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http://hdl.handle.net/10773/30074
Title: | Campus Chat: deteção de emoções e sua aplicação em plataformas digitais de contexto educativo |
Author: | Silva, Vasco Rafael |
Advisor: | Santos, Carlos Manuel das Neves Pedro, Luís Francisco Mendes Gabriel |
Keywords: | Deteção de emoções Análise de sentimentos Cyberbullying Chat Inteligência artificial Machine learning Web 3.0 |
Defense Date: | Oct-2019 |
Abstract: | Depois de um longo período de emancipação das redes sociais digitais e
consecutiva colaboração em massa por parte dos utilizadores, surgem, nos
dias de hoje, oportunidades de aplicação de algoritmos inteligentes capazes de
compreender e servir as várias circunstâncias e necessidades que compõe o
dia-a-dia do ser humano.
Este vasto crescimento em termos de utilização e popularidade das redes
sociais digitais possibilitou o aparecimento de um conjunto de fenómenos e
problemáticas sociais, que, eventualmente, podem pôr em causa muitos dos
seus princípios e âmbitos fundamentais.
Ao longo deste estudo é abordada a aplicação de mecanismos inteligentes de
deteção de emoções, pretendendo-se compreender as implicações da sua
aplicação em redes sociais digitais de contexto educativo. Pretende-se avaliar
a sua contribuição, tanto na otimização dos níveis de interação, como na
prevenção e mitigação de fenómenos sociais potencialmente negativos, com
especial foco na problemática do cyberbullying.
Desta forma, será apresentado todo o processo de desenvolvimento técnico de
um sistema de Chat com serviços e funcionalidades inteligentes de deteção de
cyberbullying. Os resultados finais foram validados através de um processo de
avaliação com utilizadores, onde se pretendeu compreender as implicações e
consequências da aplicação de um sistema de deteção de emoções numa
plataforma digital de contexto educativo.
Esse sistema de Chat, foi implementado como prova de conceito na plataforma
Campus, tendo-se verificado que a aplicação de mecanismos de deteção de
emoções em plataformas digitais pode contribuir para a diminuição de abusos
sociais no público alvo juvenil. Verificou-se que este tipo de serviços pode ser
adaptado no combate à problemática do cyberbullying, apesar de ainda
existirem um conjunto de implicações que põe em causa a sua correta
aplicação. After a long period of emancipation from digital social networks and consecutive mass collaboration from users, there are nowadays opportunities to apply intelligent algorithms capable of understanding and assisting the various circumstances that make up everyday life of human beings. This vast growth in the use and popularity of digital social networks has led to the rise of a set of social phenomena and problems, which undermine many of its fundamental principles and scopes, such as cyberbullying. Throughout this study the application of intelligent mechanisms of emotion detection is approached, aiming to understand the implications of its application in digital social networks of educational context. It aims to evaluate its contribution, both in the optimization of interaction levels, as well as in the prevention and mitigation of potentially negative social phenomena. In this study, we present the entire technical development process of a Chat system with intelligent cyberbullying detection services and features. The final results were validated through a user evaluation process, which aims to understand the implications and consequences of applying an emotion detection system in a digital educational platform. This Chat system was implemented as a proof of concept on Campus platform and the results indicate that the application of emotion detection mechanisms in digital platforms, can contribute to the reduction of social abuse in the youth target audience. Additionally, it was possible to observe that this type of services can be applied as a tool to combat cyberbullying, although there are still a number of implications that undermines its successful application. |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/30074 |
Appears in Collections: | UA - Dissertações de mestrado DeCA - Dissertações de mestrado |
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