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Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas na previsão de suscetibilidade quanto ao uso da internet pelo público infantojuvenil de Monte Carmelo

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dc.contributor.advisor1Santos, Fernanda Maria da Cunha
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6802596562404346pt_BR
dc.contributor.referee1Araújo, Rafael Dias
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3067137114142725pt_BR
dc.contributor.referee2Lopes, Renato de Aquino
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3686451569520273pt_BR
dc.creatorAlves, Franciele Cristina Espanhol Ferreira
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2882868713508417pt_BR
dc.date.accessioned2020-07-10T16:39:59Z
dc.date.available2020-07-10T16:39:59Z
dc.date.issued2020-03-11
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA Internet oferece a conexão de bilhões de pessoas em todo o mundo por meio de várias formas de interações e organizações sociais. As redes sociais têm se tornado uma das principais formas de comunicação, que proporciona boas experiências e, contraditoriamente, preocupações para pais e professores de crianças e adolescentes. As redes sociais estão sendo utilizadas pelo público infantojuvenil demasiadamente, possibilitando gerar situações de riscos e vulnerabilidades à eles. Diante destes fatores, o objetivo deste trabalho foi empregar duas técnicas de Aprendizagem de Máquina para prever se o público infantojuvenil da cidade de Monte Carmelo está suscetível à alguma ameaça ou situação constrangedora na Internet. Esta previsão será feita ao analisar uma base de dados constituída de características pessoais que qualifiquem as formas de uso deste público em relação ao seu acesso à redes sociais da Internet. As técnicas de Aprendizado de Máquina escolhidas foram os algoritmos de Árvore de Decisão e Naive Bayes, ambos implementados na linguagem Python e pelas bibliotecas do WEKA. Nessas ferramentas computacionais, as técnicas de Aprendizado de Máquina apresentaram resultados satisfatórios, com acurácia acima de 90%.pt_BR
dc.identifier.citationALVES, Franciele Cristina Espanhol Ferreira. Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas na previsão de suscetibilidade quanto ao uso da internet pelo público infantojuvenil de Monte Carmelo. 2020. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29489
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode77097971
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sizeorduration40pt_BR
dc.subjectRedes Sociaispt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectSegurança virtualpt_BR
dc.subjectInfanto- juvenilpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleTécnicas de aprendizado de máquina aplicadas na previsão de suscetibilidade quanto ao uso da internet pelo público infantojuvenil de Monte Carmelopt_BR
dc.title.alternativeMachine Learning Techniques Applied in Predicting Susceptibility Regarding the Use of the Internet by Children and Young People in Monte Carmelopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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