this goal in mind, the requirements that the application had to comply with were identified and the use cases describing them were detailed. To implement the features identified in the requirements, it was created a graph using the D3.js to represent the evolution of news over time, a page that lets users validate the news as realized or unrealized. Taking advantage of the collected news it was implemented search filters in order to allow the users to filter news by teams and players, through clicks on the symbols and photos respectively. Statistics were also implemented thus allowing the user to get an idea of which teams and players are written more news. Finally, the integration with social networks was performed, taking advantage of the Semantria framework which analyzes the comments made by users on Facebook, classifying them as positive, negative or neutral. This classification was also used in a new page where the news published on social networks with the respective sentiment analysis are shown. After the implementation of the application, it was performed usability tests with fifteen users. The results of these tests were positive, on average 92% of the proposed tasks were successfully completed. However, users had difficulties in some tasks, in particular the task 14 was only successfully concluded by 47 % of users.
Descrição: Trabalho de projecto de mestrado, Engenharia Informática (Engenharia de Software), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015
URI: http://hdl.handle.net/10451/22889
Designação: Trabalho de projecto de mestrado em Engenharia Informática (Engenharia de Software)
Aparece nas colecções:FC-DI - Master Thesis (projects)

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
ulfc117338_tm_Tiago_Aparício.pdf3,79 MBAdobe PDFVer/Abrir


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpace
Formato BibTex MendeleyEndnote Degois 

Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.