Reditum Vox: um sistema interativo para análise e exploração de tópicos em comunidades do Reddit

Santana, Matheus Barroso de; Ferreira, Guilherme de Luna

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			http://hdl.handle.net/11422/29127

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Marques Júnior, Paulo Roberto Mann	-
dc.contributor.author	Ferreira, Guilherme de Luna	-
dc.contributor.author	Santana, Matheus Barroso de	-
dc.date.accessioned	2026-05-04T12:51:08Z	-
dc.date.available	2026-05-16T03:09:01Z	-
dc.date.issued	2026-03-06	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/29127	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Modelagem de tópicos	pt_BR
dc.subject	Processamento de linguagem natural	pt_BR
dc.subject	Fórum de discussões online	pt_BR
dc.subject	Topic modeling	pt_BR
dc.subject	Natural language processing	pt_BR
dc.title	Reditum Vox: um sistema interativo para análise e exploração de tópicos em comunidades do Reddit	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Monteiro, Mateus de Souza	-
dc.contributor.referee1	Lima Filho, Silas Pereira	-
dc.contributor.referee2	Leipnitz, Marcos Tomazzoli	-
dc.description.resumo	Este trabalho apresenta o Reditum Vox, um sistema criado para coletar e analisar textos do Reddit. O objetivo foi entender melhor sobre o que as pessoas conversam na plataforma e avaliar quais técnicas funcionam melhor para identificar esses temas. Este trabalho irá apresentar o desenvolvimento do sistema Reditum Vox, criado para coletar e analisar textos do Reddit - fórum de discussões online. Seu principal objetivo é classificar os tópicos de conversa, identificar os assuntos mais recorrentes da plataforma e avaliar quais técnicas são mais eficazes para a definição desses temas. Para isso, foram utilizados três métodos de modelagem de tópicos: LDA, BERTopic e modelos de linguagem. Os dados foram coletados pela API do Reddit e passaram por um processo de limpeza e organização. Depois, eles foram avaliados com métricas como Coerência, NPMI, WEP e também com um método multicritério (MAUT). A interface também foi analisada com base nas heurísticas de Nielsen. Os resultados indicam um bom desempenho do sistema na identificação dos assuntos de discussão mais comuns da plataforma, além de apontarem potenciais ajustes nos modelos e na experiência do usuário.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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