Abstract:
As time passes the A.I. they get better and better and their resources increase, every
day there is an increase in the presence of these algorithms in people's daily lives,
especially when it comes to virtual life. With that, the objective of this work was to
study the performance of these algorithms in social networks and analyze if the
performance of these algorithms collaborate and/or facilitate the process of formation
of a social bubble from tests inside the Social Network Twitter. For this, two distinct
profiles were created and a series of tests were carried out within these profiles
during a period of 1 month, after the end of this period, all information was collected
and cataloged in tables and graphs for a better understanding. After being cataloged,
the information went through filters to define whether the results were within the
proposal, which ended up showing that the performance of the user recommendation
algorithm was quite incisive, showing an expected result, considering that most of the
recommended users were of according to the base theme of the profiles. It can be
concluded that algorithms do have a great weight in the creation of virtual social
bubbles, but they are more like a catalyst than a culprit in the proposed cases, since
the behavior of the algorithms reflects the performance of users within the platform.
Description:
À medida que o tempo passa os algoritmos de I.A. ficam cada vez melhores e suas
capacidades aumentam, a cada dia observa-se um aumento da presença destes
algoritmos no dia a dia das pessoas, principalmente quando se trata da vida virtual.
Com isso, o objetivo deste trabalho foi estudar a atuação destes algoritmos nas
redes sociais e analisar se a atuação destes algoritmos colaboram e/ou facilitam o
processo de formação de uma bolha social a partir de testes dentro da Rede Social
Twitter. Para isso, foi criado dois perfis distintos e realizado uma série de testes
dentro destes perfis durante um período de 1 mês, após o término deste período
foram coletadas todas as informações e catalogadas em tabelas, para melhores
análises foram criados gráficos para um bom entendimento. Após catalogados, as
informações passaram por filtros para definir se os resultados estavam dentro do
proposto, o que acabou demonstrando que a atuação do algoritmo de
recomendação de usuários foi bastante incisiva, mostrando um resultado esperado,
considerando que a maior parte dos usuários recomendados estavam de acordo
com a temática base dos perfis. Pode-se concluir que os algoritmos possuem sim um
grande peso na criação das bolhas sociais virtuais, porém eles funcionam mais como
um catalisador do que como um culpado nos casos propostos, visto que o
comportamento dos algoritmos refletem a atuação dos usuários dentro da
plataforma.