Caracterização e análise de formação de comunidades no contexto da Copa do Mundo de 2022

Abstract

Através das redes sociais, muitos ganham popularidade ao expressar suas opiniões e atrair seguidores, formando uma comunidade em torno dessas ideias. O propósito deste trabalho é a utilização de um algoritmo de detecção de comunidades em um conjunto de dados provenientes de opiniões de pessoas de uma rede social, que abordam o mesmo tema. O objetivo é analisar o comportamento dos internautas para compreender o que está sendo discutido em determinados grupos (ou comunidades). Através da análise dos resultados obtidos após a aplicação dos algoritmos, seria possível entender o comportamento dos membros da rede em situações do mundo real. As técnicas de detecção de comunidades são úteis para identificar pessoas com interesses semelhantes e mantê-las conectadas, além de permitir a extração de grupos com características similares. O conjunto de dados utilizados foi coletado do Twitter no período pré, durante e pós Copa do Mundo de 2022. No desenvolvimento dessa análise são utilizados grafos, de modo a usufruir de algumas propriedades, como as comunidades e a identificação de indivíduos ativos e influentes através das arestas que chegam e saem de um vértice. Para atingir o objetivo, inicialmente é feita a caracterização da amostra de dados coletados com o objetivo de compreender os dados e obter uma sumarização de suas principais características. O resultado ao final do trabalho é a identificação e análise das comunidades formadas nesse contexto.

Through social media, many gain popularity by expressing their opinions and attracting followers, forming a community around these ideas. The purpose of this work is to utilize a community detection algorithm on a dataset derived from opinions of individuals on a social network discussing the same topic. The objective is to analyze the behavior of internet users to understand what is being discussed in specific groups (or communities). By analyzing the results obtained after applying the algorithms, it would be possible to comprehend the behavior of network members in real-world situations. Community detection techniques are useful for identifying individuals with similar interests and keeping them connected, allowing the extraction of groups with similar characteristics. The dataset used was collected from Twitter during the pre, during, and post-2022 World Cup period. Graphs are used in this analysis to take advantage of properties like communities and the identification of active and influential individuals through the edges connecting vertices. To achieve the goal, the initial step involves characterizing the collected data sample to understand the data and obtain a summary of its main characteristics. The ultimate outcome of this work is the identification and analysis of the communities formed within this context.