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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Title: Web crawlers para netnografia: uma proposta para análise e mapeamento de redes sociais
metadata.dc.creator: COELHO, Marlon Rafael Sousa
metadata.dc.contributor.advisor1: COUTO, Danielle Costa Carrara
metadata.dc.contributor.advisor1ORCID: https://orcid.org/ 0000-0003-3810-1686
Issue Date: 4-Jul-2022
Citation: COELHO, Marlon Rafael Sousa. Web crawlers para netnografia: uma proposta para análise e mapeamento de redes sociais. Orientadora: Danielle Costa Carrara Couto. 2022. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnólogo em Geoprocessamento) – Campus Universitário de Ananindeua, Universidade Federal do Pará, Ananindeua, 2022. Disponível em: https://bdm.ufpa.br:8443/jspui/handle/prefix/4219. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: A Netnografia envolve observar as interações e relações que concorrem no meio digital com finalidade de compreender como a sociedade age, uma das maneiras de realizar essas observações é analisar os dados que as pessoas publicam em redes sociais. Este trabalho desenvolveu um web crawler para os projetos FragUrb e Dataluta de tal forma que a ferramenta criada também foi capaz uma aproximação entre as áreas das ciências humanas das ciências exatas onde tal realização só foi viável a partir da parceria entre o Laboratório Interdisciplinar em Tecnologias, Educação e Computação (LITEC) da Universidade Federal do Pará (UFPA) com a Universidade Estadual Paulista (UNESP), com foco na rede social do Twitter para coletar dados de postagens realizadas a partir de um termo de busca e armazená-los em um banco de dados NoSQL, disponibilizando sua visualização a partir de uma plataforma web. Os recursos utilizados para o desenvolvimento do trabalho foram a linguagem de programação python 3.9 e suas bibliotecas e para o banco de dados utilizamos o MongoDB. A abordagem metodológica consistiu, inicialmente, em uma pesquisa ampla de trabalhos direcionados para ampliar o entendimento do estado da arte e o estado da prática voltados para a elaboração de um crawler do twitter, aprofundando a pesquisa sobre a Interface de Programação de Aplicação (API) do twitter e questões relacionadas ao uso de ferramentas mais apropriadas para Análise de Redes Sociais; a partir desta construção de conhecimento foi possível desenvolver o script da ferramenta e integrá-la a uma plataforma web. O crawler teve êxito na obtenção de dados para as duas frentes do projeto, foram implementados testes com o intuito de a partir dos dados das buscas realizarmos uma análise de dados para obter insights sobre o comportamento das pessoas que publicam nesta rede, foi possível mapear as postagem e encontrar os usuários mais influentes de acordo com o termo escolhido como foi o caso da busca pelo termo #foraBolsonaro onde foi possível obter 3815 Tweets e 7363 Retweets. A ferramenta desenvolvida foi de grande valor para os pesquisadores voltados para a Netnografia dos projetos FragUrb e Dataluta, pois ao automatizar a captura de uma grande quantidade de dados, disponibilizar a visualização destas amostras para aplicação em suas análises geográficas, as quais são fundamentais para o entendimento das relações dos indivíduos, eventos e papéis com o qual as comunidades influenciam o mundo digital.
Abstract: Netnography involves observing the interactions and relationships that compete in the digital environment in order to understand how society acts, one of the ways to make these observations is to analyze the data that people publish on social networks. This work developed a web crawler for the FragUrb and Dataluta projects in such a way that the tool created was also able to bring together the areas of human sciences and exact sciences, where such an achievement was only feasible from the partnership between the Interdisciplinary Laboratory in Technologies, Education and Computing (LITEC) from the Federal University of Pará (UFPA) with the Universidade Estadual Paulista (UNESP), focusing on the Twitter social network to collect data from posts made from a search term and store them in a database of NoSQL data, making its visualization available from a web platform. The resources used for the development of the work were the python 3.9 programming language and its libraries and for the database we used MongoDB. The methodological approach consisted, initially, in a broad research of works directed to broaden the understanding of the state of the art and the state of practice aimed at the elaboration of a twitter crawler, deepening the research on the Application Programming Interface (API) twitter and issues related to the use of more appropriate tools for Social Network Analysis; from this knowledge construction it was possible to develop the tool's script and integrate it to a web platform. The crawler was successful in obtaining data for the two fronts of the project, tests were implemented in order to use the search data to carry out a data analysis to obtain insights into the behavior of people who publish on this network, it was possible to map the post and find the most influential users according to the chosen term, as was the case with the search for the term #foraBolsonaro where it was possible to obtain 3815 Tweets and 7363 Retweets. The developed tool was of great value to the researchers focused on the Netnography of the FragUrb and Dataluta projects, because by automating the capture of a large amount of data, it makes available the visualization of these samples for application in their geographic analyses, which are fundamental for the understanding of the relationships of individuals, events and roles with which communities influence the digital world.
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Keywords: Análise de redes sociais
Crawler
Netnografia
Movimentos sociais
Fragmentação urbana
Analysis of social networks
Netnography
Social movements
Urban fragmentation
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: Disponível na internet via Sagitta
Appears in Collections:Curso de Geoprocessamento - CANAN

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