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dc.contributor.authorJusupova, A.-
dc.contributor.authorBatista, F.-
dc.contributor.authorRibeiro, R.-
dc.contributor.editorAzevedo, A., Sarmento, A., e Rodrigues, L. S.-
dc.date.accessioned2021-10-01T12:00:24Z-
dc.date.available2021-10-01T12:00:24Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.issn2183-489X-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10071/23264-
dc.description.abstractPersonality is a set of characteristics that differentiate a person from others. It can be identified by the words that people use in conversations or in publications that they do in social networks. Most existing work focuses on personality prediction analyzing English texts. In this study we analyzed publications of the Portuguese users of the social network Twitter. Taking into account the difficulties in sentiment classification that can be caused by the 140 character limit imposed on tweets, we decided to use different features and methods such as the quantity of followers, friends, locations, publication times, etc. to get a more precise picture of a personality. In this paper, we present methods by which the personality of a user can be predicted without any effort from the Twitter users. The personality can be accurately predicted through the publicly available information on Twitter profiles.eng
dc.language.isoeng-
dc.publisherAPSI - Associação Portuguesa de Sistemas de Informação, ISCAP/IPP - Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Politécnico do Porto-
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/5876/147282/PT-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectPersonality traitseng
dc.subjectTwitter user profileeng
dc.subjectPortuguese Twitter userseng
dc.subjectSentiment analysiseng
dc.titleCharacterizing the personality of Twitter users based on their timeline informationeng
dc.typeconferenceObject-
dc.event.title16ª Conferência da Associação Portuguesa de Sistemas de Informação (CAPSI’2016)-
dc.event.typeConferênciapt
dc.event.locationPortoeng
dc.event.date2016-
dc.pagination292 - 299-
dc.peerreviewedyes-
dc.journalAtas da 16ª Conferência da Associação Portuguesa de Sistemas de Informação - Os Sistemas de Informação na Inovação e na Competitividade-
degois.publication.firstPage292-
degois.publication.lastPage299-
degois.publication.locationPortoeng
degois.publication.titleCharacterizing the personality of Twitter users based on their timeline informationeng
dc.date.updated2021-10-01T12:58:09Z-
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.identifier.doi10.18803/capsi.v16.292-299-
dc.subject.fosDomínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências Físicaspor
iscte.identifier.cienciahttps://ciencia.iscte-iul.pt/id/ci-pub-30881-
iscte.alternateIdentifiers.scopus2-s2.0-85047102446-
Aparece nas coleções:CTI-CRN - Comunicações a conferências nacionais

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