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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3506
Tipo: | Dissertação |
Título: | Análise de traços de personalidade em ambientes de participação eletrônica |
Autor(es): | MOTA, Flávio Belizário da Silva |
Primeiro Orientador: | PAULA, Melise Maria Veiga de |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | DRUMMOND, Isabela Neves |
Resumo: | A Participação Eletrônica, ou e-Participação, é definida como a participação dos cidadãos na tomada de decisão junto a gestão pública utilizando as Tecnologias de Informação e Comunicação. A e-Participação é um campo de pesquisa multidisciplinar, com contribuições de áreas como ciência política, sociologia, administração, psicologia e economia, bem como contribuições de natureza mais técnica, como a computação. A área da psicologia, especificamente, permite a investigação da personalidade humana e de suas motivações, fornecendo representações estruturais dos traços de personalidade e possibilitando descrever as intenções de um indivíduo em participar desses ambientes. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo o estudo de técnicas computacionais para identificação e análise de traços de personalidade em ambientes de Participação Eletrônica. Para isso foram empregados algoritmos de Aprendizado de Máquina, em específico modelos de regressão, e a teoria dos Cinco Grandes Fatores de personalidade, também conhecido como Big Five. Na análise dos resultados foi constatado que o modelo de Floresta Aleatória obteve o melhor desempenho, com um erro absoluto médio igual a 0,02619. Além disso, no contexto da ferramenta analisada, o traço de personalidade que mais se destaca é o de Abertura à Experiência, acompanhado pelos traços de Responsabilidade e Cordialidade. Já os traços de Extroversão e Neuroticismo aparecem com pontuações mais baixas. |
Abstract: | Electronic Participation, or e-Participation, is defined as citizens’ participation in decisionmaking from public administration using Information and Communications Technologies. The e-Participation is a multidisciplinary research field, with contributions from areas such as political science, sociology, administration, psychology, and economics, as well as contributions of a more technical nature, such as computer science. The field of psychology, specifically, allows the investigation of human personality and its motivations, providing structural representations of personality traits and making it possible to describe an individual’s intentions to participate in these environments. Thus, this work aims to study computational techniques for identifying and analyzing personality traits in Electronic Participation environments. To aim this, Machine Learning algorithms, specifically regression models, and the Five-Factor Model, also known as the Big Five, were used. Analyzing the results, it was found that the Random Forest model had the best performance, with a mean absolute error of 0.02619. In addition, in the context of the tool analyzed, the personality trait that stands out the most is Openness, accompanied by Conscientiousness and Agreeableness. Extraversion and Neuroticism traits appear with lower scores. |
Palavras-chave: | Participação eletrônica Aprendizado de máquina Traços de personalidade |
CNPq: | CNPQ::CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA::CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Itajubá |
Sigla da Instituição: | UNIFEI |
metadata.dc.publisher.department: | IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3506 |
Data do documento: | 13-Dez-2022 |
Aparece nas coleções: | Dissertações |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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