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Sistema de análise de opinião pública (TSViz)

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Pesquisadores

Rodrigo Fernandes de Mello

Conhecer a opinião pública por intermédio de hashtags e assuntos de interesse social, saber qual sua influência e como analisá-la em relação aos sentimentos, novidades, palavras mais relevantes e geolocalização de mensagens publicadas em tempo real são alguns dos objetivos do projeto TSViz. Do termo Time Series Visualization, este trabalho visa a análise online de conteúdo textual publicado por usuários na Internet.

jornal da usp

 

O projeto intitulado TSViz foi criado a partir da coleta de informações do Twitter e de vários posts armazenados numa base de dados. A ideia surgiu em 2013,  devido às inúmeras manifestações que ocorreram no Brasil, época em que diversos pontos de vista tomaram as redes sociais. A iniciativa foi planejada pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

 

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uol

Os androides já estão entre nós. Mas eles ainda são bem diferentes daqueles idealizados pelo filme "Blade Runner – O Caçador de Androides" (1982). Na ficção, o ano é 2019. Distinguir um androide de um humano é tarefa difícil. Eles foram criados para servir e substituir o homem em atividades de risco.

 

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Sistema analisa e apresenta opinião pública em redes sociais

Trabalho é coordenado pelo pesquisador do CeMEAI Rodrigo Mello

 

Sistema analisa e apresenta opinião pública em redes sociais

Quais assuntos são mais relevantes nesse momento nas redes sociais? O que os usuários estão falando sobre esse assunto? Uma ferramenta desenvolvida no Icmc Usp e coordenado por um pesquisador do CEPID - CeMEAI faz análises online de conteúdos postados por esses usuários e pode ajudar a resumir a opinião pública a partir dessas manifestações. Entenda:

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 21 de novembro de 2017

 

Conhecer a opinião pública por intermédio de hashtags e assuntos de interesse social, saber qual sua influência e como analisá-la em relação aos sentimentos, novidades, palavras mais relevantes e geolocalização de mensagens publicadas em tempo real são alguns dos objetivos do projeto TSViz.  Do termo Time Series Visualization, este trabalho que tem a coordenação do professor Rodrigo Mello, do Departamento de Ciências de Computação (SCC) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos visa a análise online de conteúdo textual publicado por usuários na Internet.

Contando com o apoio do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) e da FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo), por meio do CEPID-CeMEAI, a pesquisa tem sido desenvolvida com a proposta de trazer à tona uma análise de mensagens publicadas em redes sociais, com o intuito de apoiar pesquisadores, interessados e especialmente eleitores em relação a assuntos de interesse público.

A equipe é formada pelos professores Ricardo Araújo Rios – da Universidade Federal da Bahia e Paulo Aristarco Pagliosa – da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul. O aluno de engenharia da computação Caio de Sá Lopes desenvolveu o site.

“Trabalhei na análise dos dados e desenvolvi essa metáfora visual, ou seja, de fazer gráficos, nuvem de palavras, fazer o mapa de calor, entre outros analisadores que permitem que os usuários explorem a ferramenta de uma maneira fácil e prática”, comentou o aluno.

O trabalho teve início em 2013 com o processo de impeachment da presidente Dilma Rousseff. Segundo Rodrigo Mello, as manifestações nas ruas e redes sociais trouxeram um questionamento pessoal sobre como o seu trabalho poderia contribuir neste contexto político do país.

Utilizando o aprendizado de máquina e séries temporais, o Twitter passou a ser a fonte de pesquisa com o objetivo de analisar dados e informações em um total de 16 análises inicialmente possíveis. 

“Nossa principal contribuição quando nos referimos ao usuário final é que ele tenha acesso a opinião das pessoas sem passar pela grande mídia e que possam, entre outras finalidades, tomar decisões mais claras sobre votação, projetos discutidos na Câmara ou Senado, por exemplo.  Fora deste contexto, é possível aplicar a ferramenta em empresas com análises como campanhas de marketing pra citar uma aplicação. Estamos agora, ampliando as análises para outras redes, além o Twitter”, explicou.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

g1

 

Cada vez mais, os processos ligados à robótica e à inteligência artificial têm tomado conta da sociedade, facilitando o cotidiano das empresas e das pessoas, de uma maneira geral. E como há sempre algo novo a ser descoberto, a tendência é que as pesquisas no setor não parem. Professores e alunos da Universidade Federal de Alfenas (Unifal) estão desenvolvendo projetos que utilizam inteligência artificial no desenvolvimento de soluções para as mais diversas áreas, como a medicina, economia e até mesmo a astronomia.

 

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jornal da usp

O programa Ambiente É o Meio desta semana entrevistou o professor Francisco Louzada Neto do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), Campus da USP em São Carlos.

No programa, o professor fala sobre o projeto criado através do Centro de Ciências de Matemática e Estatística Aplicada a Indústrias (CeMAI) de um sistema de gestão de resíduos sólidos para a Cooperativa Socioambiental Reenvolta de São Carlos.

 

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Identificação de madeiras

pesquisa fapesp

 

Dois sistemas de visão artificial, que usam imagens para identificar e classificar madeiras, foram desenvolvidos recentemente em São Paulo. Um deles, chamado NeuroWood, contou com pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de Itapeva, e do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos. Ele é composto por um conjunto de câmeras (webcams), um computador e um programa que diferencia a madeira em três categorias: A (excelente), B (boa) e C (rejeitada). O outro, criado no Instituto de Física da USP em São Carlos (IFSC-USP), é um método matemático que deu origem a um software capaz de determinar a espécie de árvore da qual determinada tábua provém. As duas tecnologias se destinam principalmente aos setores madeireiro e moveleiro.

 

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globo

 

 

Alexandre Henderson participa de um treinamento de futebol com uma galerinha muito jovem e tem seu desempenho analisado por um programa que usa a Matemática para descobrir novos talentos. Os números não mentem na hora de revelar os futuros craques! Será que o Alexandre é mesmo bom de bola?

 

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jornal da usp

“Quanto mais interessante for o estímulo e mais simples a linguagem do conteúdo transmitido aos alunos, mais fácil eles aprendem”. O depoimento é de Márcio Fessel, durante o curso de robótica para a capacitação de professores do ensino médio, oferecido pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos. Ele é um dos 40 professores da rede pública de ensino que participaram da iniciativa realizada entre os dias 11 de março e 27 de maio no ICMC.

 

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Controle de plantas invasoras

Controle de plantas invasoras

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Pesquisadores

André C. P. L. F. de Carvalho, Luís Paulo Faina Garcia

Um trabalho desenvolvido na USP em São Carlos busca, utilizando a computação, erradicar espécies de plantas consideradas invasoras por devastar a biodiversidade nativa.

O trabalho é orientado pelo professor André Carvalho, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP e pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

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