DESCOBERTAS DE PERFIS DE YOUTUBERS VIA APRENDIZAGEM DE MÁQUINA (Encontros Universitários da UFC, 2019)
O uso progressivo de redes sociais, como o YouTube, nos últimos anos tem produzido um grande volume de informações geradas pelos seus usuários, que com frequência compartilham seus sentimentos, opiniões sobre vídeos, bem como novos conteúdos em formato de mídias (vídeos). Compreender o perfil desses usuários produtores de conteúdo, mais conhecidos como youtubers, pode ser um diferencial para sistemas de recomendação que podem sugerir canais na plataforma YouTube para seus usuários com mais precisão, e ainda, auxiliar no entendimento de como a comunicação falada de crianças e adultos está mudando com o passar dos anos. No entanto, analisar esse grande volume de dados de forma não automatizada consiste em um problema não trivial. Este trabalho visa descobrir e identificar os perfis de Youtubers utilizando técnicas de Aprendizagem de Máquina. Foi realizado um estudo experimental com 286 vídeos obtidos a partir da plataforma YouTube para avaliar nossa proposta. O site conta com um complexo sistema de recomendação, que se baseia no perfil de uso dos usuários para indicar vídeos relacionados. No entanto, não existe algo de mesma magnitude no caso de recomendação de youtubers e também não é de conhecimento dos autores nenhuma ferramenta que execute a ação de relacionar vídeos aos seus criadores de forma a classificar e agrupar tais vídeos de acordo com o perfil do youtuber. Isso pode ser relevante para sistemas de recomendação de canais ou de youtubers aos usuários da plataforma. E ainda, auxiliar no entendimento de como a comunicação falada de crianças e adultos está mudando com o passar dos anos.