Diniz, Juliana Regueira BastoLima, Priscilla Amarante de2022-11-102022-11-102021-04-07LIMA, Priscilla Amarante de. Análise do comportamento através dos dados coletados na internet. 2021. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Unidade Acadêmica de Educação a Distância, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2021.https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3443Este trabalho apresenta uma análise sobre o comportamento humano através dos dados coletados na internet. Serão apresentadas as Big Techs e o estudo de caso da Cambridge Analytica. Os registros digitais de comportamento podem ser acessados, através das curtidas no Facebook e serem usadas para prever de forma automática e precisa um intervalo de atributos pessoais altamente confidenciais, incluindo: orientação sexual, etnia, pontos de vista religiosos e políticos, traços de personalidade, inteligência, felicidade, uso de substâncias viciantes, separação dos pais, idade e sexo. A análise apresentada é baseada em um conjunto de dados de mais de 58.000 voluntários que forneceram curtidas no Facebook, perfis demográficos detalhados e os resultados de vários testes psicométricos. O modelo proposto usa redução de dimensionalidade para processar os dados de curtidas, que são então inseridos em regressão linear para prever perfis psicodemográficos individuais de curtidas. O modelo classifica corretamente entre homens homossexuais e heterossexuais em 88% dos casos, afro-americanos e Americanos caucasianos em 95% dos casos, e entre democratas e Republicanos em 85% dos casos. Para o traço de personalidade "Abertura", a precisão da previsão está próxima da precisão teste-reteste de um padrão teste de personalidade. São apresentados exemplos de associações entre atributos e curtidas e discutidas as implicações para a personalização online e privacidade.46 f.poropenAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ptAprendizado do computadorIndústria de tecnologia de pontaFacebook (Rede social on-line)Big databachelorThesisAtribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)https://n2t.net/ark:/57462/001300000dgpt