Percorrer por autor "Saraiva, Bruno David Ferreira"

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    ParShift: a Python package to study order and differentiation in group conversations
    (Elsevier B.V., 2023-12-01) Carvalho, João P. Matos; Fachada, Nuno; Pita, Manuel Arturo Marques; Saraiva, Bruno David Ferreira; Matos-Carvalho, João Pedro; COPELABS (FCT) - Centro de Investigação em Computação Centrada nas Pessoas e Cognição (CTS); CICANT (FCT) - Centro de Investigação em Comunicação Aplicada, Cultura e Novas Tecnologias; Escola de Comunicação, Arquitetura, Artes e Tecnologias da Informação
    Collective organization in multi-party conversations emerges through the exchange of utterances between participants. While most research has focused on content-centred mechanisms that lead to emergent conversational coordination, less attention has been given to explaining conversational order based on who is addressed and who responds, especially when dealing with large conversational datasets. In this paper, we introduce a Python library, ParShift, that implements a state-of-the-art theoretical quantitative framework known as Participation Shifts. This framework enables researchers to study participant-centred order and differentiation in multi-party conversations. With ParShift, researchers can characterize conversations by quantifying the probabilities of events related to how people address each other during conversations. This library is particularly useful for studying conversation threads in social networks, parliamentary debates, team meetings, or student debates on a large scale. Keywords: Small groups Social interaction Participation shifts Interpersonal coordination Turn-taking Emergent social behaviour
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    Qi-Dashboard: visualização de informação de debates online
    (2022) Saraiva, Bruno David Ferreira; Pita, Manuel Arturo Marques, orient.
    Ao longo dos últimos anos a grande quantidade de dados presente no nosso quotidiano tem vindo a moldar a forma como trabalhamos e vivemos. Muitas disciplinas científicas tiveram de evoluir rapidamente, e inclusive, novas disciplinas emergiram para responder aos novos problemas do ecossistema da informação, tais como a difusão de noticias falsas, o discurso de ódio, entre outros. O processamento estatístico de linguagem natural dentro da Inteligência Artificial, e a visualização de informações dentro da Ciência dos Dados, são dois exemplos de tais disciplinas, e de facto, as duas disciplinas centrais do presente trabalho. Para esta dissertação foi implementada uma solução inicial para o problema de extrair e interpretar informação que descreve comportamentos de grupo em situação de debate online em contexto educativo. A solução concreta é um dashboard visual que apresenta indicadores baseados em duas dimensões: (1) o fluxo de mudanças de tópico ao longo das conversas, a qual é indicativa da coerência do grupo; (2) a distribuição de interações por interveniente, a qual mostra a media em que os intervenientes participaram de forma equilibrada ou se a conversa foi dominada por um subconjunto, relativamente pequeno, de participantes. O cumprir os objetivos desta dissertação significou, por um lado, um estudo das teorias e fundamentos da visualização de dados, e, por outro, também aprender os métodos e paradigmas do que é conhecido como ‘text as data’. Assim, demonstrou-se que é possível transformar textos não estruturados, provenientes de interações de grupos online, em visualizações, que capturam conhecimento útil no diagnóstico de potenciais problemas relativos à saúde da conversa em redes sociais. Palavras-chave: Dashboards visuais, representação vetorial de texto, modelação de tópicos