Offside
Lado B

José Meirinhos do CPES pertence ao grupo Pauliteiros de Miranda

Corporate

Um olhar sobre nós na voz dos nossos parceiros - Testemunho da TECNIBITE, pela voz de Luís Claro Dias.

Fora de Série

"(...) é cada vez mais importante promover encontros internos de natureza científica e identificar novas linhas de I&D." Ricardo Bessa, CPES

Asneira Livre

"Mais do que arrumar nas gavetas do conhecimento material sobre investigação e inovação, guardo nas gavetas do coração tudo o que vivi e todos os que conheci (mesmo os que me deram dores de cabeça)." Sofia Sá (SCOM)

Galeria do Insólito

Um dia destes, estava um colega a percorrer o caminho até ao parque do INESC TEC quando se depara com o seguinte “recado” no limpa para-brisas do seu carro.

Ecografia

BIP tira Raio X a colaboradores do INESC TEC...

Novos Doutorados

Venha conhecer os novos doutorados do INESC TEC...

Cadê Você?

O INESC TEC lança todos os meses no mercado pessoas altamente qualificadas...

Jobs 4 the Boys & Girls

Referência a anúncios publicados pelo INESC TEC, oferecendo bolsas, contratos de trabalho e outras oportunidades do mesmo género...

Biptoon

Mais cenas de como bamos indo porreiros...

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Trabalho sobre comunicação nas redes sociais arrecada prémio “Best Poster Award”

Os investigadores do Centro de Investigação em Sistemas Computacionais Avançados (CRACS) do INESC TEC, Álvaro Figueira e Luciana Oliveira, arrecadaram o prémio “Best Poster Award” na conferência WEBIST’16, em Roma.

No artigo que deu origem ao poster, intitulado “Analyzing Social Media Discourse - An Approach using Semi-supervised Learning”, prevê-se um processo de aprendizagem semi-supervisionado, que compila informação extraída de redes sociais, organizando-a em estruturas que podem ser estrategicamente relevantes para a gestão das instituições/empresas.

 “Atualmente existem dezenas de aplicações para realizar análise de social media que visam dotar as organizações com ferramentas informadas para a tomada de decisões”, referem os investigadores. “No entanto, estas aplicações dependem de fornecimento de informações quantitativas, ao invés de informação qualitativa que é a mais relevante e inteligível para os gestores”, acrescentam.

No artigo é ilustrado um estudo de caso onde se recolheu e analisou as mensagens, em social media, de 43 organizações que operam no Sector do Ensino Superior Público. Durante a análise, os investigadores criaram um "modelo editorial" para a classificação das mensagens em diferentes categorias. É ainda descrito em detalhe o processo de classificação automático no qual é utilizado um ensemble de seis algoritmos de text mining, que suporta este processo.

 

Os investigadores INESC TEC mencionados no corpo da notícia têm vínculo à UP-FCUP e IPP-ISCAP.