O projeto “Advancing the Frontier of Social Media Management Tools”, desenvolvido pelo Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) e pelo Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC, em colaboração com a tecnológica SKORR, utiliza algoritmos avançados de inteligência artificial e análise de redes sociais para ajudar a melhorar o desempenho das marcas online.
“As redes sociais são hoje uma ferramenta poderosa que ajuda tanto indivíduos como empresas a construir a sua marca e ter um maior reconhecimento social. O ritmo de proliferação destas redes sociais, a massificação da informação produzida e a interconexão de informação ao longo de múltiplas aplicações e plataformas levou-nos a um cenário em que se torna extremamente complexo acompanhar e gerir a nossa presença digital. O projeto com o INESC TEC permite-nos contribuir, através da plataforma empresarial Skorr, para uma presença digital de maior qualidade dos nossos clientes” refere Bernardo Galvão Lucas, Co-Fundador do SKORR, empresa especializada em soluções digitais.
Para melhorar o desempenho da plataforma, os investigadores tiraram partido de técnicas avançadas de matching, de agrupamento de tópicos de interesse e de identificação preditiva de fenómenos emegentes, partindo de uma abordagem de aprendizagem automática (“machine learning”), e tendo em conta a natureza e morfologia das redes de seguidores.
“As técnicas utilizadas até agora eram técnicas convencionais de modelagem de tópicos, usando documentos de texto longos e inadequados para hashtags, e, portanto, mais demoradas e inertes. Com estes algoritmos e modelos dinâmicos para categorização automática de hashtags de redes sociais em tópicos e para classificação de utilizadores com base na probabilidade de influenciarem outros, poupamos no tempo de aprendizagem do modelo e no cálculo de semelhanças, entre outros aspetos. Ou seja, usamos análises de redes sociais, nomeadamente a papel dos indivíduos na rede, a identificação dos elementos influenciadores por tópico, e as comunidades existentes. Medimos a propagação da informação de forma dinâmica, garantindo uma atualização constante”, explica João Gama, investigador do INESC TEC e professor na Faculdade de Economia da Universidade do Porto (FEP).
A plataforma vai dispor de uma funcionalidade específica para análise de posts inteligentes baseada em algoritmos avançados de Inteligência Artificial, que ajudará a melhorar os resultados e o desempenho através de indicadores de influência por tópicos.
“O projeto ajuda os utilizadores a promover informação, a identificar os principais eventos-tendência, melhorando o seu envolvimento e a sua influência nas redes sociais”, conclui João Gama.
O projeto é cofinanciado pelo FEDER através do Programa Interface. Tem um orçamento global de cerca de 440 mil euros.
