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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/66791
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Mendes, Marília Soares | - |
dc.contributor.author | Moreira, Wilker Bruno | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-29T11:38:48Z | - |
dc.date.available | 2022-06-29T11:38:48Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.citation | MOREIRA, Wilker Bruno. Uma Investigação em Postagens Relacionadas ao Uso Contendo Emojis. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas, 2022. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/66791 | - |
dc.description.abstract | The usability and user experience criteria make the systems more suitable to use however in order to ensure the presence of such criteria is necessary to evaluate them. Mendes (2015) has proposed a model and methodology to evaluate the interaction in systems from the textual language of the user, called MALTU. Recent studies point to the growth in the use of emojis within the digital context, since they are an alternative to express feelings and non-verbal language. This article investigates the impacts that emojis cause in a textual evaluation based on posts made on social networks and evaluation sites. For this, an experiment was conducted that consisted of extracting posts from social systems and app review stores to verify which of these presented the greatest amount of posts with emojis, where it was observed that the Play Store apps best met this condition. With the environment defined 1392 posts from various apps were extracted. The posts were then classified into AcrshortPRUs and Non-AcrshortPRUs, and into facets of usability and user experience. It was investigated the relationship between the emojis in the posts and the facets present in them. Based on the investigation, an algorithm was built to automatically classify the posts according to the emojis presents in them. Where it was obtained for UX - satisfaction and frustration, an accuracy of 0.878%, recall of 0.866% and accuracy of 0.889%, for Usability - efficiency and satisfaction, the precision was 0.784%, recall of 0.654% and accuracy of 0.832%. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Usabilidade | pt_BR |
dc.subject | Experiência do usuário | pt_BR |
dc.subject | Avaliação textual | pt_BR |
dc.subject | Emojis | pt_BR |
dc.title | Uma investigação em postagens relacionadas ao uso contendo emojis | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
dc.description.abstract-ptbr | Os critérios de usabilidade e experiência do usuário tornam os sistemas mais adequados ao uso, porém, para garantir a presença de tais critérios é necessária sua avaliação. Mendes (2015) propôs um modelo e metodologia para avaliar a interação em sistemas a partir da linguagem textual do usuário, chamado MALTU. Estudos recentes apontam crescimento no uso dos emojis no contexto digital, visto que são uma alternativa a expressão de sentimentos e à linguagem não verbal. Este trabalho investiga os impactos que os emojis causam em uma avaliação textual a partir de postagens realizadas em redes sociais e sites de avaliação. Para isso, foi feito um experimento que consistiu em extrair postagens de sistemas sociais e de lojas de resenhas de aplicativos para verificar qual destes apresentava maior quantidade de postagens com emojis, onde observou-se que os aplicativos da Play Store satisfaziam melhor essa condição. Com o ambiente definido, foi feita a extração de 1392 postagens de aplicativos de Streaming e Rede Social. Em seguida, as postagens foram classificadas em PRUs e Não-PRUs, e em facetas de usabilidade e experiência de usuário. Foi investigada, a relação entre os emojis das postagens e as facetas presentes nelas. Com base na investigação realizada foi construído um algoritmo para classificação automática das postagens com bases nos emojis presentes nelas. Onde, obteve-se para UX - satisfação e frustração, uma precisão de 87,8%, recall de 86,6% e acurácia de 88,9%, para a Usabilidade - eficiência e satisfação, a precisão foi de 78,4%, recall de 65,4% e acurácia de 83,2%. | pt_BR |
Aparece nas coleções: | CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - RUSSAS - Monografias |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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