SocialVisAumentar o Conhecimento da Rede Social atraves de Visualizacao

de Informacao

Sofia Ines Raposo Penaforte

(Licenciada em Engenharia Informatica e de Computadores)

Dissertacao para obtencao do Grau de Mestre em

Engenharia Informatica e de Computadores

Orientador Prof. Doutor Daniel Jorge Viegas Goncalves

Juri

Presidente Prof. Doutor Jose Carlos Martins Delgado

Orientador Prof. Doutor Daniel Jorge Viegas Goncalves

Vogal Prof. Doutor Manuel Joao Caneira Monteiro da Fonseca

Outubro 2014

Abstract

The popularity of Social Network Sites (SNS) like Facebook is generating high quantities of perso-

nal information. However, such information is scattered across different concepts (posts, chats, com-

ments, etc). This dispersed information hinders users to have an aggregated perspective of their social

networks. Although there is related work using visualization techniques to provide better insights to

users about their social networks, none of them provides a multidimensional approach: (1) the visu-

alizations focus on the network itself and are not user-centered; (2) each research work only focus on

a particular narrow set of dimensions about the social network. This thesis argues that a set of multi-

dimensional user-centered visualizations can improve users’ insights about their social networks. We

implemented such visualizations in a prototype called SocialVis, which provides four main views: (1)

global view of the network; (2) shared groups; (3) shared likes; (4) interactions. All views spawn dif-

ferent dimensions of the social network. They are also interconnected and their visualizations react to

filters that the user activates when interacting with them. Preliminary tests, usability tests and case

studies show that SocialVis enables users to answer complex questions about their social networks that

would not be possible while using only Facebook.

i

Keyword:Social Network Sites, Visualizations, Facebook, User-centered, Personal Information

ii

Resumo

Com a popularidade dos Sites de Redes Sociais (SRS) como o Facebook, estao a ser geradas grandes

quantidades de informacao pessoal. No entanto, essa informacao encontra-se fragmentada por diferen-

tes conceitos (posts, chats, comentarios, etc). Esta informacao dispersa dificulta os utilizadores a terem

uma perspectiva agregada das suas redes sociais. Embora exista trabalho relacionado que usa tecnicas

de visualizacao para oferecer factos mais interessantes aos utilizadores acerca das suas redes sociais,

nenhum deles tem uma abordagem multidimensional: (1) as visualizacoes focam-se na rede em si e nao

sao centradas no utilizador; (2) cada trabalho relacionado apenas se foca num conjunto particularmente

reduzido de dimensoes acerca da rede social. Esta tese argumenta que um conjunto de visualizacoes

multidimensionais e centradas no utilizador melhoram significativamente o conhecimento que este tem

acerca da sua rede social. Essas visualizacoes foram propostas e implementadas neste trabalho, origi-

nando um prototipo chamado SocialVis. Este prototipo fornece quatro vistas principais: (1) visao global

da rede; (2) grupos partilhados; (3) likes partilhados; (4) interaccoes. Todas as vistas abordam diferen-

tes dimensoes da rede. Estas vistas estao tambem interligadas entre si, podendo reagir a filtros que o

utilizador activa quando interage com as mesmas. Testes preliminares, testes de usabilidade e casos de

estudo mostram que o SocialVis permite que os utilizadores consigam responder a questoes complexas

sobre a suas redes sociais, que seriam impossıveis ao usar apenas o Facebook.

iii

Palavras-chave:Sites de Redes Sociais, Visualizacoes, Facebook, Centradas no Utilizador, Informacao Pessoal

iv

Agradecimentos

Gostaria de em primeiro lugar agradecer ao Professor Doutor Daniel Goncalves pela orientacao dada ao

longo da realizacao desta dissertacao, pela sua persistencia, disponibilidade e espırito crıtico no decorrer

desta investigacao.

Ao Joao Guerreiro que tem apoiado o decurso desta investigacao, demonstrando-se sempre dis-

ponıvel para ajudar.

Ao INESC por disponibilizar-me uma sala onde passei muitos dias dedicados a esta investigacao.

Ao David Martinho por me ajudar em alturas criticas que precisei de ajuda em revisoes de ultima

hora.

A todos os participantes dos testes, que tornaram possıvel a melhoria contınua deste trabalho final.

E por ultimo, aos meus pais e avos por me apoiarem e estarem sempre disponıveis quando mais

precisei.

Outubro 2014,

Sofia Ines Raposo Penaforte

v

Indice

Abstract i

Resumo iii

Agradecimentos v

Lista de Figuras xii

Lista de Tabelas xiii

Lista de Acronimos xv

1 Introducao 1

1.1 Problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2 Objectivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.3 Solucao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.4 Contribuicoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1.5 Estrutura Documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2 Trabalho relacionado 7

2.1 Topologia da rede social atraves de Sociogramas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1.1 Conclusoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2 Identificacao de comunidades com base no nıvel de interaccao . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2.1 Conclusoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.3 Analise de Interaccoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.3.1 Conclusoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2.4 Analise multidimensional de SRS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

2.4.1 Conclusoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

2.5 Discussao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3 Solucao 31

3.1 Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.1.1 Visao global da rede . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

vii

3.1.2 Caracterısticas partilhadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3.1.3 Evolucao das interaccoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3.2 Prototipagem das visualizacoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

3.2.1 Visao global da rede . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.2.2 Caracterısticas partilhadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.2.3 Evolucao das interaccoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.2.4 Filtros e detalhes por pedido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3.3 Arquitectura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.3.1 API Facebook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.3.2 API Dados SocialVis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.3.3 Componente de Autorizacao de Acesso a Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.3.4 Componente de Recolha de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

3.3.5 Componente de Tratamento de Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

3.3.6 Componente de Controlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

3.3.7 Componente de Apresentacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

3.3.8 Componente de Interaccao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

3.3.9 Diagramas de Interaccao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

3.4 Implementacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4 Avaliacao 53

4.1 Testes preliminares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

4.2 Testes de usabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

4.2.1 Metodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

4.2.2 Utilizadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.2.3 Resultados testes de usabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.2.4 Resultados questionario final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

4.3 Casos de estudo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.3.1 Utilizadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.3.2 Metodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.3.3 Feedback dos utilizadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

4.4 Discussao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

5 Conclusoes 67

6 Trabalho Futuro 69

Bibliografia 71

A Guiao testes usabilidade 75

A.1 Guiao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

A.2 Questionario perfil de utilizador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

viii

A.3 Questionario de satisfacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

B Guiao testes usabilidade 81

B.1 Guiao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

B.2 Questionario pos-teste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

C Resultados Testes Usabilidade 83

C.1 Resultados testes de usabilidade por utilizador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

ix

Lista de Figuras

2.1 Vista principal da ferramenta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.2 Modo X-Ray: identificacao de generos, resultados de pesquisa, e clusters da comunidade. 8

2.3 Funcionalidades do SocialAction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.4 Vista principal SocialAction. No lado esquerdo, sao apresentadas as estatısticas que su-

portam a rede apresentada do lado direito. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.5 Vista principal TouchGraph Facebook Browser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.6 ContactMap: vista da rede de contactos do utilizador. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.7 Vista do Personal Map. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.8 Representa um forum de discussao com cerca de 1200 posts durante 2 meses . . . . . . . . 17

2.9 AuthorLines: visualizacao da actividade de um autor. Iniciou tantas discussoes quanto

aquelas a que respondeu, mantendo-se activo praticamente durante todas as semanas.

Verificou-se um aumento da actividade no final do ano. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.10 Utilizacao do Themail para visualizar a troca de mensagens com uma pessoa ao longo de

18 meses. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.11 Interface do PostHistory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2.12 Utilizacao do Visual Backchannel para mostrar posts do Twitter sobre o evento Park(ing) Day 22

2.13 Vista Geral do WHIBTTo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2.14 Exemplo de um relatorio gerado pelo Personal Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.15 Interface da ferramenta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.16 A pagina de resultados do Visualiz’em com as tres visualizacoes. . . . . . . . . . . . . . . 27

3.1 Menu global: Visao global da rede . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3.2 Vista amigos: mostra os amigos que sao do genero masculino, que estao numa relacao e

vivem em Portugal. Os filtros aplicados sao apresentados em cima. . . . . . . . . . . . . . 34

3.3 Vista caracterısticas partilhadas: sao visıveis os grupos de caracterısticas partilhas com a

Mariana. O no dos likes, esta expandido mostrando os likes por categorias. . . . . . . . . . 34

3.4 Menu global: ao passar o cursor pelo Antonio Pinto na V3, e destacado nas V1 e V2 onde

ele se encontra, e nas V4 e V5 e adicionado um novo componente a cada visualizacao com

a pessoa em causa, distinguıvel pela cor laranja. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

xi

3.5 Menu likes: mostra os amigos com quem o utilizador partilha mais likes de musica e que

sao do grupo ”IST-LEIC”. Do lado direito apenas aparecem os likes partilhados com o

Sergio Silva, pois e o contacto que esta destacado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.6 Menu interaccoes: permite analisar as interaccoes com um contacto em particular. A V1

mostra a variacao temporal de cada tipo de interaccao. A V2 mostra o total de interaccoes

no global de acordo com o interveniente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.7 Menu interaccoes: vista de comparacao esta activa. A V1 mostra a evolucao temporal do

total de interaccoes de acordo com o contacto. A V2 analisa no global o total de interaccoes

com cada contacto de acordo com a direccao das interaccoes. . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.8 Proposta: menu global . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.9 Proposta: vista caracterısticas partilhadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.10 Proposta: menu likes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.11 Proposta: menu interaccoes, vista de analise individual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.12 Proposta: menu interaccoes, vista de comparacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.13 Vista de Camadas do SocialVis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.14 Diagrama de Interaccao da fase de recolha e tratamento de dados . . . . . . . . . . . . . . 48

3.15 Diagrama de Interaccao da fase de acesso as visualizacoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4.1 Estatısticas de perfil dos utilizadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.2 Estatısticas de perfil dos utilizadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

C.1 Resultados testes de usabilidade por utilizador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

xii

Lista de Tabelas

2.1 Survey de trabalhos relacionados avaliados por cobertura das dimensoes apresentadas . 29

4.1 Analise resultados testes de usabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.2 Resultados SUS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

xiii

Lista de Acronimos

SUS System Usability Scale

MVC Model View Controller

SRS Sites de Redes Sociais

SDK Software Development Kit

API Application Programming Interface

xv

1Introducao

O coelho branco coloca os oculos.

“Por onde devo comecar, sua Majestade?” perguntou.

”Comeca pelo principio,”disse o Rei muito serio,

”e continua ate ao fim: depois para.”

- Lewis Carroll, Alice no Paıs das Maravilhas

O ser humano e um ser social, e como tal sente necessidade de estabelecer e manter ligacoes com os

indivıduos a sua volta. No seu livro [4], Tenzin Gyatso, o 14o Dalai Lama, disse:

Nos seres humanos somos seres sociais. Vimos ao mundo como resultado das accoes de outros.

Sobrevivemos em dependencia dos outros. Quer queiramos ou nao, muito dificilmente existe um

momento das nossas vidas em que nao beneficiamos das atividades dos outros. Por esta razao, e

dificilmente surpreendente que muita da nossa felicidade exista no contexto da nossa relacao com os

outros.

Nesta frase, esta bem patente a importancia da nossa relacao com os outros, que e estabelecida

atraves de todo um processo de socializacao e constante comunicacao. Desde sempre que a humani-

dade tem tentado ultrapassar as barreiras da comunicacao, por forma a encurtar a distancia geografica.

Antes da tecnologia de comunicacao actual, que permite comunicar de forma rapida e facil, o contacto

era maioritariamente feito atraves do envio de cartas. Com o surgimento da era digital, o envio de cartas

caiu em desuso e emergiram novos meios de comunicacao que revolucionaram a comunicacao como a

conhecemos hoje.

Actualmente, estamos na era dos Sites de Redes Sociais (SRS) [33]. Estes SRS tem como objectivo

ligar as pessoas, procurando encurtar a distancia e fomentar a globalizacao. Segundo Ellison et al.

[6], a definicao de SRS diz que estes devem permitir aos utilizadores criarem um perfil publico ou se-

mipublico, listar indivıduos com quem partilham uma conexao, e explorarem essas conexoes bem como

as conexoes dos outros utilizadores. A facilidade que estes SRS dao aos seus utilizadores em explorar as

conexoes que os membros da sua rede tem, abre portas para conhecerem novos contactos que ate entao

eram desconhecidos, bem como facilitar a comunicacao entre todos os membros da rede.

A cada dia surgem novos SRS, com os mais variados propositos (e.g.Twitter, Facebook, Google+, Insta-

gram, Pinterest, Foursquare, LinkedIn, etc). A adesao a estes sites e um fenomeno mundial, fazendo parte

1

do dia-a-dia da maioria da populacao 1, principalmente da mais jovem.

O Facebook, conseguiu alcancar a atencao de todos, tanto por bons como maus motivos, sendo um

dos SRS mais utilizado em todo o mundo, com cerca 1.11 mil milhoes de utilizadores ativos por mes 2.

Este revolucionou a forma como a populacao mundial passou a comunicar: empresas e personalidades

importantes sentiram a necessidade de criar perfis no Facebook para passarem a sua mensagem [6]; o

proprio Facebook, devido a crescente utilizacao da sua rede para fins promocionais, criou a funciona-

lidade “Pagina do Facebook”. Indiscutivelmente o Facebook e o local onde se publica e partilha muita

informacao, tendo essa partilha impactos sociais, nos media e ate mesmo polıticos.

1.1 Problema

Os SRS, e em particular o Facebook, tornam facil para os utilizadores interagir e consultar informacao so-

bre os seus contactos (de amigos a (des)conhecidos). De facto, os utilizadores procuram saber informacao

sobre os seus contactos e relacoes [17], tendo esta informacao disponıvel atraves de posts, likes, grupos

e informacoes de perfil, entre outros. No entanto, este tipo de consulta torna-se impraticavel com o

aumento da quantidade de partilhas e de interacoes, pois a informacao vai acumulando em entradas

temporais, dificultando assim o acompanhar desse volume de informacao, como e o caso do que acon-

tece com a timeline do Facebook. Torna-se assim difıcil responder a questoes como: “quais sao as pessoas

da minha rede social com quem tenho uma maior afinidade musical”, ou “quem sao as pessoas com

quem mais falo e quais os assuntos discutidos”.

A dificuldade de responder a este tipo de questoes prende-se com a fragmentacao da informacao em

entradas como posts, likes, e outros eventos, o que dificulta ter uma visao agregada da mesma. Alem

disso, o utilizador e muitas vezes bombardeado com informacao com a qual nao esta relacionado, di-

ficultando assim o seu auto-conhecimento e de como os membros da sua rede social se relacionam

consigo.

Em suma, os SRS geram e armazenam uma grande quantidade de informacao pessoal sobre os seus

utilizadores, que e apresentada em bruto. Desta forma, estes nem sempre tiram partido do conheci-

mento das suas redes que esta patente neste grande volume de informacao.

E por isso necessario lidar com esse excesso de informacao, filtrando a mais importante para o utili-

zador, e transformando-a em conhecimento util.

Para resolver este problema, este trabalho parte da hipotese de que e possıvel digerir o excesso de

informacao de uma rede social como o Facebook recorrendo a tecnicas de visualizacao de informacao

interactivas, mais especificamente utilizando tecnicas de visualizacao social.

Segundo Card et al. [3], visualizacao de informacao consiste na:

utilizacao de representacoes visuais interactivas, suportadas por computador, de dados abstractos1http://www.comscore.com/Insights/Press Releases/2007/07/Socia Networking Goes Global (Visitado em 07-01-2014)2http://investor.fb.com/releasedetail.cfm?ReleaseID=761090 (Visitado em 07-01-2014)

2

para ampliar o conhecimento.

Em suma, a visualizacao de informacao pretende tornar grandes quantidades de informacao com-

plexa em informacao inteligıvel. A visualizacao de informacao social e um ramo da visualizacao de

informacao que se foca nas pessoas, nos grupos que estas formam, nos seus padroes de comunicacao e

interaccao, e na forma como estas se relacionam com a sua comunidade [22].

Partilhamos a ideia da investigadora Fernanda Viegas, que na conferencia HICSS 3 reforca que esta-

mos a viver a cultura da Visualizacao e de que existe a necessidade de:

Transformar a mentalidade de pensar em visualizacao como uma ferramenta cientıfica e pensar em

visualizacao como uma ferramenta de expressao.

Desta forma, a informacao social deixaria de ser apenas informacao solta, sem qualquer interligacao, e

passaria a exprimir a relacao do utilizador com a sua rede social. Atraves de visualizacoes bem conse-

guidas, e possıvel transformar simples informacao em conhecimento.

Para tornar a experiencia de visualizacao imersiva, e necessario utilizar visualizacoes interactivas.

A interactividade permite ao utilizador partir de uma visao global podendo detalhar essa informacao

quando necessario. Este princıpio interactivo esta de acordo com a filosofia de desenho de Shneiderman

”primeiro uma visao geral, depois zoom e filtros, e finalmente detalhes por pedido”[35]. A tıtulo de

exemplo, o utilizador ao ter acesso as pessoas com quem interage mais, pode detalhar quais sao as

interacoes com uma pessoa em especıfico.

Actualmente, existem ja alguns trabalhos na area dos SRS que tentam colmatar os problemas re-

feridos anteriormente, permitindo ao utilizador ter uma visao mais rica sobre a sua rede. Uma parte

consideravel esta relacionada com a visualizacao de redes sociais sob a forma de sociogramas (e.g. [18]

e [36]). Estas visualizacoes tem como objetivo mostrar dois tipos de padroes organizacionais: grupos so-

ciais (grupos de pessoas que estao fortemente ligadas) e posicoes sociais (pessoas que estao interligadas

dentro de uma grande estrutura de forma semelhante) [10]. No entanto, estes apenas proporcionam uma

visao geral da rede e das ligacoes entre os seus membros. Pelo contrario, visualizacoes egocentricas sao

centradas no utilizador, querendo com egocentrico dizer que o utilizador esta no centro da sua propria co-

munidade [6]. Estas visualizacoes colocam o utilizador no centro da visualizacao, e mostram informacao

nao apenas do utilizador, mas tambem informacao de como os membros da sua rede estao ligados a

outros membros das suas redes. Neste trabalho, a definicao de visualizacao egocentrica e mais forte:

Visualizacoes egocentricas focam-se em mostrar apenas informacao que seja relevante para um de-

terminado utilizador da rede.

A nossa perspectiva egocentrica permite tornar imediatamente visıvel informacao que e pessoal-

mente relevante para o utilizador: as visualizacoes focam-se em comparar informacao da rede social

entre o utilizador e os seus restantes contactos ao inves de dar informacao acerca de toda a rede.

3http://vimeo.com/58754756 (Visitado em 07-01-2014)

3

Existem outros trabalhos que tentam inferir padroes de comunicacao e interaccao entre utilizadores,

contudo em outros contextos que nao os SRS (e.g. foruns online [38] e email [40]).

1.2 Objectivo

Hoje em dia, as pessoas estao dispostas a pagar com a sua propria informacao pessoal as poderosas

ferramentas de comunicacao como os SRS. No entanto, nem sempre tem o conhecimento da sua rede

que esta patente em toda a informacao que os SRS armazenam e providenciam. Por isso, e preciso

comecar a pensar em formas de criar valor com essa informacao e po-la a disposicao dos utilizadores.

O objectivo deste trabalho e analisar tecnicas de visualizacao de informacao, que permitam mostrar

aos utilizadores numa perspectiva egocentrica padroes pessoalmente relevantes sobre a sua rede social

numa visao holıstica.

Dada a popularidade e a generalidade do Facebook, sera o SRS utilizado neste trabalho para extrair

e derivar conhecimento. No entanto, e de notar que facilmente as conclusoes derivadas deste trabalho

possam ser aplicadas a outros SRS com proposito semelhante ao Facebook.

1.3 Solucao

Neste trabalho, desenvolvemos o SocialVis: um conjunto de visualizacoes interactivas centradas no uti-

lizador, que pretendem tornar imediatamente visıvel a informacao da rede social que e realmente re-

levante para o mesmo. Em concreto, conjugamos diferentes visualizacoes que permitem ao utilizador

obter uma visao geral da sua rede social, mas tambem focar-se em diferentes aspectos das suas relacoes

com os outros ou com um contacto em particular.

Atraves das visualizacoes propostas, o utilizador pode facilmente ver qual a distribuicao de con-

tactos do sexo masculino e feminino, bem como o estado da relacao dos mesmos. Pode ver tambem

qual a distribuicao da sua rede pelo mundo. Saber quem sao os contactos com quem partilha mais ca-

racterısticas (likes, grupos, amigos). Com o SocialVis e tambem facil para o utilizador saber quem sao

as pessoas com quem mais interage, e analisar de forma interactiva, quais os topicos mais discutidos

mediante uma janela temporal que pode ser parametrizada. O utilizador pode igualmente optar por

comparar essas interaccoes entre dois contactos da sua rede. Finalmente, e de referir que o prototipo

desenvolvido providencia interligacao entre as diferentes visualizacoes atraves de um mecanismo de

filtros. Esses filtros sao aplicados pelo utilizador ao interagir com as diferentes visualizacoes, afectando

a informacao mostrada por todas as restantes visualizacoes. Este mecanismo de filtros e particularmente

importante pois permite que o utilizador responda rapidamente a perguntas como: ”quem sao as rapa-

rigas solteiras com as quais tenho mais caracterısticas em comum?”ou ”dos meus contactos que vivem

actualmente em Portugal, quais sao os que gostam mais de Radiohead para irem comigo ao concerto?”.

Um primeiro prototipo permitiu a realizacao de testes preliminares com utilizadores, revelando sur-

4

presa e uma satisfacao geral com os factos que a aplicacao era capaz de apresentar atraves de visualizacoes [30].

Com o feedback desses testes preliminares, foi implementado um segundo prototipo que considerava

a funcionalidade dos filtros. Neste segundo prototipo foram feitos novamente testes com utilizadores

de forma mais formal, bem como casos de estudo com informacao real acerca da rede dos participan-

tes. A analise de resultados mostrou que o SocialVis atingiu o seu objectivo dado que os participantes,

de forma geral, conseguiram responder a perguntas complexas acerca da rede social usada no teste,

e os participantes do caso de estudo manifestaram ter descoberto factos acerca da sua rede social que

desconheciam ate ao momento, mesmo quando a sua utilizacao do Facebook era de regime diario.

1.4 Contribuicoes

A realizacao deste trabalho de investigacao remete para as seguintes contribuicoes:

i. Identificar um conjunto de visualizacoes de informacao capazes de informar o utilizador sobre fac-

tos inerentes da sua relacao com a sua rede social.

ii. Desenvolver um prototipo que considera esse conjunto de visualizacoes.

iii. Avaliar a eficacia das visualizacoes propostas, atraves de testes do prototipo com os utilizadores.

iv. Disseminacao de resultados na comunidade atraves da publicacao de um artigo [30].

1.5 Estrutura Documento

Neste capıtulo introduziu-se o trabalho de investigacao a desenvolver, dando uma perspectiva geral

sobre o problema do excesso de informacao proveniente da utilizacao dos SRS, evidenciando a falta de

preocupacao em providenciar uma analise sobre essa mesma informacao, e por ultimo identificou-se o

objetivo e contribuicoes esperadas deste trabalho. No capıtulo 2, e descrito o estado da arte e trabalho

relacionado. No capıtulo 3, esta descrita a solucao desenvolvida, que considera tecnicas de visualizacao

e analise de informacao a fim de concretizar um conjunto de elementos visuais capazes de transmitir

informacao de forma eficiente. No capıtulo 4, e apresentada a metodologia usada para avaliar a solucao,

bem como os resultados dessa avaliacao e uma breve discussao sobre os mesmos. Para concluir, no

capıtulo 5 sao apresentadas conclusoes relativamente a este trabalho, deixando alguns ponteiros para

trabalho futuro no capıtulo 6.

5

2Trabalho relacionado

”O conhecimento tem duas formas:

ou conhecemos nos o tema,

ou sabemos onde procurar informacao acerca.”

- Samuel Johnson

Apos a introducao ao problema do excesso de informacao gerado pelos SRS, identificado no capitulo

anterior, sera feita neste capitulo uma analise dos trabalhos de visualizacao social mais relevantes que

tentam colmatar este problema. Estes trabalhos recorrem a tecnicas de visualizacao de informacao para

digerir o excesso de informacao, apresentando informacao util para o utilizador.

A maioria dos trabalhos apresentados sao aplicados a contextos de utilizacao diferentes dos SRS,

como: chats, foruns e email.

Dados os seus objetivos, identificamos 4 areas em que estes se enquadram, sendo a apresentacao

do trabalho feita em 4 seccoes consequentemente: (1) topologia da rede social atraves de sociogramas,

(2) identificacao de comunidades com base no nıvel de interacao, (3) analise de interacoes, e (4) analise

multidimensional de SRS. Esta divisao proposta visa agrupar os diferentes trabalhos de forma a melhor

compreender e discutir os seus objetivos ao lidar com problemas de excesso de informacao, bem como

perceber as tecnicas de visualizacao de informacao e o contexto em que sao usadas.

2.1 Topologia da rede social atraves de Sociogramas

Os trabalhos inseridos nesta area pretendem dar a conhecer ao utilizador, caracterısticas topologicas

acerca da sua rede social. Estas caracterısticas focam-se em mostrar como os membros da rede social

estao interligados entre si, que relacoes sao partilhadas, e quais os graus de separacao existentes.

Os Sociogramas, introduzidos por Jacob L. Moreno em 1930 [10], sao uma forma de visualizacao social

utilizada para mapear redes sociais. Este tipo de visualizacoes pretendem revelar dois tipos de padroes

organizacionais: grupos sociais (conjunto de pessoas que estao fortemente interligadas) e posicoes soci-

ais (pessoas que estao interligadas de forma muito semelhante) [10].

Heer and Boyd [18], criaram o Vizster1, uma ferramenta que procura providenciar aos utilizadores

1O Vizster e uma ferramenta de visualizacao interactiva para redes sociais online de larga escala, estando disponıvel para os SRS: Friendster,

7

uma visualizacao das suas redes atraves de sociogramas interativos (Fig. 2.1). Nestes sociogramas, cada

membro e representado pelo seu nome e fotografia, sendo possıvel obter maior detalhe da informacao

de perfil ao passar o cursor no no respectivo: a informacao detalhada fica visıvel no painel de perfil

(Zona 2, Fig. 2.1).

Atraves do sociograma e possıvel explorar como os membros da rede estao interligados entre si. Para

isso, recorre-se a dois tipos de tecnicas: (T1) realce de conectividade e (T2) vista de ligacoes. Atraves da

tecnica (T1), ao selecionar um no, apenas os membros interligados ate dois graus de separacao sao ilumi-

nados, por forma a nao saturar a visualizacao. A rede e representada numa perspectiva ”egocentrica”,

que se foca no indivıduo e nos seus amigos directos, promovendo assim a filosofia de “comecar com

o que se conhece e depois crescer”, contraria ao mantra de Shneiderman [35]. Esta filosofia procura

reduzir assim o esforco perceptual do utilizador, bem como o esforco computacional dos sociogramas.

Partindo desta base, os utilizadores podem ir expandindo a rede por forma a terem uma visao cada

vez mais global desta. Com recurso a tecnica (T2), e possıvel saber como dois membros da rede estao

interligados entre si, sendo reveladas as amizades em comum.

Figura 2.1: Vista principal da ferramenta Figura 2.2: Modo X-Ray: identificacao de generos, resultados

de pesquisa, e clusters da comunidade.

O Vizster, permite depreender como as comunidades estao estruturadas atraves da identificacao de

clusters de membros, podendo o utilizador manipular o grau de similaridade atraves da barra da Zona

3, Fig. 2.1.

E possıvel explorar os dados de perfil dos membros da rede com recurso a barra de pesquisa da Zona

4, Fig. 2.1, que destaca os membros com determinadas caracterısticas em comum e atraves da selecao

de um dos atributos das checkboxes do painel de perfil: activando assim o modo X-ray (Fig. 2.2), identifi-

cado pelo fundo preto. No modo X-ray, os nos deixam de ser representados por imagens, e e utilizado

um codigo de cor que permite distinguir os membros que partilham determinadas caracterısticas de

acordo com o atributo em analise. Estes atributos podem corresponder a caracterısticas demograficas

Orkut e Tribe.

8

ou interesses.

Para avaliar a usabilidade e utilidade das visualizacoes, bem como a sua capacidade de revelar

padroes, os autores observaram a utilizacao da ferramenta em dois ambientes distintos: (A1) numa

instalacao publica durante uma festa e (A2) numa experiencia informal em laboratorio. Em ambos os

ambientes, nao foi dada qualquer explicacao previa sobre a ferramenta. No ambiente publico (A1), os

utilizadores dificilmente estavam sozinhos, devido ao elevado numero de pessoas presentes. Esse facto

levou a que comentassem continuamente com os seus amigos, a informacao que lhes ia sendo revelada

a medida que exploravam as visualizacoes. No ambiente de laboratorio (A2), embora as funcionalida-

des da vista das ligacoes (T2) e de expansao dos nos nao tenham sido descobertas pelos utilizadores,

estes acharam-nas relevantes quando concretamente apresentadas. Em suma, os utilizadores validaram

a utilidade do Vizster, pelo facto deste permitir revelar informacao relevante sobre as suas redes que de

outra forma seria difıcil de obter, e por potenciar a interaccao social. Contudo, devido a natureza pouco

informal das observacoes efectuadas, sera necessario realizar estudos mais rigorosos. Esse rigor pode

passar por sujeitar as tecnicas de visualizacao utilizadas a um contexto mais analıtico, de forma a avaliar

com maior rigor a utilidade de cada funcionalidade proposta.

Uma das mais valias do Vizster e possibilitar a exploracao da rede do utilizador de forma a iden-

tificar que membros partilham as mesmas caracterısticas, quais estao interligados entre si e de que

forma (pelas amizades ou caracterısticas). No entanto, apesar do Vizster indicar seguir uma perspec-

tiva egocentrica, na medida em que apresenta em primeiro lugar apenas os amigos directos, isto pode

saturar a visualizacao na medida em que os utilizadores cada vez tem mais ”amigos”na rede. Dessa

forma, seria necessario limitar o numero de membros a apresentar de acordo com o potencial interesse

que cada membro podera ter para o utilizador. A titulo de exemplo, este nıvel de interesse poderia ser

definido pelo grau de afinidade que o utilizador tem com determinados membros (e.g. numero de ami-

gos e de caracterısticas em comum).

Outro trabalho relevante, nao aplicado concretamente a utilizadores correntes de SRS, mas que foi

pensado para ser utilizado por analistas de redes sociais, e o SocialAction [32]. Os analistas, alem de utili-

zarem tecnicas de visualizacao (1), recorrem tambem a analise de dados estatısticos (2). Da necessidade

de uma abordagem que integrasse ambas as perspectivas, surgiu o SocialAction, resultado do trabalho

de Perer and Shneiderman [32]. Este e uma ferramenta exploratoria interactiva de analise de redes, que

integra ambas as perspectivas por forma a melhorar o processo de analise por parte do utilizador.

A ferramenta, disponibiliza um conjunto de funcionalidades, identificadas na Fig. 2.3, que permitem

ao utilizador conhecer melhor a rede social em analise. Os utilizadores partem de uma visualizacao

que da uma perspectiva geral da rede, acompanhada de dados estatısticos, que permitem confirmar e

quantificar os dados visuais (Fig. 2.4).

Os utilizadores podem iterar facilmente sobre um conjunto de visualizacoes por forma a ganhar

uma perspectiva geral, podendo filtrar alguns dos nos, e identificar nos que se distinguem dos demais.

9

E possıvel explorar em maior detalhe a informacao subjacente a cada no, bastando para isso selecionar

o no respectivo, sendo os vizinhos desse no tambem destacados. Para os analistas de rede poderem

focar-se em comunidades de interesse, o SocialAction forma clusters usando como base a estrutura das

relacoes, permitindo encontrar sub-grupos coesos. Por forma a identificar facilmente os nos e comu-

nidades mais relevantes e atribuıdo um codigo de cores a cada no ou cluster - num intervalo de verde

(pouca importancia) para preto (importancia media) e para vermelho (muita importancia). As legendas

associadas a cada no estao sempre visıveis para auxiliar os analistas a identificar os dados em analise,

podendo a aparencia das mesmas ser alterada atraves do controle do tamanho da fonte e do tamanho

da legenda, decidindo assim onde a enfase e dada. Para ajudar os analistas a encontrarem padroes e

outliers na rede, o SocialAction disponibiliza um grafico de dispersao onde e possıvel comparar varias

medidas estatısticas diferentes, contundo relacionadas entre si. Da analise de exemplos de aplicacao

do SocialAction conseguimos verificar que este permite visualizar e comparar informacao pessoal dos

utilizadores como: caracterısticas demograficas e comunidades a que estes pertencem.

Figura 2.3: Funcionalidades do SocialAction Figura 2.4: Vista principal SocialAction. No lado esquerdo,

sao apresentadas as estatısticas que suportam a rede apresentada

do lado direito.

Para testarem a viabilidade da ferramenta, os autores conduziram 4 casos de estudo com especialis-

tas nos domınios da polıtica, saude, anti-terrorismo e bibliometria, cada um trabalhando com conjuntos

de dados com problemas distintos. Os utilizadores nao sabiam a partida quais as funcionalidades que

os iriam ajudar a atingir os seus objectivos, no entanto, a grande integracao entre as estatısticas e as

visualizacoes, fez com que estes testassem rapidamente cada funcionalidade antes que os padroes fos-

sem evidentes. O resultado desses testes demonstraram que a integracao de visualizacoes e estatısticas

melhoram de facto a analise exploratoria de dados da rede, levando a descobertas significativas por

parte dos analistas.

O facto do SocialAction aliar a utilizacao de dados estatısticos e visualizacoes, providencia aos ana-

listas de rede uma forma mais eficiente de analisarem as redes sociais sem terem de recorrer a multiplas

ferramentas para o efeito. No entanto, apesar dos resultados demonstrarem que os utilizadores obti-

veram insights importantes, nada foi feito para testar a usabilidade das visualizacoes, sendo necessario

a realizacao de testes de cariz quantitativo. A ferramenta adequa-se a especialistas da area de analise

10

de redes, mas para utilizadores comuns de um SRS estas visualizacoes seriam demasiado complexas de

interpretar devido a utilizacao de medidas estatısticas proprias da area.

A empresa TouchGraph, ja com alguns trabalhos na area de analise de redes sociais, criou a plataforma

TouchGraph Facebook Browser [37], para o Facebook, focada na partilha de fotografias. Esta plataforma

permite aos utilizadores nao so ver como os seus amigos estao interligados recorrendo a sociogramas,

bem como quem na sua rede aparece em mais fotografias em conjunto (Fig. 2.5). As fotografias tem

tags interactivas (Zona 1, Fig. 2.5), que identificam as pessoas da fotografia. Ao clicar numa tag e-se

redirecionado para outra fotografia onde essa pessoa aparece.

Figura 2.5: Vista principal TouchGraph Facebook Browser

Os utilizadores tem a sua disposicao um painel que permite navegar em 3 modos (Zona 1, Fig. 2.5):

(1) Profiles: permite ver o perfil da pessoa seleccionada; (2) Photos: permite navegar nos albuns da pessoa

seleccionada, permitindo restringir a pesquisa por forma a apresentar apenas fotografias em que a pes-

soa aparece com um amigo em especıfico (fotografias partilhadas) (Zona 3, Fig. 2.5); (3)Networks: mostra

a lista de grupos a que as pessoas da rede pertencem.

O Touchgraph agrupa os membros por cores, formando clusters (Zona 2, Fig. 2.5), isso significa que de

alguma forma essas pessoas tem um conjunto de caracterısticas em comum, que o algoritmo conseguiu

identificar. E possıvel tambem afinar o agrupamento definindo o numero de clusters a apresentar ate

ao maximo de 11. Ao passar o cursor por cima de cada membro, sao destacados os membros que estao

fortemente ligados a esse contacto, representando o clique [7]2 a que pertence. Sao visıveis diferencas

no tamanho dos cırculos de cada amigo, traduzindo o numero de amigos em comum. E possıvel para-

metrizar o numero de amigos que aparecem na rede, sendo apenas apresentados aqueles que partilham

mais ligacoes.

Os cırculos a verde, identificam grupos da rede explicitamente identificados pelos seus membros. Ao

passar o cursor por cima de cada um dos grupos, os amigos que pertencem a esse grupo sao destacados.

Uma das mais valias do Touchgraph e permitir aos seus utilizadores inferir de forma interactiva quais

os membros da rede que aparecem em mais fotografias juntos. O que pode traduzir a forca da relacao

2Grupo de actores no qual cada um esta directa e fortemente ligado a todos os outros.

11

entre essas duas pessoas, pois significa que essas pessoas mantem contacto constante no mundo fısico,

nao se limitando ao mundo virtual. Contundo, ao utilizarmos a ferramenta esta funcionalidade das

fotografias nao estava disponıvel, talvez por alguma limitacao da aplicacao com as novas versoes da

API do Facebook, dado que a ferramenta foi implementada em 2007. A utilizacao de um codigo de cores

para identificar clusters de contactos, e uma mais valia, pois permite distinguir mais facilmente quem

esta mais fortemente interligado.

O facto de nao serem revelados testes que suportem a validade desta ferramenta, deixa em aberto a

sua verdadeira utilidade e usabilidade.

O NodeXL [36] e uma extensao para o Microsoft Excel, que permite fazer analise de redes sociais,

integrando metricas de analise de rede conhecidas e algoritmos de criacao de grafos, com recurso a

folhas de calculo. Esta ferramenta pode ser utilizada para analisar dados de SRS como o Facebook e

Twitter, por forma a identificar pessoas chave da rede, documentos, grupos e eventos.

As visualizacoes sao feitas com recurso a grafos, podendo estes ser importados ou exportados para

formatos como GraphML, Pajek, UCINet, e outros formatos de matrizes. A interface do NodeXL e com-

preendida em duas componentes interligadas: (1) folha de calculo para manipulacao de metricas e (2)

visualizacao. A sua implementacao segue o padrao de desenho connect interaction [31] - ao ativar uma

das componentes, ambas as componentes sao afectadas. E possıvel manipular os grafos para obter um

maior detalhe de areas de interesse recorrendo a zoom, escalando os vertices por forma a reduzir a den-

sidade, e filtrando os vertices com grau inferior a um determinado valor. O facto dos grafos serem

fortemente direccionados, faz com que seja possıvel mover os vertices por forma a destacar o que e mais

importante. O NodeXL a partir do grau, proximidade e centralidade dos vertices ajusta automaticamente

a cor, forma, tamanho, legenda e opacidade dos mesmos, sendo possıvel tambem ajustar a sua aparencia

atraves da manipulacao das celulas da folha de calculo. E possıvel agrupar os vertices de acordo com

atributos comuns, sendo possıvel diferencia-los atraves do uso de formas e cores diferentes, podendo

este agrupamento tambem ser feito automaticamente pela aplicacao.

Posteriormente a este trabalho, foram elaborados testes com utilizadores [1] com os objetivos de (1)

avaliar a capacidade do NodeXL como ferramenta para analise de redes sociais para um vasto universo

de utilizadores e (2) explorar metodos de ensinar analise de redes sociais. Foram realizados 2 testes

com grupos distintos de utilizadores: (1) 15 utilizadores com pouca experiencia tecnica em analise de

redes sociais e (2) 6 utilizadores com alguma experiencia em tecnicas de analise de redes sociais. Os

resultados dos testes demonstraram a usabilidade do NodeXL para um variado conjunto de utilizadores,

bem como o poder que a integracao de metricas e visualizacao tem em potenciar insights e em facilitar a

compreensao no processo de analise de redes sociais.

Apesar da usabilidade e utilidade da ferramenta terem sido demonstrados nos testes, isto apenas

e valido para utilizadores com pouca ou alguma experiencia com analise de redes sociais, se a ferra-

menta fosse utilizada por utilizadores comuns de SRS sem qualquer experiencia em analise de redes ou

12

sem quaisquer conhecimentos em manipulacao de folhas de Excel, talvez os resultados nao fossem tao

favoraveis, visto ser necessario algum conhecimento previo das tecnologias. Deste modo, seria interes-

sante realizar testes com um conjunto de utilizadores sem quaisquer conhecimentos previos de analise

de redes bem como de Excel, para ver se estes eram capazes de analisar as suas redes sociais obtendo

insights relevantes sobre a mesma.

2.1.1 Conclusoes

A maioria dos sistemas de visualizacao de redes utilizados recorrem a grafos [19], tendo a sua utilizacao

demonstrado a utilidade no auxılio da analise de redes sociais, potenciando aos utilizadores insights

relevantes sobre as redes sociais em estudo. Na sua maioria, estas visualizacoes foram primeiramente

elaboradas para serem utilizadas por analistas de redes sociais [36, 32], integrando medidas estatısticas

com tecnicas de visualizacao, o que requer dos seus utilizadores algum conhecimento previo da area,

limitando assim o publico alvo. Para redes com um elevado numero de intervenientes, como e o caso dos

SRS, que tem tido uma crescente adesao, levam a sociogramas com um grande numero de relacoes que

podem dificultar a sua leitura e analise. Alguns trabalhos como o Vizster [18] e o Touchgraph [37] fazem

um pre-processamento dos dados, pretendendo mostrar a partida apenas os nos mais relevantes para

o utilizador. Contundo, estas visualizacoes apresentam informacao de como os membros da rede estao

interligados entre si, nao se preocupando em mostrar apenas como os membros da rede se relacionam

com o utilizador, sendo este a sua figura central. Para determinar a relevancia de um indivıduo para o

utilizador, seria interessante conjugar diferentes medidas que caracterizam a relacao entre dois contactos

como: numero de caracterısticas partilhadas (e.g. amigos, musica, livros), numero de interaccoes com

esse contacto, etc.

2.2 Identificacao de comunidades com base no nıvel de interaccao

Com o passar do tempo, temos cada vez mais contactos na nossa rede, e geralmente caiem todos sobre

a mesma categoria “amigos”. O tipo de relacao que desenvolvemos com cada pessoa e diferente, pelo

que uns sao mais proximos do que outros, e isso traduz-se pela forca da relacao [13]. A frequencia e

tipo de interaccoes que temos com um contacto, podem ser um bom indicador da forca de uma relacao.

Dados isto, sentiu-se a necessidade de tentar inferir de forma automatica quais os contactos ou grupos

de contactos mais importantes, e mostra-los aos utilizadores de forma clara, para que estes consigam de

forma directa identificar as suas pequenas comunidades dentro da grande comunidade.

Nardi et al. [28] criaram o ContactMap, uma ferramenta que pretende modelar a rede de contactos de

um utilizador, mostrando quem e mais ou menos importante para a sua vida pessoal ou profissional.

Atraves da analise do comportamento de email do utilizador, o sistema filtra os contactos a partida mais

importantes - classificando-os com base na interaccao (o tamanho das mensagens enviadas e recebidas)

e a frequencia das mesmas (numero de mensagens) -, dando a liberdade ao utilizador de seleccionar os

13

contactos que sao realmente relevantes e organiza-los em grupos ao seu criterio (e.g. amigos, famılia),

podendo um contacto pertencer a dois grupos distintos. A cada grupo pode ser atribuıda uma cor e al-

terada a sua disposicao espacial, de acordo com a importancia para o utilizador, podendo ficar no centro

os mais importantes e os restantes na periferia, como e visıvel no painel direito da Fig. 2.6. A informacao

relativa aos grupos gerados e ao perfil de cada utilizador selecionado e mostrada no painel esquerdo da

mesma figura. Atraves dos ıcones do painel de perfil, o utilizador pode iniciar uma acao (e.g. enviar

um email, fazer uma chamada) com um utilizador seleccionado ou obter acesso a documentos trocados,

pagina de perfil web e ao historico de emails trocados.

Figura 2.6: ContactMap: vista da rede de contactos do utilizador. Figura 2.7: Vista do Personal Map.

Os autores realizaram um estudo por forma a recolher dados quantitativos e qualitativos do pro-

cesso de estruturacao das redes sociais pessoais dos utilizadores. Este contou com 10 participantes de

areas profissionais distintas (e.g. investigadores, especialistas de marketing, engenheiros e consultores

de relacoes publicas), todos com experiencia em novas tecnologias. Os resultados indicaram que os uti-

lizadores na sua maioria nunca escolhiam todos os contactos da lista para formarem o mapa da sua rede

social. O criterio de selecao de contactos, era baseado pelo nıvel de interesse para o utilizador, incluindo

pessoas que gostariam de seguir, e excluindo aqueles com os quais ja nao mantinham contacto. A pos-

sibilidade de organizar os grupos espacialmente, mostrou-se uma mais valia, pois e um bom auxiliar

de memoria. Os utilizadores com redes sociais grandes, sugeriram ocultar os contactos que se encon-

travam na periferia, facilitando assim a analise da rede. Foram identificadas 5 categorias comuns de

grupos criados: amigos, famılia, projectos, grupos de trabalho e interesses.

A total liberdade dada aos utilizadores para criarem a sua rede pessoal, pode ser uma mais valia pois

estes a partida sao capazes de identificar com maior exatidao quem realmente e mais importante e de

que forma devem estar agrupados, tornando a visualizacao centrada no proprio utilizador. No entanto,

o esforco de criacao e manutencao da rede pode ser uma tarefa morosa [20], principalmente para redes

grandes, o que pode levar a que aos poucos deixem de fazer a sua manutencao. A possibilidade de

iniciar comunicacoes com outros membros a partir da propria visualizacao, pode ser util, na medida em

que pode facilitar esse mesmo processo de comunicacao.

14

Outro trabalho tambem aplicado ao contexto de email, realizado por Farnham et al. [8] e o Perso-

nal Map (PM). Uma ferramenta para gestao e visualizacao de contactos de email, que e capaz de inferir

mapas sociais a partir das listas de contacto do utilizador, com o intuito de facilitar a comunicacao.

Para auxiliar o processo de desenvolvimento da ferramenta, primeiramente realizaram um estudo para

identificar os modelos mentais que os utilizadores tinham das suas redes sociais. Deste estudo, os au-

tores tiraram 3 conclusoes importantes. Primeiro, que e mais importante providenciar mapas sociais

de acordo com as expectativas do utilizador acerca da sua rede social, do que propriamente em re-

presentar fielmente a sua rede social. Segundo, que as pessoas adoptam uma perspectiva egocentrica,

preocupando-se mais como os outros se relacionam consigo. Como consequencia, ao organizar contac-

tos, estes devem ser colocados em primeiro no mapa de acordo com a sua importancia para o utilizador.

Terceiro, a perspectiva que o utilizador tem da sua rede social e unica e muito subjetiva, por isso a

criacao de grupos deve derivar da forma com que este agrupa os seus contactos, do que dos nıveis de

interaccao entre duas pessoas.

O PM e constituıdo por 2 componentes: (1) processamento de dados e (2) interface utilizador. Na

componente (1), os contactos sao agrupados de acordo com uma medida de similaridade. Esta medida

agrupa contactos que co-ocorrem nos cabecalhos FROM, TO e CC. Contactos que co-ocorrem em emails

com menos contactos sao mais similares do que aqueles que co-ocorrem em emails com mais contactos.

Na componente (2), os agrupamentos inferidos sao mostrados ao utilizador atraves de uma visualizacao

de vista de sectores, onde este e colocado no centro, e os clusters resultantes sao colocados na dimensao

radial, estando os seus membros mais proximo ou mais longe do centro de acordo com a importancia

para o utilizador (Fig. 2.7).

Para testar a precisao e usabilidade da visualizacao proposta, foram elaborados testes com 15 utili-

zadores, tendo estes validado que a visualizacao era capaz de mapear as suas redes sociais com precisao

e de facil interpretacao. No entanto, os utilizadores indicaram que alguns contactos nao deveriam fazer

parte da visualizacao, nos casos em que estes foram agrupados por valores de similaridade muito bai-

xos, devendo o processamento basear-se apenas em relacoes de similaridade fortes ou moderadas. A

maioria nao demonstrou interesse em usar a ferramenta com regularidade, devido a falta de integracao

com o email, pois nao e possıvel iniciar mensagens de email a partir da aplicacao.

As experiencias com utilizadores efectuadas no contexto do PM indicam que os mesmos considera-

ram de grande utilidade a analogia de colocar as pessoas mais proximo ou mais longe do utilizador de

acordo com o seu grau de importancia. Apesar deste trabalho explorar essa analogia de proximidade

com a analise das interaccoes como unico criterio, seria interessante estender esse criterio para outras

dimensoes de informacao existentes nos SRS (e.g. interesses partilhados como musica, filmes, livros ou

grupos) ou ate mesmo da combinacao de varias em simultaneo.

15

2.2.1 Conclusoes

Os trabalhos desta area recorrem a visualizacoes de agrupamento diferentes daquelas a que estavamos

habituados nos trabalhos de sociogramas, sendo mais apelativas visualmente e recorrendo a tecnicas

distintas. Durante a analise de dados de SRS existira sempre a necessidade de agrupar e mostrar con-

tactos de acordo com determinados criterios. A tecnica de agrupamento por mapeamento de cores, ja

anteriormente tambem explorada pelos sociogramas, pode ser util por facilitar a identificacao de gru-

pos distintos, bem como auxiliar a memoria visual. Em ambos os trabalhos analisados nesta seccao, a

disposicao espacial para auxiliar a percepcao da importancia de contactos ou grupos de interesse, pare-

ceu ser uma abordagem que os utilizadores acharam de grande utilidade. Apesar destes trabalhos adop-

tarem uma tendencia mais egocentrica, existem ainda alguns problemas relativamente a identificacao de

contactos que sejam realmente importantes. Os algoritmos de classificacao utilizados analisam apenas

as interaccoes entre contactos, contundo ainda nao e suficiente para restringir fielmente os contactos a

apresentar aos mais importantes. Talvez as interaccoes com os membros da rede sejam uma boa pista

dessa importancia, mas sera igualmente importante considerar outras dimensoes para melhor filtrar o

excesso de informacao apresentada, com o objectivo de obter melhores resultados.

2.3 Analise de Interaccoes

Actualmente, utilizamos servicos de comunicacao como email, chat, microblogues ou foruns. Essa

utilizacao normalmente resulta num registo de actividade temporal, que e rico em informacao que pode

traduzir o nosso papel na comunidade. No entanto, inferir o papel de cada um pode ser uma tarefa

difıcil para uma pessoa, dado que analisar historicos longos de discussoes e uma tarefa morosa e com-

plexa. Os trabalhos a seguir apresentados tentam atraves destes servicos inferir informacao relevante

sobre os seus utilizadores: quais sao os seus topicos de interesse, com quem e que interagem mais, bem

como qual o seu nıvel de participacao nas conversas. Estas visualizacoes, designadas pela primeira vez

por data portaits pelos autores Xiong and Donath [42], pretendem ser uma representacao dos utilizadores

baseada nas suas interaccoes passadas, informando-os sobre o papel que cada membro tem na comuni-

dade social.

O trabalho PeopleGarden [42] permite aos utilizadores de foruns online ter um data portrait de como

a comunidade e os seus intervenientes se comportam. Utilizando flores como metaforas visuais para

representar data portraits individuais e jardins como metaforas para combinar esses data portaits, repre-

sentando assim o ambiente do forum (Fig. 2.8).

Cada flor corresponde a um interveniente na discussao. As petalas representam as mensagens de

cada interveniente, sendo estas dispostas segundo o ponteiro dos relogios a medida que sao publicadas.

Mensagens e respostas sao representadas por cores diferentes. A intensidade da cor da petala aumenta

conforme a recentidade das mensagens. O tamanho do caule e proporcional ao tempo em que o in-

16

Figura 2.8: Representa um forum de discussao com cerca de 1200 posts durante 2 meses

terveniente esta presente naquele forum. Quando existe resposta a uma mensagem, esta e identificada

atraves da marcacao de um cırculo por cima da petala respectiva, correspondendo o numero de cırculos

ao numero de respostas. Resumindo, longos caules, flores luminosas, muitas petalas e muitas respostas

as perguntas indicam um maior envolvimento dos intervenientes no forum e isso traduz-se num jardim

saudavel. Se o topico for de pouco interesse isso traduz-se num jardim que parece estar a morrer.

Os autores realizaram testes informais com os utilizadores, em que se basearam no feedback dado

sobre a utilizacao do PeopleGarden. Constataram que recorrer a metaforas que se baseiem na realidade,

facilita a compreensao das visualizacoes: a altura da flor e proporcional ao tamanho da discussao. No

entanto, a aplicacao destas metaforas pode facilmente tornar a visualizacao ilegıvel. Caso o numero

de mensagens trocadas seja muito elevado relativamente as restantes, o tamanho dessas petalas pode

facilmente ocultar as restantes. Para resolver este problema, os autores sugeriram o calculo de um valor

medio ou relativo em vez de usar valores absolutos na contagem de mensagens.

Dada a falta de testes formais, e difıcil comprovar a verdadeira utilidade da visualizacao. No en-

tanto, parece ser uma boa abordagem para analise de padroes em comunidades, podendo ser adaptado

para servicos de chat. Neste caso, o utilizador seria capaz de visualizar o crescimento do seu ”jardim”, a

medida que o numero de interaccoes com outros membros aumenta ao longo do tempo.

Outro trabalho aplicado ao contexto dos foruns online e o AuthorLines [39] (Fig. 2.9), para utilizadores

do Usenet3. Semelhante ao funcionamento de um histograma, pretende mostrar a intensidade de posts de

um autor ao longo do ano. O eixo horizontal representa uma linha temporal dividida por mes. As linhas

verticais de cırculos, representam a actividade semanal. Cada cırculo representa uma discussao iniciada

pelo autor, correspondendo o tamanho do cırculo ao numeros de mensagens que o autor contribuiu para

aquela discussao (i.e. quanto mais activo for o autor maior sera o cırculo). A linha horizontal pretende

diferenciar entre discussoes que foram iniciadas pelo autor daquelas que nao foram. Os cırculos laranja

acima da linha, representam discussoes iniciadas pelo autor enquanto os amarelos abaixo da linha re-

presentam discussoes para as quais o autor contribuiu mas nao foi ele que as iniciou. A utilizacao de

3O Usenet e uma rede de comunicacao, em que os posts feitos pelos utilizadores sao organizados em grupos de noticias agrupados por

assunto.

17

Figura 2.9: AuthorLines: visualizacao da actividade de um autor. Iniciou tantas discussoes quanto aquelas a que respondeu,

mantendo-se activo praticamente durante todas as semanas. Verificou-se um aumento da actividade no final do ano.

uma representacao temporal, permite identificar facilmente perıodos de intensa ou pouca actividade. E

possıvel tambem inferir quais foram os topicos de interesse para o autor ao longo do tempo, traduzindo-

se num maior numero de contribuicoes. Com o recurso a esta visualizacao e possıvel inferir diferentes

padroes de autores (i.e. Answer person ou Pollinator, Debater, Bursty contributors, Newcomers e Question

askers).

Para avaliar a usabilidade e utilidade da visualizacao, realizaram um estudo qualitativo com 15 par-

ticipantes, onde foi utilizado o protocolo de pensar em voz alta. Os utilizadores nao demonstraram

dificuldade em aceder as funcionalidades que tinham a sua disposicao, tendo 4 sido destacadas: (1)

ser capaz de inferir o comportamento de um autor, sem ter de ler todos os posts; (2) a capacidade de

a primeira vista compreender o comportamento de um autor ao longo de um perıodo de tempo; (3)

ser capaz de destacar discussoes e ver como os autores continuam a contribuir para essas mesmas dis-

cussoes ao longo do tempo; (4) ver os diferentes padroes entre as discussoes iniciadas pelos autores e as

discussoes iniciadas pelos outros. Em contrapartida, os utilizadores indicaram como pontos negativos:

(1) a incapacidade de poder comparar lado a lado dois autores; (2) a limitacao de poder apenas analisar

a actividade ao longo de um ano, e nao poder manipular o perıodo de tempo a analisar (e.g. 1 semana,

1 mes); (3) nao ser possıvel ter acesso ao conteudo dos posts; (4) a incapacidade de saber o tamanho de

cada discussao bem como numero de posts envolvidos, por forma a saber o nıvel de participacao em

cada discussao.

Em suma, esta visualizacao demonstrou ser uma mais valia no auxılio da exploracao de espacos de

conversacao, facilitando a navegacao em espacos onde o volume de informacao e muito grande. A fa-

cilidade em depreender padroes de interaccao dos autores e em aceder ao historico de comportamento,

ajuda a identificar quais os autores e discussoes importantes. Estas tecnicas foram utilizadas para ana-

lisar foruns online, mas poderiam servir para analisar padroes de comunicacao entre duas pessoas ou

mais, em ambientes como chats, podendo o utilizador identificar por exemplo: com quem mais fala ao

18

longo do ano, quem e mais participativo, ou quais os topicos marcantes entre dois membros.

Viegas et al. [40] criaram o Themail, uma visualizacao que permite obter um retrato dos relacionamen-

tos de uma pessoa atraves da captura do seu historico de interaccoes de email. A ferramenta pretende

ajudar a responder a 2 questoes: (Q1) que tipo de assuntos eu converso com cada um dos meus contac-

tos de email; (Q2) de que maneira as minhas conversas com uma pessoa se diferenciam daquelas com

outras pessoas.

Atraves da analise do historico de emails trocados, o Themail permite visualizar os topicos que carac-

terizaram uma conversa, bem como esses topicos foram evoluindo ao longo do tempo e quais os mais

importantes (Fig. 2.10). As colunas de cırculos e palavras, correspondem a emails trocados com uma

pessoa seleccionada. O tamanho das palavras apresentadas e proporcional a sua frequencia naquele

email. Na Fig. 2.10, e possıvel denotar a palavra “performance” mais destacada do que as outras, indi-

cando que foi um topico bastante aceso. O tamanho do cırculo corresponde a extensao da mensagem e

a cor indica a sua direccao - preto corresponde a mensagens nao iniciadas pelo utilizador e o vermelho

indica o contrario. Se o utilizador quiser inspeccionar o que deu origem a relevancia de determinado

topico, pode seleccionar a palavra e toda a mensagem e apresentada. Para identificar a evolucao de um

topico em especıfico, basta escrever o topico numa caixa de pesquisa e a medida que se escreve, vao

sendo destacadas a vermelho as palavras com essas ocorrencias. Existem dois modos de ajuste da escala

temporal (M1) expandido e (M2) colapsado. No modo (M1) tem-se acesso a todos os meses, existam ou

nao mensagens trocadas. No modo (M2) so sao mostrados os meses onde houve troca de mensagens.

Figura 2.10: Utilizacao do Themail para visualizar a troca de mensagens com uma pessoa ao longo de 18 meses.

Foram elaborados testes com 16 utilizadores, por forma a avaliar a usabilidade e utilidade da visualizacao.

Os resultados revelaram dois modos de interaccao: (1) haystack - onde os utilizadores exploram a fer-

ramenta por forma a ter uma perspectiva geral das tendencias e topicos; (2) needle: onde a exploracao

e orientada ao detalhe. O modo haystack demonstrou ser o mais util, sendo o mais utilizado, para ana-

lisar o relacionamento com familiares e pessoas mais chegadas. A capacidade que a visualizacao tem

de revelar padroes relevantes sobre a sua relacao com os outros, despertou a vontade de partilhar o re-

19

sultado das visualizacoes com os outros. Um ponto negativo, que nao incentivou a utilizacao futura da

ferramenta e a falta de integracao da visualizacao com o email, nao sendo possıvel enviar emails atraves

dela.

O Themail explora relacoes diadicas, sendo visıvel apenas o historico de interaccoes com um con-

tacto de cada vez. Tendo os autores como objectivo auxiliar responder a questao (Q2), seria interessante

existir um modo em que fosse possıvel comparar duas ou mais relacoes, por intermedio de uma so

visualizacao, de forma a inferir imediatamente padroes de interaccao (e.g. se comunico mais com uma

pessoa do que com outra, se existem topicos em comum). Apesar de existirem dois modos para mani-

pular a escala temporal, nenhum permite restringir a escala de acordo com a preferencia do utilizador

(e.g. mes, semana, ano), o que ajudaria de certa forma a focar a atencao do utilizador. Esta visualizacao

poderia facilmente ser adoptada para analisar as interaccoes entre duas pessoas, em servicos de chat de

SRS.

Recorrendo tambem a analise do historico de emails, o PostHistory [38] pretende mostrar ao uti-

lizador qual o seu nıvel de interaccao na rede ao longo de um ano. Esta analise indica se o utilizador

consome ou produz mais mensagens e com quem, permitindo assim inferir padroes de comportamento.

A visualizacao e dividida em dois paineis (Fig. 2.11): (1) o painel direito, com o calendario, mostra

a intensidade de mensagens trocadas pelo utilizador ao longo do tempo; (2) o painel esquerdo, com os

contactos, mostra os nomes dos contactos com quem este trocou mensagens, de acordo com o modo de

visualizacao seleccionado. Existem 3 modos: (M1) circular (Fig. 2.11(b)), (M2) vertical (Fig. 2.11(a)), e

(M3) alfabetico. No modo (M1), o utilizador encontra-se no centro, e os restantes contactos encontram-

se dispostos radialmente, estando mais proximos do centro quanto maior for o nıvel de interaccao com

o utilizador. No modo (M2), o nome do utilizador aparece no topo e os restantes contactos aparecem

ordenados por ordem decrescente de importancia (quanto maior for o numero de mensagens enviadas

mais importante e). No modo (M3), os contactos encontram-se organizados por ordem alfabetica. Cada

linha horizontal do calendario corresponde a uma semana de emails. Os quadrados representam os

emails recebidos nesse dia, sendo o seu tamanho proporcional ao numero de emails recebidos. A cor de

cada quadrado representa o numero de recipientes da mensagem recebida pelo utilizador: quanto mais

brilhante for o quadrado menos recipientes tem a mensagem.

O utilizador pode interagir com as visualizacao, para inspeccionar em maior detalhe os dados. Ao

selecionar um contacto do painel de contactos este torna-se amarelo e no calendario aparecem quadra-

dos amarelos de acordo com o numero de mensagens enviadas pelo utilizador para esse contacto em

cada dia. Desta forma, o utilizador detecta em que alturas houve mais interaccoes com essa pessoa. Ao

seleccionar um dia do calendario, todas as pessoas que enviaram emails para o utilizador nesse dia apa-

recem a amarelo no painel de contactos. Tambem e possıvel ter uma visao interactiva da interaccao com

outros utilizadores ao logo do tempo, bastando para isso clicar no botao de play no painel de contactos

e essas passagens sao feitas automaticamente.

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(a) Visualizacao do modo vertical do PostHistory: no painel de con-

tactos e visıvel a amarelo o contacto seleccionado, enquanto no pai-

nel de calendario, sao destacadas a amarelo as mensagens enviadas

por esse contacto.

(b) Visualizacao do modo circular do PostHistory.

Figura 2.11: Interface do PostHistory

Dos resultados dos testes com utilizadores verificou-se que estes se encontravam insatisfeitos com o

facto de nao ser possıvel anotar no calendario datas/eventos importantes. Ao detectar que houve um

perıodo de actividade importante, deveria ser possıvel de alguma forma guardar essa data, para poste-

riormente ser mais facil aceder a essa visualizacao. Os utilizadores demonstraram tambem preferencia

pelo modo vertical (M2) do painel de contactos face ao modo circular (M1), alegando que este era mais

legıvel e facilitava a comparacao. Sugeriram tambem, a disponibilizacao do conteudo das mensagens

enviadas ou pelo menos o topico, para poderem ter a nocao do que se passava em determinada altura.

A analogia utilizada no modo circular (M1) - quem e mais importante esta mais proximo do centro

-, nao demonstrou preferencia por parte dos utilizadores face a outras, muito provavelmente porque as

visualizacoes propostas nao funcionam bem para um grande numero de intervenientes nas mensagens,

como podemos ver nas imagens de ambos os modos. Contrariamente, nos trabalhos [8, 28], em que esta

analogia foi aplicada, mostrou ser uma mais valia. Para casos em que o numero de emails recebidos

num dia for elevado, a utilizacao de tantos quadrados quanto o numero de mensagens para as represen-

tar, pode tornar-se ilegıvel - como e visıvel na Fig. 2.11). E util para o utilizador identificar quais foram

os dias em que trocou mais mensagens com determinado contacto, mas neste caso, apenas sera viavel

quando nao existem muitos emails trocados. Sera necessario adoptar outro mapeamento, que transmita

essa informacao e ao mesmo tempo de acesso ao conteudo dos emails trocados, como sugerido pelos

utilizadores.

No contexto dos microblogues, Dork et al. [5] desenvolveram o Visual Backchannel, para o Twitter.

Uma ferramenta para explorar e seguir conversas online durante eventos de larga escala (e.g. discursos

polıticos, desastres naturais), atraves de visualizacoes interactivas. E possıvel ter uma visao geral do

21

que se esta a passar e de como o acontecimento evolui ao longo do tempo, o que seria difıcil de inferir

atraves da simples lista de posts providenciada pelo Twitter.

O Visual Backchannel e constituıdo por 4 visualizacoes, interligadas entre si (Fig. 2.12). A visualizacao

Topic Streams, recorre a um streamgraph [2], para representar a evolucao temporal dos topicos mais impor-

tantes durante aquele evento. A visualizacao People Spiral representa os participantes e a sua frequencia

de actividade (mapeada pelo tamanho dos cırculos). A visualizacao Post List, mostra os posts por ordem

cronologica. A visualizacao Image Cloud representa as imagens mais populares, sendo a sua populari-

dade traduzida pelo tamanho da imagem. Ao seleccionar um dos topicos ou um intervalo de tempo do

streamgraph, ou um dos participantes da espiral, o Visual Backchannel aplica um filtro associado a esse

criterio, afectando todas as visualizacoes. O Visual Backchannel oferece tambem uma barra de procura

(Fig. 2.12.b)) que permite filtrar por topico, mesmo que este nao esteja visıvel no streamgraph. Para faci-

litar a identificacao de actividade recente, o sistema destaca a fundo amarelo, durante alguns segundos,

novos posts, bem como os topicos e participantes a eles associados.

Figura 2.12: Utilizacao do Visual Backchannel para mostrar posts do Twitter sobre o evento Park(ing) Day

Apesar de nao terem sido feitos testes com utilizadores, os autores fizeram uma demo do Visual

Backchannel durante uma conferencia com 6000 pessoas, tendo como alvo, posts feitos no contexto dessa

conferencia. Atraves do feedback dado pela audiencia, os autores avaliaram a utilidade da ferramenta

bem como as suas limitacoes. De forma geral, os autores referem que a audiencia se mostrou muito

interessada relativamente a forma como a aplicacao permite ter uma visao geral do evento, e ao mesmo

tempo dar a possibilidade de detalhar determinados aspectos. A audiencia mostrou interesse em funci-

onalidades como: ver os proprios posts e reposts, ver os posts de outros utilizadores, procurar discussoes

referentes a um determinado topico, ou ate mesmo seleccionar um dado perıodo de tempo em que nao

estiveram tao atentos a conferencia de forma a saber o que foi discutido nesse espaco temporal. Con-

tudo, os autores identificam alguns problemas relativamente a questoes de escalabilidade dado o grande

volume de mensagens por segundo que a rede social Twitter alberga.

O Visual Backchannel parece ser uma ferramenta capaz de ajudar os utilizadores de microblogues,

22

como o Twitter, a digerir o grande volume de informacao dispersa pelos posts dos seus utilizadores. Uma

forte componente da aplicacao, segundo a audiencia, e a interligacao entre as diferentes visualizacoes,

que atraves do conceito de filtros permite os utilizadores navegarem melhor na informacao e inferirem

mais conhecimento sobre esse grande volume de dados. Tambem a visualizacao streamgraph mostrou-se

de grande utilidade ao permitir identificar os topicos mais relevantes num dado momento do evento e a

sua evolucao temporal. Esta visualizacao poderia ser aplicada a qualquer outro SRS onde seja necessario

avaliar grandes volumes de informacao temporal. No entanto, o facto de nao existirem testes formais

com utilizadores nao garante credibilidade as conclusoes enunciadas pelos autores.

Existe outro trabalho [12] que argumenta que ao usar uma tecnica de visualizacao apropriada, e

possıvel mostrar o email de um utilizador de forma a que informacao seja implıcita e contextual. Para

isso, os autores propoem o WHITBTTo (”Who Have I Been Talking To?”), uma visualizacao que mostra

um resumo visual de como a interaccao via email de um utilizador com os diferentes contactos se deu

ao longo do tempo. Atraves da visualizacao apresentada na Fig. 2.13, e possıvel perceber a evolucao da

interaccao via email com uma pessoa em particular ao longo do tempo, perceber a natureza dessa relacao

(se e mais unidireccional ou bidireccional); que assuntos foram mais discutidos; comparar relacoes com

diferentes pessoas.

Figura 2.13: Vista Geral do WHIBTTo

Segundo os questionarios de satisfacao feitos pelos autores, os utilizadores acharam a aplicacao facil

e interessante de usar, provando que a visualizacao e eficiente no seu objectivo.

2.3.1 Conclusoes

O dia-a-dia da maioria das pessoas e feito de interaccoes utilizando os mais diversos meios de comunicacao

online: chat, foruns, email, etc. Da analise destes trabalhos, depreende-se que estes sao uma mais

valia no auxılio do processo de auto-conhecimento de cada indivıduo. Foram identificados padroes

23

de visualizacao comummente utilizados em todos eles. Por norma, o tamanho dos componentes da

visualizacao sao proporcionais: (1) a frequencia de interaccao, (2) frequencia de um topico, e (3) extensao

da mensagem. A analise das interaccoes e feita de acordo com uma escala temporal, em que nalguns

casos pode ser manipulada para obter o perıodo temporal desejado [5]. Na sua maioria, os trabalhos

procuram fazer distincao entre as pessoas que iniciam ou respondem a mais mensagens, permitindo

assim identificar os perfis de interaccao dos seus participantes (e.g. se e um iniciador de conversas, se

geralmente so recebe e nao responde). Ao recorrerem a estas visualizacoes, os utilizadores procuram

comparar a relacao de interaccao com uma pessoa face a outra detalhadamente, no entanto, o utilizador

e que o tem de fazer manualmente, comparando duas visualizacoes. Face a isto, identificamos a neces-

sidade de providenciar visualizacoes que permitam de alguma forma comparar na mesma visualizacao

um ou mais intervenientes a pedido do utilizador detalhadamente. No entanto, se o utilizador apenas

quiser saber no global com quem interage mais, isto e fornecido atraves de algumas visualizacoes. E

tambem importante destacar a interactividade e interligacao entre visualizacoes presente no trabalho de

Dork et al. [5], pois envolve os utilizadores no processo de analise ao restringir o universo de dados.

Apesar da maioria dos trabalhos analisados apenas contemplarem a analise de foruns ou historico de

email, estas visualizacoes poderiam ser aplicadas a outros contextos, que envolvam um grande volume

de informacao, como: chat, analise de posts de SRS como o Facebook, etc.

2.4 Analise multidimensional de SRS

Os trabalhos ate agora apresentados inserem-se em 3 areas distintas: topologia da rede com recurso a

sociogramas, inferencia de comunidades com base em interaccoes e analise de interaccoes. Cada uma

dessas areas foca-se em analisar dimensoes especıficas da rede social dos utilizadores, como: interaccoes,

caracterısticas partilhadas, caracterısticas de perfil, etc. No entanto, e necessario dotar os utilizadores

de visualizacoes que interligadas entre si sejam capazes de os envolver no processo de exploracao das

diferentes dimensoes inerentes a interaccao com a sua rede social, numa analise multidimensional.

A Wolfram Research desenvolveu o Personal Analytics for Facebook [41], que produz um relatorio cons-

tituıdo por mais de 60 seccoes de visualizacoes (Fig. 2.14), com base na analise de dados pessoais do

Facebook. Atraves do relatorio o utilizador consegue obter insights sobre si proprio e a sua rede social.

Isto e possıvel atraves da analise: da sua informacao de perfil; comportamento de postagem; e dos seus

habitos e actividade na rede.

O relatorio permite inferir: numero de amigos; idades dos membros da rede; variacao do numero de

amigos com a idade; localizacao geografica dos contactos; percentagem de contactos em determinado

estado de uma relacao, representado de acordo com o sexo ou com a idade; frequencia das palavras

mais populares; qual a fotografia ou post com mais likes. Para auxiliar a analise do conteudo do post

mais popular, e extraıda uma nuvem de palavras. E tambem possıvel analisar a actividade do utilizador

de acordo com intervalos temporais, - em termos de posts, fotografias e vıdeos importados, e estados

24

Figura 2.14: Exemplo de um relatorio gerado pelo Personal Analytics

podendo-se identificar padroes de actividade de acordo com a sua intensidade (e.g. Sabado a noite

nunca faz posts, no horario de trabalho apenas faz actualizacoes ao estado). Com recurso a sociogramas

e feita uma analise topologica da rede. O Personal Analytics disponibiliza a opcao de rastreamento da

actividade diaria do utilizador, para posteriormente criar relatorios onde e possıvel comparar a evolucao

temporal do indivıduo e da sua rede.

Estes sao apenas alguns dos exemplos de funcionalidades e insights que esta ferramenta providencia.

Desta forma, o utilizador tem acesso atraves de uma so ferramenta a uma analise multidimensional da

sua rede. No entanto, a extensao do relatorio pode fazer com que os utilizadores percam a nocao do que

estao a analisar.

Leung et al. [25] desenvolveram um conjunto de visualizacoes que permitem em tempo real ver a

identidade social do seu utilizador. As visualizacoes sao apresentadas atraves de projeccoes no tecto,

com recurso a um projector de mao. O objectivo deste trabalho e potenciar a interaccao entre o utilizador

e os sujeitos que vem o seu perfil projectado, identificando a partilha de caracterısticas de personalidade.

Existem dois modos de interaccao: (M1) Likes e (M2) Amigos. O modo (M1), representa os interesses

do utilizador baseado nos dados dos seus likes por categorias (e.g. musica). A visualizacao e cons-

tituıda por um grafico de barras circular, dividido em categorias, estando no centro o valor total de likes.

Ao seleccionar cada barra, os tıtulos pertencentes a essa categoria sao mostrados a rolar em direcao a

barra selecionada (Fig. 2.15(a)). O modo (M2), representa as interaccoes do utilizador com os seus con-

tactos, recorrendo: ao numero total de contactos, numero de contactos activos (os amigos com quem

interagiu recentemente), e a comunicacao entre o utilizador e os seus contactos. A visualizacao dispoe

circularmente um conjunto de contactos pre-selecionados, representados por cırculos. O cırculo central

representa o utilizador, contendo no centro o valor total de amigos. E possıvel detalhar as interaccoes

com um contacto em particular, sendo revelados os topicos de posts e comentarios recentes, bem como

25

a percentagem total de contribuicoes de cada interveniente (representado pela barra cor-de-rosa a volta

do cırculo do amigo respectivo). (Fig. 2.15(b)).

O prototipo foi avaliado com 2 grupos de 4 participantes cada, tendo o foco dos resultados incidido

apenas sobre a utilidade das visualizacoes providenciadas. Atraves destas, os utilizadores foram capa-

zes de ter insights sobre eles proprios, os seus contactos e experiencias partilhadas. A interaccao social

foi potenciada, atraves da capacidade de auto-expressao que o uso do prototipo confere. O modo (M1),

mostrou-se de grande utilidade para as pessoas que se conheciam pouco, auxiliando no processo de

conhecimento. As pessoas que ja partilhavam alguma afinidade, preferiram o modo (M2), pois conse-

guiam inferir informacao importante sobre as suas interaccoes.

Uma vez que o intuito das visualizacoes e potenciar a interaccao social, atraves da identificacao de

caracterısticas em comum entre duas pessoas, o modo (M1) em vez de apresentar toda a informacao

acerca dos seus likes, poderia restringir o conjunto de dados apenas as caracterısticas partilhadas com o

contacto em particular. No mesmo modo, a apresentacao dos tıtulos partilhados, nao e a melhor para

representar pessoas que partilhem muitas caracterısticas nessa categoria, pois obriga o utilizador a focar

a atencao ate a informacao ser toda revelada. Dado que as interaccoes sao reveladoras da relacao entre

duas pessoas, o modo (M2), pode contribuir para o conhecimento da relacao.

(a) Projecao da visualizacao do modo (M1) Likes (b) Visualizacao do modo (M2) Amigos

Figura 2.15: Interface da ferramenta

A KasperskyLab’s criou a aplicacao FriendOrFoe [23] para o Facebook, que permite aos utilizadores

nao so explorarem diferentes dimensoes da sua rede social, como tambem fornece informacao acerca

da utilizacao da rede que pode ser prejudicial para a seguranca da informacao pessoal do utilizador.

A aplicacao revela quais dos seus seguidores sao uns verdadeiros fans, quem do cırculo de amigos faz

mais reposts e comentarios, quantos vıdeos e fotografias publica, o numero de likes recebidos, entre outras

informacoes.

Numa perspectiva de alertar para a seguranca da informacao pessoal, a aplicacao permite:

• verificar quais as fotografias em que o utilizador esta tagged;

• verificar se alguem fez check-in num local sem a permissao do utilizador, permitindo limpar qual-

quer operacao nao autorizada do perfil;

• visualizar quais as permissoes dadas as aplicacoes em que fez login;

• aceder ao historico de todas as pesquisas efectuadas atraves do Facebook;

Ate ao momento, nao foi possıvel recolher mais informacao sobre as suas funcionalidades, pois a

26

aplicacao encontra-se fora de servico, talvez por a versao estar em Beta. Contundo, enunciamos este

trabalho, pois pela sua descricao parece vir a ser relevante para esta area.

Existem outros trabalhos que vao mais longe, tentando lidar com o problema da dispersao de informacao

por diferentes SRS. Trabalhos como o Visualiz’em [16] tentam consolidandar essa informacao proveni-

ente de diferentes fontes de forma a providenciar uma analise mais completa da rede social dos utili-

zadores. O Visualiz’em apresenta essa informacao consolidada em apenas uma vista de resultados (ver

Fig. 2.16) com 3 diferentes visualizacoes: (1) uma visualizacao para informacao acerca do perfil do utili-

zador suas caracterıstics, bem como quem sao pessoas com quem esta relacionado nas diferentes redes

sociais; (2) uma Tagcloud que procura mostrar os topicos mais discutidos ou usados em descricoes; e

(3) uma timeline das interaccoes ao longo do tempo. Os autores dizem que testes com utilizadores de-

monstraram que uma visualizacao integrada providencia um melhor conhecimento de quem uma dada

pessoa e, como tambem como se relaciona com um dado utilizador, sendo mais rapida a procura de

informacao especıfica.

Figura 2.16: A pagina de resultados do Visualiz’em com as tres visualizacoes.

2.4.1 Conclusoes

Dotar os utilizadores de visualizacoes que sejam capazes de analisar diferentes dimensoes da sua rede

com recurso a uma unica ferramenta parece ser uma mais valia. No entanto, denota-se ainda a falta

de trabalhos cientıficos nesta area e de estudos de cariz qualitativo e quantitativo que os suportem.

Talvez pelos SRS serem um assunto que tem vindo a tomar dimensoes maiores ha relativamente poucos

anos, faz com que ainda nao existam muitos trabalhos cientıficos na area da visualizacao de informacao

pessoal que facam uma analise tao abrangente.

Os trabalhos discutidos tentam fornecer uma analise multidimensional, no entanto ainda com al-

gumas limitacoes. Nao existe interligacao nem interactividade entre vistas, por forma a tornar a ex-

periencia de exploracao envolvente. Verifica-se tambem falta de preocupacao em providenciar uma

perspectiva egocentrica da rede, que de foco ao utilizador e a sua relacao com os outros.

27

2.5 Discussao

Da analise de todo o trabalho foi possıvel identificar 14 dimensoes de informacao comuns a todos eles.

Cada dimensao corresponde a informacao sobre a rede de um utilizador que pode ser extraıda e ana-

lisada. Estas dimensoes, inerentes a estrutura e as funcionalidades provenientes de uma rede social,

sao:

1. Dados demograficos - visualizar caracterısticas demograficas de um dado indivıduo (e.g. nome,

fotografia, localidade, emprego, etc);

2. Interesses - visualizar interesses de um indivıduo (e.g. gostos musicais, livros, etc);

3. Comunidades - visualizar grupos em que o utilizador esta inserido socialmente (e.g. grupo da

faculdade, grupo do hoquei, etc);

4. Dados demograficos partilhados - visualizar quem partilha as mesmas caracterısticas demograficas

com o utilizador (e.g. localizacao geografica, data de nascimento);

5. Interesses partilhados - visualizar quem partilha os mesmos interesses com o utilizador (e.g.

quem partilha os mesmos gostos musicais, quem foi aos mesmos eventos);

6. Comunidades partilhadas - visualizar quem pertence as mesmas comunidades que o utilizador

(e.g. quais os contactos que pertencem a mesma escola);

7. Contactos partilhados - visualizar quais as relacoes que um contacto partilha com o utilizador;

8. Frequencia de interaccoes - visualizar a relacao entre os indivıduos da rede, com base na quanti-

dade e recorrencia das interaccoes;

9. Evolucao temporal de interaccoes - visualizar a evolucao temporal das interaccoes;

10. Evolucao temporal dos topicos frequentes das interaccoes - identificar os topicos das interaccoes

do indivıduo mais comuns de acordo com a sua frequencia (e.g. durante o mes de agosto o utili-

zador falou muito sobre ferias);

11. Analise global dos topicos mais frequentes das interaccoes - identificar quais os topicos mais

frequentes de todas as interaccoes do utilizador (e.g. fotografias foi o tema mais comum em todas

as interaccoes);

12. Comparacao de interaccoes entre pessoas global - distinguir com quem o utilizador interage mais

de acordo com a frequencia de interaccoes. (e.g. o utilizador falou mais com o Joao do que com a

Joana);

13. Comparacao de interaccoes entre pessoas detalhada - comparar detalhadamente as diferencas de

interaccoes entre o utilizador e mais do que um indivıduo (e.g. o utilizador falou mais com o Joao

do que com a Joana durante o mes de Agosto);

14. Distinguir e comparar diferentes tipos de interaccoes - analisar mais do que um tipo de interaccao

ao mesmo tempo (e.g. distinguir entre posts, likes ou chat);

A Tabela 2.1, compara os diferentes trabalhos na area de visualizacao de informacao social de acordo

com as dimensoes acima identificadas. Esta tabela procura dar uma perspectiva geral da analise sobre

os diferentes trabalhos apresentados nesta seccao. Permitindo uma melhor comparacao entre o estado

28

Trabalho Dad

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mog

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tipos

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ccoe

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Topologia da rede social atraves de Sociogramas

Heer and Boyd [18] # # # # # # # # #

Perer and Shneiderman [32] # # # # # # # # # #

TouchGraph [37] # # # # # # # # # #

Smith et al. [36] # # # # # # # # # #

Identificacao de comunidades com base no nıvel de interaccao

Nardi et al. [28] # G# # # G# # G# # # # # # #

Farnham et al. [8] # # # # # # # G# # # # # #

Analise de interaccoes

Xiong and Donath [42] # # # # # # # # # # #

Viegas and Smith [39] # # # # # # # # # #

Viegas et al. [40] # # # # # # # # # # #

Viegas et al. [38] # # # # # # # # # # #

Dork et al. [5] # # # # # # # # # # # #

Garcia et al. [12] # # # # # # # # #

Analise multidimensional de SRS

WolframAlpha [41] # # # # # # #

Leung et al. [25] # # # # # # # # # #

Guerreiro and Goncalves [17] # # # # #

Penaforte et al. [30]

Tabela 2.1: Survey de trabalhos relacionados avaliados por cobertura das dimensoes apresentadas. Relativamente ao uso da

dimensao este pode ser total ( ), parcial (G#) ou inexistente (#).

29

da arte e as contribuicoes deste trabalho. Sao utilizados os criterios de classificacao: total, parcial e

inexistente, para auxiliar na avaliacao. Quando o criterio de classificacao parcial e utilizado e indicador

de que o trabalho em causa de alguma forma faz uma analise da informacao em estudo, mas nao de

forma tao completa como os outros.

No trabalho de Nardi et al. [28] a classificacao parcial foi atribuıda, pois este apesar de permitir vi-

sualizar comunidades a que o utilizador pertence, estas tem de ser explicitamente criadas e organizadas

pelo utilizador. Relativamente as interaccoes, este limita-se a apresentar a lista de contactos com quem

o utilizador interage mais, nao indicando explicitamente qual a sua frequencia, tal como acontece com

o trabalho de Farnham et al. [8].

Da analise da tabela consegue-se identificar que cada area preocupa-se em analisar um conjunto

dimensoes de informacao diferentes, proprias de cada area.

Na area Topologia da rede social atraves de Sociogramas sao comuns dimensoes que analisam

caracterısticas demograficas, interesses e comunidades a quem os utilizadores pertencem. Estas ca-

racterısticas proprias do perfıl de cada utilizador podem ser analisadas individualmente ou entao em

comparacao com outros membros da rede.

Na area Identificacao de comunidades com base no nıvel de interaccao e feita uma analise pouco

detalhada da rede do utilizador, pois o foco e permitir visualizar o agrupamento de contactos, neste caso

com base na informacao da frequencia de interaccoes.

Na area Analise de Interaccoes, as dimensoes de informacao sao dedicadas a analisar a natureza e

frequencia das interaccoes entre o utilizador e os membros da sua rede.

Por ultimo, a area Analise multidimensional de SRS e a unica que abrange diferentes dimensoes

comuns a todas as outras, mas com algumas ainda por preencher.

Estes trabalhos apresentam ainda algumas lacunas. A mais importante talvez seja o facto de nao

serem verdadeiramente centrados no utilizador. E isto porque estes apesar de terem o utilizador no

centro e procurarem apresentar informacao que possa ser pessoalmente relevante para este, nao existe

grande foco em mostrar informacao acerca de como o utilizador esta relacionado com a sua rede.

Por outro lado, a especificidade de muitos dos trabalhos resulta num conjunto reduzido de visualizacoes

muito focadas num dado aspecto, nao providenciando uma perspectiva multidimensional da rede.

Na sua maioria, os trabalhos permitem explorar interactivamente as visualizacoes, por forma a obter

maior ou menor detalhe da informacao, contundo, muito poucos apresentam visualizacoes que estejam

interligas entre si, ou seja, o detalhe escolhido numa dada visualizacao afecta todas as restantes.

Conclui-se assim, a necessidade de uma solucao que abranja um maior numero de dimensoes e que

se preocupe em mostrar informacao que possa ser de maior interesse para o utilizador, focando-se na

relacao deste com os seus contactos. Deste modo, seria possıvel providenciar uma analise mais completa

da rede do utilizador.

30

3Solucao

”Nao existem solucoes. . . apenas compromissos.”

- Thomas Sowell

No capıtulo anterior, foi feita uma analise do estado da arte que permitiu identificar algumas solucoes

viaveis para lidar com o problema do excesso de informacao gerado pelos meios de comunicacao actuais

(e.g. foruns, chats, emails e SRS). Transversal a todos os contextos de aplicacao identificados, existe a

necessidade de digerir esse grande volume de dados com o objectivo de melhorar o auto-conhecimento

do utilizador sobre a sua rede de contactos. Embora, alguns trabalhos tenham um grande impacto

junto dos utilizadores, sao poucos aqueles que se preocupam em providenciar uma visao egocentrica e

ao mesmo tempo multidimensional da rede social de um indivıduo em particular. Cada vez mais, as

pessoas estao interessadas em saber mais acerca de si, e de que forma estao relacionadas com os seus

contactos, atraves de caracterısticas e interaccoes partilhadas.

Assim, propomos uma solucao que combina algumas das melhores tecnicas de visualizacao aborda-

das em cada area. Esta solucao tem como principal objectivo fornecer aos seus utilizadores uma visao

global das suas redes e, ao mesmo tempo, permitir que estes se foquem em diferentes aspectos das

suas relacoes, ou na sua relacao com um contacto em particular. Da identificacao das dimensoes de

informacao da seccao anterior, escolhemos 14 delas para analisar. A analise das dimensoes, sera feita

atraves de um conjunto de visualizacoes interligadas entre si, e que podem ser exploradas interactiva-

mente, atraves da ferramenta SocialVis.

O SRS escolhido para alimentar as visualizacoes foi o Facebook devido a sua actual popularidade

junto dos utilizadores.

3.1 Interface

O SocialVis e composto por 4 vistas (i.e. global, likes, grupos e interaccoes), interligadas entre si, que po-

dem ser exploradas interactivamente. Cada vista foca a analise num domınio de informacao diferente,

com recurso a um conjunto de visualizacoes especıfico. Em todas as vistas existe a preocupacao de mos-

trar como os membros da rede estao relacionados com o utilizador, onde sao apenas visıveis contactos

que de certa forma estejam ligados ao utilizador, quer por partilharem alguma caracterıstica em comum,

31

ou porque ja interagiram com ele.

Transversal a todas as vistas existe o conceito de filtro. Ao clicar numa caracterıstica que pode ser

associada a um utilizador (e.g. estado da relacao, localizacao actual, artista preferido, grupo a que

pertence, etc) ou numa pessoa em especıfico, e aplicado um filtro. Quando um filtro ou mais filtros estao

activos, todas as vistas, e consequentemente visualizacoes, vao ser afectadas, sendo apenas apresentadas

pessoas que partilhem essas caracterısticas seleccionadas. No caso de se seleccionar apenas uma pessoa,

todas as visualizacoes so apresentarao informacao acerca da sua relacao com essa pessoa em especıfico.

A aplicacao de filtros e cumulativa, o que significa que por exemplo a existencia de dois filtros activos

genero feminino e estado da relacao solteiro, ira fazer com que todas as visualizacoes presentes nas

diferentes vistas mostrem utilizadores que sao simultaneamente mulheres e que sejam solteiras. Na

Fig. 3.2, e visıvel uma lista de filtros activos, que podem ser desactivados ou removidos atraves de um

simples clique no botao.

3.1.1 Visao global da rede

A Fig. 3.1 mostra a vista inicial do SocialVis, correspondente ao menu global, que pretende providenciar

uma visao geral do estado da rede do utilizador. A partir desta, e possıvel explorar interactivamente to-

das as outras visualizacoes para obter informacao mais detalhada. Esta vista e composta por 3 modulos

de visualizacoes com propositos distintos, dispostos verticalmente.

O modulo 1 (M1), representa informacao acerca de caracterısticas demograficas dos membros da

rede do utilizador (i.e. estado da relacao/genero e localizacao geografica actual). A primeira visualizacao

(V1) mostra o estado das relacoes dos membros da rede, diferenciados por genero. A segunda (V2), mos-

tra onde estes vivem actualmente. Na V2, parte-se primeiro de uma visao geral que mostra apenas o

numero de pessoas a viver em cada paıs, sendo possıvel explorar o mapa atraves de zooming e panning,

por forma a detalhar a informacao por cidade. O tamanho dos cırculos sao proporcionais ao numero de

pessoas a viver em cada cidade/paıs.

Existem padroes de interaccao com as visualizacoes que sao semelhantes. Ao clicar numa cida-

de/paıs ou num dos componentes correspondente ao estado da relacao por genero, e aplicado um filtro

transversal a todas as visualizacoes. Desta forma, todas as outras visualizacoes vao apenas mostrar

os contactos que partilham essa caracterıstica seleccionada. Por outro lado, ao passar apenas o cursor

por cima, e apresentada uma legenda que mostra o numero de contactos com aquela caracterıstica, e

as fotografias de no maximo 3 deles (como e visıvel na Fig. 3.1). E possıvel passar o cursor por cima

da fotografia aparecendo o nome da pessoa em questao. Se existirem mais do que 3 contactos nessas

condicoes, aparece a opcao ”ver todos”na legenda. Ao clicar em ”ver todos”, o utilizador e redirecci-

onado para uma vista que mostra todos os contactos que partilham essa caracterıstica (Fig. 3.2), sendo

aplicado o filtro correspondente a essa cidade ou paıs. Nesta vista, e possıvel filtrar os contactos pelo

seu nome atraves da barra de pesquisa disponibilizada.

32

Figura 3.1: Menu global: Visao global da rede

33

Figura 3.2: Vista amigos: mostra os amigos que sao do

genero masculino, que estao numa relacao e vivem em

Portugal. Os filtros aplicados sao apresentados em cima.

Figura 3.3: Vista caracterısticas partilhadas: sao visıveis os

grupos de caracterısticas partilhas com a Mariana. O no dos

likes, esta expandido mostrando os likes por categorias.

No modulo 2 (M2), sao apresentadas 3 visualizacoes, que analisam a relacao entre o utilizador e

os contactos da sua rede. Pretendendo mostrar informacao acerca dos contactos mais importantes de

acordo com: numero de caracterısticas partilhadas (V3), amigos partilhados (V4) e interaccoes partilha-

das (V5).

Na V3, a dimensao da barra depende do numero de caracterısticas em comum, que podem ser:

amigos, likes a paginas de interesse, grupos, instituicoes de ensino, eventos, aniversario, localizacao

actual, cidade natal e locais de trabalho. Para detalhar quais sao essas caracterısticas basta clicar na

barra da pessoa a analisar, e e apresentada uma nova vista com uma visualizacao que corresponde a

um grafo (Fig. 3.3). O grafo tem o contacto em questao como figura central, e os restantes nos do grafo

correspondem a cada caracterıstica ou grupo de caracterısticas partilhadas, organizados em clusters (e.g.

likes, amigos, eventos, etc). Esta organizacao permite ter uma visao rapida dos tipos de caracteristicas

em comum com um contacto, bem como a sua cardinalidade. No cluster dos likes, e possıvel expandir

o no por forma a agrupar os likes por categorias. A cada elemento partilhado alem da legenda com o

nome, e associada a fotografia de perfil da pagina de facebook, para auxiliar no processo de identificacao.

Ao clicar num interesse e aberta uma nova pagina com a pagina de perfil do facebook desse interesse.

Note-se que esta vista nao apresenta os filtros aplicados, pois esta a analisar informacao em comum com

um contacto em particular.

A V4 funciona de forma semelhante, no entanto, ao clicar num utilizador, e apresentada uma vista

semelhante a da Fig.3.2, que lista os amigos em comum com o contacto em analise. Neste caso, e possıvel

interagir com a vista, bastando para isso clicar num dos amigos e a visualizacao passa a mostrar os

amigos em comum com a nova pessoa seleccionada. Tal como na visualizacao anterior, esta vista de

detalhe ignora tambem os filtros activos, pois esta tambem a analisar em detalhe informacao em comum

com um contacto em particular.

Semelhante ao que acontece nas visualizacoes do M1, ao clicar numa das pessoas das V3 e V4, alem

34

de ser-se redireccionado para uma vista detalhada, e tambem aplicado um filtro com o contacto em

questao.

Por ultimo, na V5 e possıvel ver os 4 contactos com quem o utilizador partilha mais interaccoes. As

interaccoes podem ser do tipo: chat, likes, comentarios e posts. Neste caso, os likes, posts e comentarios,

dizem respeito a interaccoes directas entre o contacto e o utilizador (e.g. likes que o utilizador fez direc-

tamente a actividade1 do contacto e likes que o contacto fez directamente a actividade do utilizador).

Cada sub-fatia da visualizacao corresponde a frequencia de cada tipo de interaccao (i.e. likes, posts,

comentarios, e chat) com um contacto em particular (neste caso, 4 utilizadores), podendo o numero de

interaccoes ser obtido ao passar o cursor por cima da fatia correspondente (como e visıvel na fig. 3.1).

O raio total das sub-fatias, e indicador do quanto essa pessoa interage mais relativamente aos outros

contactos em analise. Para saber o valor total das interaccoes e o nome do contacto, basta passar o

cursor pela fotografia respectiva, e clicar para filtrar apenas o contacto. Ao clicar num tipo de interaccao

em particular, e-se redireccionado para uma vista que corresponde a vista do menu interaccoes, onde

e possıvel detalhar a informacao respectiva a esse tipo de interaccao seleccionado. A explicacao desta

vista sera detalhada na seccao 3.1.3.

A todas as visualizacoes deste modulo, existe um padrao de interaccao comum. Ao passar o cursor

por cima de um contacto, alem de aparecer uma legenda com informacao contextual, e tambem desta-

cado a laranja nas visualizacoes que apresentam informacao relativa a caracterısticas onde essa contacto

se insere (i.e. V1, V2, V3, V4 e V5). Caso a pessoa nao esteja visıvel em alguma visualizacao, e adici-

onado um novo componente com a pessoa em falta, para ser possıvel estabelecer comparacao com os

outros contactos apresentados (e.g. a Fig. 3.4 mostra o que acontece as restantes visualizacoes quando

se passa o cursor pelo contacto Antonio Pinto).

Figura 3.4: Menu global: ao passar o cursor pelo

Antonio Pinto na V3, e destacado nas V1 e V2 onde ele

se encontra, e nas V4 e V5 e adicionado um novo com-

ponente a cada visualizacao com a pessoa em causa, dis-

tinguıvel pela cor laranja.

Figura 3.5: Menu likes: mostra os amigos com quem o utili-

zador partilha mais likes de musica e que sao do grupo ”IST-

LEIC”. Do lado direito apenas aparecem os likes partilhados

com o Sergio Silva, pois e o contacto que esta destacado.

1Por actividade quer-se dizer a colocacao de posts, sejam eles de texto ou fotografias

35

A V6 recorre a um streamgraph para fazer uma avaliacao temporal dos 5 topicos mais discutidos.

E possıvel manipular a escala temporal a analisar, atraves da barra cinzenta que aparece abaixo do

streamgraph. Ao manipular a escala temporal, consegue-se restringir o espaco temporal a apresentar

ate uma granularidade de unidade de tempo que e o dia.

3.1.2 Caracterısticas partilhadas

A partir da vista global (Fig.3.1) e possıvel saber quais sao os 3 contactos com quem se partilha um

maior numero de caracterısticas (V3 da Fig. 3.1), sendo possıvel detalhar essa informacao. No entanto,

so temos acesso a 3 contactos e nao e possıvel a partir dos interesses e caracterısticas do utilizador inferir

quem os partilha. Para tal, criamos duas vistas muito semelhantes: uma para mostrar os interesses (likes

de paginas) em comum (Fig. 3.5) e outra para os grupos em comum.

No caso dos likes, o utilizador pode navegar atraves do menu em 7 categorias (i.e. Music, Movies,

Tv Shows, Books, Sports, Games e Others) e visualizar num diagrama radial, um maximo de 20 contac-

tos com quem partilha mais interesses. A proximidade do centro indica um maior numero de likes em

comum com esse utilizador (de acordo com as categorias seleccionadas). Para alem disso, a lista a di-

reita mostra todos os likes partilhados com os membros de acordo com as categorias seleccionadas. Por

omissao, todas as categorias estao seleccionadas, podendo o utilizador ir filtrando apenas aquelas que

deseja visualizar. Tambem e possıvel filtrar por interesse, bastando para isso seleccionar os elementos

da lista a direita. Para facilitar a pesquisa por interesses quando estes sao em grande numero, e dispo-

nibilizada uma barra de pesquisa. Ao clicar numa determinada categoria, interesse ou ate mesmo num

amigo sao aplicados filtros referentes a essa seleccao a todas as visualizacoes.

A vista do menu grupos, apresenta uma visualizacao com comportamento semelhante a do menu

likes, pelo que nao e necessario repetir a explicacao.

3.1.3 Evolucao das interaccoes

Atraves do menu interaccoes, o utilizador tem acesso a uma vista que permite fazer uma analise deta-

lhada dos tipos de interaccao com uma pessoa em particular. Se o acesso a esta vista for feito a partir do

menu global atraves da seleccao de uma sub-fatia relativa a uma pessoa da V5, esta comeca com essa

pessoa seleccionada, caso contrario comeca com a pessoa com quem o utilizador teve mais interaccoes.

Primeiro, e apresentada uma visualizacao (V1) que detalha a evolucao temporal de cada tipo de

interaccao, de acordo com o interveniente. A primeira metade do grafico corresponde as interaccoes

iniciadas pelo contacto seleccionado, e a segunda metade as interaccoes iniciadas pelo utilizador. Desta

forma e possıvel identificar se ha reciprocidade de interaccoes. Por omissao e seleccionado o tipo de

interaccao chat, que pode ser alterado atraves dos botoes: chat, likes, posts, comments. Ao passar o cursor

por um dia em que houve interaccoes, e apresentada uma legenda com informacao acerca do numero

de interaccoes e as 3 palavras mais faladas e qual a sua frequencia por interveniente, como e visıvel na

36

Fig. 3.6.

Por ulimo, a segunda visualizacao (V2), permite analisar no global quem e que interagiu mais com

quem de acordo com o tipo de interaccao. Mais uma vez, a visualizacao e dividida em duas metades,

uma para mostrar o total de interaccoes iniciadas pelo contacto, e outra para interaccoes iniciadas pelo

utilizador. Ao passar o cursor pelo tipo de interaccao respectivo e apresentado o numero de interaccoes

efectuadas no total pela pessoa da metade correspondente. Uma vez mais, o raio representa a quanti-

dade de interaccoes de cada tipo.

Ainda nesta vista de interaccoes, caso esteja uma pessoa ja seleccionada, e possıvel adicionar uma

nova pessoa atraves da lista a direita. Esta adicao permite comparar se o utilizador interage mais com

um membro do que com outro e como evoluıram as interaccoes no total. Por uma questao de legibili-

dade da visualizacao, introduziu-se a limitacao de comparar no maximo duas pessoas. Nesta vista de

comparacao (Fig. 3.7), nao e possıvel analisar pelo tipo de interaccao, como e feito na anterior, sendo

apresentada atraves da V1 da Fig. 3.7 a evolucao das interaccoes no total, independentemente do seu

tipo. As imagens correspondentes a cada contacto seleccionado, estao circunscritas de cores diferentes,

por forma a distinguir a linha respectiva a cada contacto no grafico de interaccao. Na V2 da Fig. 3.7 e

entao feita uma analise no global do total de interaccoes com cada contacto, de acordo com a direccao. O

tamanho de cada sub-fatia e proporcional ao numero total de interaccoes de acordo com o interveniente,

sendo o valor apresentado na sub-fatia. Para saber quais foram os 3 topicos/palavras mais utilizadas

pelo interveniente, basta seleccionar a fatia em questao.

A lista de contactos encontra-se ordenada por ordem alfabetica, sendo apresentando juntamente com

o nome do contacto, o numero total de interaccoes que se teve com essa pessoa. Quando um contacto

esta seleccionado, o componente da lista muda de cor, sendo tambem possıvel pesquisar por nome

atraves da barra de pesquisa caso a lista de amigos seja demasiado extensa.

As visualizacoes temporais, tal como acontece com a V6 do menu global (Fig. 3.1), podem ser mani-

puladas atraves da barra temporal que acompanha a janela temporal da visualizacao.

Nestas duas vistas, nao sao aplicados filtros relativos a pessoas a medida que se seleccionam pessoas

da lista. Apenas pode existir um contacto filtrado de cada vez, e nesta vista como e possıvel alterar o

universo de contactos para efeitos de comparacao, nao e permitido aplicar filtros para nao restringir a

lista de contactos.

3.2 Prototipagem das visualizacoes

Para desenvolver esta solucao, optamos por adoptar uma metodologia agil, de forma a obter feedback

dos utilizadores finais o mais rapido possıvel. Esta agilidade permite-nos entender as necessidades dos

utilizadores, adaptando a solucao em funcao desses requisitos. Assim, ao inves de tentar tracar uma

proposta de solucao robusta seguida de um longo processo de desenvolvimento, preferimos construir a

nossa solucao e avalia-la continuamente ao longo do seu desenvolvimento.

37

Figura 3.6: Menu interaccoes: permite analisar as interaccoes com um contacto em particular. A V1

mostra a variacao temporal de cada tipo de interaccao. A V2 mostra o total de interaccoes no global

de acordo com o interveniente.

Figura 3.7: Menu interaccoes: vista de comparacao esta activa. A V1 mostra a evolucao temporal

do total de interaccoes de acordo com o contacto. A V2 analisa no global o total de interaccoes com

cada contacto de acordo com a direccao das interaccoes.

38

Ao seguir esta metodologia que fomenta curtos ciclos de desenvolvimento, conseguimos construir

um prototipo funcional final solido, embora com algumas limitacoes de performance. Numa primeira

fase, desenhamos algumas propostas de visualizacoes, de acordo com as necessidades identificadas

da analise do estado da arte. Posteriormente, desenvolvemos um primeiro prototipo considerando as

propostas de visualizacao desenhadas, em que apenas algumas visualizacoes estavam a ser alimentadas

com dados reais do Facebook. Este primeiro prototipo foi avaliado com os utilizadores de forma informal,

tendo sido crucial para compreender algumas das suas preocupacoes, bem como possıveis limitacoes

da proposta de solucao inicial. Apos esta primeira avaliacao, deu-se continuidade ao prototipo an-

terior, considerando algumas alteracoes resultantes da primeira avaliacao. Neste momento todas as

visualizacoes estao a ser alimentadas com dados reais do Facebook. Desta forma e possıvel testar com

melhor eficacia a usabilidade e utilidade das mesmas.

Identificada a necessidade de uma solucao que considerasse todas as 14 dimensoes de informacao

resultantes da analise do estado da arte, foi feita uma analise ao tipo de informacao que a GraphApi

permite recolher e de que forma a poderıamos apresentar e correlacionar. A informacao recolhida sobre

os utilizadores da rede social Facebook, que permite fazer uma analise das dimensoes identificadas sao:

• Dados demograficos: nome, fotografia, localidade actual, cidade natal, empregos, instituicoes de

ensino frequentadas, estado da relacao, genero e data de nascimento;

• Interesses: consideram-se interesses, likes feitos a paginas de perfil, que estao categorizados por

tipo de interesse (e.g. banda/artista, radio, livro, filmes, etc). Os interesses foram agrupados em 6

grandes categorias principais (i.e. musica, livros, filmes, series, desporto e jogos), e uma categoria

relativa a ”outros”para aqueles que nao se enquadram em nenhuma das anteriores. Esta escolha

foi feita, pois sao as mesmas categorias apresentadas pelo Facebook, quando apresenta o perfil de

um contacto;

• Comunidades: grupos a que o utilizador aderiu no Facebook;

• Contactos partilhados: amigos em comum com um dado contacto;

• Posts: posts feitos pelo utilizador;

• Likes a posts dos contactos: informacao acerca dos likes que o utilizador fez directamente a posts

dos seus contactos;

• Posts onde o utilizador foi tagged: posts onde o utilizador foi identificado;

• Mensagens de chat: mensagens bidireccionais entre o utilizador e outro contacto;

Depois de identificar qual a informacao passıvel de ser recolhida e tratada, procedeu-se ao desenho

de visualizacoes que fossem capazes de mostrar factos relevantes sobre a rede social do utilizador. Desta

forma, essas mesmas visualizacoes devem permitir aos utilizadores identificarem facilmente outras pes-

soas com maior interesse, seguindo o princıpio de homofilia [27]: as pessoas tendem a relacionar-se mais

com pessoas semelhantes a si proprias, do que com pessoas com caracterısticas diferentes.

39

3.2.1 Visao global da rede

Primeiramente, pensamos numa vista que fosse capaz de fornecer uma visao global da rede do utiliza-

dor considerando as diferentes dimensoes de informacao disponıveis. Assim, surgiu a vista represen-

tada na Fig. 3.8, que corresponde ao menu global do SocialVis, constituıda por 3 modulos de visualizacao

com propositos e motivacoes distintas.

Figura 3.8: Proposta: menu global Figura 3.9: Proposta: vista caracterısticas partilhadas

O modulo 1 foca-se em apresentar informacao demografica sobre os contactos da rede, nomeada-

mente o estado da relacao e os locais onde estes dizem viver actualmente. Apesar destas visualizacoes

nao se centrarem no utilizador, mas sim na rede social, achou-se essencial disponibilizar essa informacao

na vista global para efeitos de filtragem: seria impossıvel para o utilizador aplicar filtros sobre o genero

da pessoa, estado da relacao ou localizacao se essa informacao nao estivesse presente como conceito de

1a ordem.

A motivacao da V1 esta relacionada com o uso crescente dos SRS para fomentar relacoes [9], em

que um grafico de barras acumulativo permite fazer duas analises em simultaneo: saber se o utilizador

conhece mais homens do que mulheres, bem como o estado da relacao. Na V2 foi tido em conta a im-

portancia da mobilidade actual, e a potencial curiosidade que pode despertar nos utilizadores, sendo

tambem uma visualizacao usada noutros trabalhos [41]. No primeiro prototipo, apresentavamos os

amigos por cidade, mas no decorrer dos testes com utilizadores, verificou-se que em paıses onde vi-

vem muitas pessoas, os cırculos correspondentes a cada cidade sobrepoem-se tornando ilegıvel a sua

visualizacao em perspectivas macro. Para resolver este problema, adaptamos a visualizacao do mapa

tendo em conta o zoom actual (por exemplo, mostrando o numero de pessoas por paıs, em vez de cidade,

quando o zoom for menor).

Uma funcionalidade adicionada a ambas as visualizacoes, resultante dos primeiros testes com utili-

zadores, foi a adicao a legenda de informacao acerca de quais os contactos que partilham a caracterıstica

em analise (i.e. sao mostradas as fotografias no maximo de 3 contactos, mas caso existam mais, e apre-

sentada uma opcao para ver todos). Ao interagir com a legenda, o utilizador e redireccionado para uma

vista com uma visualizacao que mostra todos os amigos nessas condicoes (Fig. 3.2), apresentada anteri-

40

ormente na seccao 3.1.1.

O modulo 2 foi pensado para mostrar aos utilizadores quais os contactos potencialmente mais

relevantes para este, de acordo com o numero de caracterısticas partilhadas, amigos partilhados e

interaccoes partilhadas. De acordo com Gilbert and Karahalios [13], este tipo de informacao, pode ser

um bom preditor da forca da relacao entre o utilizador e os contactos da rede, tendo em conta os SRS

actuais.

Apesar do numero de amigos partilhados ser uma das caracterısticas analisadas na V3, a V4 e de-

dicada apenas a esta caracterıstica. Esta escolha deve-se ao facto desta caracterıstica parecer ser so por

si um indicador forte da proximidade desse contacto, dado que ha trabalhos que defendem que o facto

de existir pelo um menos amigo em comum ja e um bom preditor da forca dessa relacao [34]. Nes-

tas visualizacoes escolhemos apenas mostrar os ”top” 3 contactos com essas caracterısticas partilhadas,

dado que nao querıamos que a vista ficasse muito extensa, bem como por ser um numero bastante

utilizado para fazer analises comparativas2. Com o intuito de permitir aos utilizadores explorarem as

visualizacoes interactivamente de forma a obterem maior detalhe da informacao, sugerimos uma vista

de detalhe, para mostrar as caracterısticas partilhadas na V3, apresentada na Fig. 3.9. Esta visualizacao,

teve como inspiracao as visualizacoes de sociogramas [18, 32, 37, 36] da seccao 2.1, e uma visualizacao

presente nos exemplos da biblioteca D3.js3. Propusemos assim, um grafo nao-dirigido em que o utiliza-

dor em analise e colocado no centro, por forma a dar contexto, e cada no corresponde um conjunto de

caracterısticas partilhadas. No interior de cada no, e apresentado atraves de cırculos, quais os elemen-

tos que pertencem a esse conjunto de caracterısticas. No caso dos likes, que tambem podem agrupar-se

por categorias, sao criados sub-conjuntos de categorias. Apos a avaliacao do primeiro prototipo, esta

visualizacao sofreu algumas alteracoes. Primeiro, os cırculos que inicialmente continham o nome do

elemento, agora foram substituıdos por imagens. Anteriormente, caso existissem muitas caracterısticas

num dado agrupamento, o excesso de elementos dificultava a sua leitura. Assim, os utilizadores tinham

de realizar operacoes de zoom ou mouseover, o que prejudicava a visao inicial e global desta visualizacao.

Segundo, no caso dos likes, ja nao sao apresentados sub-conjuntos de categorias dentro de cada no, o

utilizador agora ao clicar no no likes, o grafo expande-se apresentando as categorias resultantes (e.g.

musica, filmes, desporto, series e livros).

Enquanto que a V3 e V4, analisam caracterısticas em comum, a V5 analisa as pessoas com quem

o utilizador interage mais, de acordo com a frequencia de interaccao. Esta e uma dimensao impor-

tante visto ser uma caracterıstica bastante considerada por trabalhos relacionados para medir a forca da

relacao [14, 15]. O Facebook nao permite que os seus utilizadores saibam qual a evolucao das interacoes

ao longo do tempo. Dado o grande numero de interacoes de tipos diferentes, os utilizadores perdem

a nocao da frequencia e dos contactos com quem mais interagem. Assim, de forma a apresentar os

membros com quem o utilizador interagiu mais de acordo com o tipo de interaccao, escolheu-se um

2Como e o caso das analises comparativas feitas pela revista Wired no site http://www.wired.com/top-3/3http://bl.ocks.org/mbostock/4063530

41

coxcomb [24], dada a adequacao da visualizacao a este tipo de analise. Escolheram-se apenas 4 contactos

adoptando a analogia dos 4 quadrantes do cırculo trigonometrico.

Por ultimo, o modulo 3 teve como motivacao os trabalhos de analise de interaccoes da seccao 3.1.3,

que fornecem uma analise dos topicos mais populares das interaccoes, destacando-se o trabalho de Dork

et al. [5], direccionado especificamente para SRS. No SocialVis, acabou-se por escolher um steamgraph [2]

para fazer esta analise, tendo em conta o trabalho anterior e outros trabalhos que evidenciam a adequa-

bilidade deste tipo de visualizacao para analisar a evolucao temporal de topicos. Desta forma, torna-se

possıvel identificar os temas em que o utilizador mais participa, informacao essa que e perdida com a

grande quantidade de partilhas e interacoes. Uma analise temporal pode ajudar a identificar quais os

topicos que sao constantes ao longo do tempo, bem como aqueles que ocorreram apenas num perıodo

especıfico (e.g. o topico viagens ocorre apenas durante o perıodo de ferias do utilizador).

3.2.2 Caracterısticas partilhadas

A partir do menu global e possıvel saber quais sao os 3 contactos com quem se partilha um maior

numero de caracterısticas (V3 e V4, Fig. 3.8), permitindo detalhar essa informacao. No entanto, nao e

possıvel a partir dos interesses e caracterısticas do utilizador saber quem os partilha. Para tal, foram

criadas duas vistas muito semelhantes: uma para mostrar os interesses (likes a paginas de perfil) em

comum (ver Fig. 3.10) e outra para os grupos em comum.

Figura 3.10: Proposta: menu likes

Em ambas as visualizacoes utilizou-se uma abordagem verificada em outros trabalhos de visualizacao [8,

38, 28], em que a proximidade do centro dos contactos e indicador da sua importancia. Tendo sido uma

abordagem bem aceite na sua maioria, decidiu-se adopta-la e usar uma analogia orbital. Nessa ana-

logia, os contactos menos importantes vao se afastando da orbita do utilizador, e os mais importantes

aparecem mais perto do centro.

Relativamente a vista dos grupos, funciona de forma analoga a dos likes, pelo que nao a vamos

explicar.

42

3.2.3 Evolucao das interaccoes

Identificada a importancia da analise de interaccoes para predizer a forca da relacao, como e o caso da

reciprocidade das interaccoes [11], recentidade das interaccoes [26] e frequencia de interaccao [14, 15],

pensamos em fornecer um conjunto de visualizacoes capazes de detalhar cada uma destas medidas.

Para esse efeito, desenhou-se assim a vista correspondente ao menu interaccoes do SocialVis, represen-

tada na Fig. 3.11.

Figura 3.11: Proposta: menu interaccoes, vista de

analise individual

Figura 3.12: Proposta: menu interaccoes, vista de

comparacao

A V1 por forma a avaliar a reciprocidade das interaccoes, foi inspirada na visualizacao de Viegas and

Smith [39]. Nesta visualizacao, metade e dedicada a analise das interaccoes iniciadas pelo utilizador, e

a outra metade foca-se nas interaccoes iniciadas pelo contacto. Com o objectivo de mostrar os contactos

mais relevantes para o utilizador em primeiro lugar, por omissao quando nao existe nenhum contacto

seleccionado, a vista apresenta o contacto com quem o utilizador interage mais.

Apesar de existirem trabalhos que permitem, fazer uma analise deste genero, nao encontramos ne-

nhum que permitisse manipular a escala temporal a analisar ate ao detalhe diario. Esta parametrizacao

permite ao utilizador partir de uma visao global e depois detalhar o perıodo temporal de maior inte-

resse. Apesar do trabalho relacionado analisado ser aplicado ao contexto do email, o email nao deixa de

ser uma forma de interaccao. Desta forma, achamos que essa visualizacao se adaptaria directamente as

interaccoes levadas a cabo num SRS como o Facebook.

Noutros trabalhos [39, 40, 5, 12], o utilizador pode identificar quais as palavras mais utilizadas em

cada interaccao diaria. No primeiro prototipo, optamos por analisar todos os tipos de interaccoes na

mesma visualizacao, utilizando um codigo de cores para distinguir o tipo de interaccao. Contundo, du-

rante os testes preliminares com utilizadores, foi evidente, que para casos onde ha um grande volume

de interaccoes torna-se difıcil distinguir entre as 4 linhas, qual e a mais activa. Para resolver este pro-

blema, desenhou-se um menu com 4 botoes, correspondentes a cada tipo de interaccao, onde e possıvel

analisar cada tipo de interaccao individualmente.

A V2 por outro lado pretende fornecer uma analise global da informacao acima apresentada, dando

43

a possibilidade de identificar quem e que no total interagiu mais com quem de acordo com o tipo

de interaccao. Esta visualizacao foi inspirada, na analogia da visualizacao anterior, onde metade da

visualizacao analisa o utilizador e a outra metade o contacto, conjuntamente com a visualizacao cox-

comb [24] que analisa cada tipo de interaccao.

Da analise do trabalho relacionado, evidenciou-se a falta de mecanismos para comparar interaccoes

entre dois contactos. O SocialVis permite analisar padroes de comunicacao entre duas pessoas, atraves

da seleccao de outro contacto da lista de contactos, visıvel na Fig. 3.12. No trabalho authorlines [39] e

explıcito o interesse por parte dos utilizadores em ter acesso a esta funcionalidade.

Enquanto que na vista de analise individual de um contacto, era possıvel detalhar por tipo de

interaccao, na vista de comparacao e apresentada a comparacao em termos de interaccoes totais, in-

dependentemente do tipo de interaccao. Foi feita esta decisao, para facilitar a comparacao entre dois

contactos, identificando qual dos dois interage mais activamente com o utilizador, em que alturas e se

existe algum que merece mais atencao por parte do utilizador. A cada um dos utilizadores seleccio-

nados e atribuıda uma cor distinta que e depois correspondida as linhas de interaccao de cada con-

tacto. A princıpio pensou-se deixar comparar mais do que dois contactos, mas verificou-se a existencia

do mesmo problema referido na visualizacao anterior: caso existam contactos a analisar com muitas

interaccoes partilhadas, torna-se ilegıvel a sua analise.

Ainda na vista de comparacao entre dois contactos, a visualizacao que providencia a analise de

interaccoes global, utiliza tambem o conceito de associar metade da visualizacao ao utilizador e outra

ao contacto. Esta visualizacao permite evidenciar se existe ou nao reciprocidade de interaccoes.

3.2.4 Filtros e detalhes por pedido

No SocialVis, e possıvel navegar facilmente entre vistas, podendo as visualizacoes ser exploradas por

forma a obter informacao mais ou menos detalhada de acordo com as necessidades. Esta estrategia se-

gue a filosofia de desenho de Shneiderman ”primeiro uma visao geral, depois zoom e filtros, e finalmente

detalhes por pedido” [35].

Algumas visualizacoes podem ser exploradas, para obter maior detalhe, atraves de manipulacao

espacial ou temporal, como e o caso das V2 e V6 do menu global, e da V1 do menu de interaccoes.

Existem dois padroes de interaccao transversais a todas as visualizacoes: ao fazer passar o cursor

sobre uma visualizacao e apresentada informacao contextual atraves de uma legenda, enquanto que ao

clicar numa visualizacao que analisa uma caracterıstica ou pessoa em particular, e aplicado um filtro

correspondente, que vai afectar todas as outras visualizacoes em analise. No caso de ser filtrada uma

pessoa, todas as outras visualizacoes so vao mostrar informacao sobre essa pessoa, e no caso de ser

filtrada uma caracterıstica, todas as outras visualizacoes so vao mostrar informacao acerca de pessoas

que partilhem essa caracterıstica.

Outro padrao de interaccao existente, esta relaccionado com a analise de um contacto em particu-

44

lar: ao passar o cursor por cima de um contacto presente na visualizacao, alem de ser apresentada

informacao contextual, e tambem destacada nas restantes visualizacoes que analisam caracterısticas,

quais as caracterısticas que essa pessoa partilha, ou em visualizacoes que comparem contactos, e adicio-

nada a pessoa em questao para fazer analise comparativa. Na visualizacao global recorre-se a transicoes

para destacar essa informacao e a alteracao de cor laranja. Nos menus de likes e grupos, ao passar o

cursor, sao ”filtradas”temporariamente apenas as caracterısticas partilhadas com essa pessoa.

Transversal a todas as visualizacoes, esta o conceito de filtros: ao filtrar um detalhe numa visualizacao,

todas as outras serao afectadas, sendo apenas apresentada informacao relativa a contactos que contem-

plem as caracterısticas filtradas. Os filtros servem para filtrar uma pessoa em particular ou pessoas que

partilhem as mesmas caracterısticas filtradas.

3.3 Arquitectura

O comportamento do funcionamento da aplicacao SocialVis pode ser explicado por duas fases.

Em primeiro lugar, existe uma fase que dura uma quantidade de tempo relativamente elevada: a fase

de recolha de dados. Nesta fase, o utilizador diz ao Facebook para fornecer autorizacao a aplicacao para

que esta possa obter os seus dados. Uma vez obtida essa autorizacao, o SocialVis comeca um processo

intenso de invocacoes a API de forma a guardar os dados numa base de dados que vao por sua vez

possibilitar a segunda fase.

Depois de obtidos os dados, o SocialVis pode entrar na segunda fase: o acesso as visualizacoes. Uma

vez que os dados ja se encontram todos numa base de dados local, o SocialVis permite ao utilizador que

este navegue e interaja com as diferentes visualizacoes de forma a obter a informacao que pretende.

Para se melhor perceber estas duas fases, apresentamos a arquitectura do SocialVis decomposta por

oito componentes principais logicos, cuja interaccao e depois explicada atraves de diagramas proprios

para o efeito.

Assim, a arquitectura do SocialVis pode ser decomposta em oito componentes principais:

1. API do Facebook - Este componente abstrai as invocacoes aos diferentes endpoints da API do Fa-

cebook.

2. API de Dados do SocialVis - Este componente estabelece um conjunto de invocacoes que podem

ser realizadas de forma a guardar os dados que resultam da invocacao a API do Facebook.

3. Componente de Autorizacao de Acesso a Dados - Este componente visa a autorizacao por parte

do utilizador em disponibilizar a aplicacao SocialVis, acesso aos seus dados.

4. Componente de Recolha de Dados - Este componente visa a ligacao da aplicacao a rede social

Facebook de forma a descarregar os dados do utilizador que forneceu a autorizacao.

5. Componente de Tratamento de Dados - Este componente foca-se em optimizar os dados recolhi-

dos do Facebook, executando contagens e desnormalizacoes que sao computacionalmente pesadas

para serem feitas em tempo de navegacao pelo utilizador.

45

6. Componente de Controlo - Este componente foca-se em manter uma lista de filtros, seleccionando

correctamente os dados para alimentar as visualizacoes.

7. Componente de Apresentacao - Este componente corresponde a biblioteca de visualizacoes que

compoem as diferentes vistas do SocialVis.

8. Componente de Interaccao - Este componente permite partilhar eventos entre as visualizacoes de

forma a que estas possam actualizar-se e filtrar os dados que apresentam, respondendo tambem a

interaccoes por parte do utilizador (ex: operacoes de mouseover ou clique).

Na Figura 3.13 pode evidenciar-se uma organizacao destes componentes numa vista de camadas de

forma a compreender bem as suas inter-dependencias.

Componente de Autorização de Acesso

a Dados

Componente de Recolha de Dados Componente

de Tratamento de Dados

Componente de Controlo

Componente de Apresentação

Componente de Interacção

API Facebook

API Dados SocialVis

Figura 3.13: Vista de Camadas do SocialVis

3.3.1 API Facebook

Este componente e fundamental, pois e ele que abstrai todos os pedidos feitos ao Facebook, seja de

autorizacao, seja de dados em concreto. Este componente assenta no Software Development Kit (SDK)

de PHP implementado pela propria equipa do Facebook.

3.3.2 API Dados SocialVis

Este componente e tambem muito importante, pois e atraves dele que todos os dados recolhidos da API

do Facebook sao armazenados para futura alimentacao das visualizacoes. Essenciamente consiste num

conjunto de servicos que permitem inserir dados na base de dados do SocialVis.

3.3.3 Componente de Autorizacao de Acesso a Dados

Uma vez que o SocialVis requer dados do Facebook acerca de um dado utilizador, e necessario que esse

mesmo utilizador de autorizacao de acesso aos seus dados pessoais. Essa autorizacao nao e dada directa-

mente pelo utilizador, i.e. o utilizador nao fornece as suas credenciais de acesso a rede social Facebook ao

46

SocialVis. Para isso, e usado o protocolo de autorizacao designado por OAuth. Nesse protocolo OAuth,

o utilizador e reencaminhado para o Facebook onde e confrontado com um pedido de autorizacao da

aplicacao SocialVis, que discrimina todos os escopos de dados que necessita de aceder acerca do utiliza-

dor. O utilizador, ao autorizar, esta a permitir que o Facebook crie uma chave unica de acesso que pode

ser depois utilizada para invocar a sua API em nome desse utilizador.

3.3.4 Componente de Recolha de Dados

Dependendo da utilizacao da rede social do Facebook, a quantidade de dados recolhidos da rede do

utilizador pode ser muito grande. Esse enorme volume de dados causa uma limitacao a forma como os

dados podem ser recolhidos. Outro problema esta relacionado com a limitacao de pedidos que podem

ser feitos a API numa determinada janela temporal4. A solucao encontrada para estes dois problemas

foi a implementacao de um sistema de Jobs. Este mecanismo de jobs consiste em encapsular varios

pedidos simples que sao executados sequencialmente. Cada execucao de um Job consiste numa execucao

diferente de um script PHP, sendo o tempo suficientemente pequeno para nao exceder o tempo limite

de execucao do script. A outra vantagem e que mesmo que o Facebook devolvesse algum tipo de erro por

excesso de pedidos, ou ao recolher os dados, o Job nao era tratado e poderia-se recomecar a partir dali

ao inves do inıcio.

3.3.5 Componente de Tratamento de Dados

O volume de dados recolhidos e em norma relativamente grande, assim, esses dados sao recolhidos

de forma normalizada. Essa normalizacao, na presenca de grandes volumes de dados, afecta a perfor-

mance da resposta na computacao de informacao para alimentar algumas visualizacoes (em especial a

visualizacao de interaccoes ao longo do tempo). Por isso, reutilizou-se o mecanismo de Jobs para execu-

tar contagens e desnormalizar dados de forma a aumentar a performance das visualizacoes na segunda

fase de utilizacao da aplicacao.

3.3.6 Componente de Controlo

De forma a manter as visualizacoes interligadas, e necessario manter uma lista de filtros que resulta

da interaccao do utilizador com as diferentes visualizacoes da aplicacao. Esses filtros sao mantidos na

navegacao entre diferentes vistas atraves de variaveis de sessao, que sao lidos quando uma visualizacao

vai apresentar uma dada informacao.

3.3.7 Componente de Apresentacao

Os dados gerados a partir das componentes anteriores nao podem ser apresentados em bruto. Para isso

foi preciso definir uma biblioteca de visualizacoes parametrizaveis que pudessem ser alimentadas por4No momento da escrita deste documento, o Facebook limitava o acesso a API a 1 pedido por segundo

47

esses mesmos dados.

3.3.8 Componente de Interaccao

Esta componente esta relacionada com gestao de eventos inter-visualizacoes: quando o utilizador inte-

rage com uma dada visualizacao (ex: mouseover, clique ou input de texto), existem outras visualizacoes

na pagina que adaptam os seus dados a essa interaccao. Este componente considera entao um BUS de

eventos que e partilhado por todas as visualizacoes carregadas numa pagina. Cada visualizacao reage

depois a eventos de interesse para dar informacao contextual ao utilizador.

3.3.9 Diagramas de Interaccao

Na Figura 3.14 pode visualizar-se o diagrama de interaccao que diz respeito a primeira fase do funcio-

namento do SocialVis: a recolha e tratamento de dados.

1

2

3

4

5

6

API FacebookComponente de Autorização de Acesso a Dados

Componente de Recolha de

Dados

API Dados SocialVis

Componente de Tratamento de

Dados

Figura 3.14: Diagrama de Interaccao da fase de recolha e tratamento de dados

No passo (1) o utilizador faz login com a sua conta do Facebook, autorizando a aplicacao SocialVis a

aceder aos seus dados pessoais. Assim que o SocialVis obtem uma autorizacao valida, entao pode (2)

invocar o componente de recolha de dados. Este componente de recolha de dados por sua vez vai (3)

contactar a API do Facebook para obter os dados necessarios ao funcionamento do SocialVis. Apos obter

esses dados, o componente de recolha de dados vai (4) pedir a API de Dados que os armazene. Tal como

foi referido anteriormente nesta seccao, o componente de recolha de dados implementa um sistema de

jobs, o que faz com que os passos 3 e 4 sejam repetidos exaustivamente ate que todos os dados necessarios

sejam guardados na base de dados do SocialVis. Apenas no final, o componente de tratamento de dados

48

(5) vai pedir certos dados a API de dados do SocialVis de forma a trata-los e depois (6) pedir para guardar

esses mesmos dados transformados e optimizados para um eficiente funcionamento do SocialVis.

A segunda, e ultima, fase do funcionamento do SocialVis consiste no acesso as visualizacoes. Na

Figura 3.15, esta representada a interaccao entre os componentes que permite o utilizador aceder e inte-

ragir com as visualizacoes definidas pelo SocialVis.

2

3

1

4

5

5

API FacebookComponente de Autorização de Acesso a Dados

Componente de Controlo

Componente deApresentação

Componente de Interacção

Figura 3.15: Diagrama de Interaccao da fase de acesso as visualizacoes

Apos o utilizador aceder a um dado endpoint da aplicacao SocialVis, esse pedido e tratado por um

elemento do componente de controlo. Esse componente comeca por (1) garantir que existe uma sessao

de utilizador de Facebook valida. Esse componente de autorizacao de dados, caso seja necessario, pode

(2) renovar o token de acesso aos dados do utilizador no caso deste ja ter expirado. Uma vez obtida

esse token de autorizacao, o componente de controlo (3) envia, para o componente de apresentacao, os

dados a serem usados pelas diversas visualizacoes. Se o utilizador depois interagir com uma dessas

visualizacoes, entao o componente de apresentacao vai (4) avisar o componente de interaccao que este

pode (5) notificar as restantes visualizacoes afectadas de forma a estas se actualizarem.

3.4 Implementacao

No desenvolvimento desta solucao utilizaram-se diferentes tecnologias com propositos distintos mas

complementares. Dado que o SocialVis e uma aplicacao web, para o desenvolvimento da interface com

o utilizador usou-se uma framework de componentes HTML5/CSS chamada Semantic UI. Esta framework

disponibiliza um conjunto de elementos visuais (i.e. botoes, tıtulos, seccoes, listagens, entre outros) ja

estilizados que permite uma rapida prototipagem de vistas em HTML5.

Para implementar as visualizacoes, utilizamos a linguagem Javascript, com recurso as bibliotecas

49

jQuery e D3.js5. A D3.js6 e uma biblioteca Javascript que e usualmente confundida como uma biblioteca

de visualizacoes. No entanto, o D3.js oferece sim um conjunto de primitivas que permitem facilmente

manipular documentos que sao baseados numa determinada estrutura de dados. Apesar das utilizacoes

mais comuns desta biblioteca serem manipulacoes de documentos em formato Scalable Vector Graphics

(SVG), daı a forte associacao a visualizacoes, o D3 nao oferece visualizacoes prontas a serem usadas, e

cada uma das visualizacoes foi desenhada atraves dessas primitivas de manipulacao de dados.

No que respeita a parte de back-end responsavel pelo processamento de dados, recorremos a lin-

guagem PHP, dado que o Facebook providencia um SDK de PHP que facilita o acesso a Graph Api7. O

armazenamento de dados e feito com recurso a uma base de dados MySQL. Para facilitar a estruturacao

da aplicacao, bem como a sua manutencao face ao aumento da dimensao e complexidade da mesma,

recorremos a framework Model View Controller (MVC) Laravel8. Uma arquitectura MVC, tem como ob-

jectivo principal separar a parte da logica de processamento, da parte de input e logica de apresentacao

associada a interface grafica.

A principal causa da escolha da biblioteca D3.js deveu-se ao facto de ser amplamente utilizada

pela comunidade de visualizacao para auxiliar na manipulacao de dados. O D3.js alem de facilitar

a manipulacao de dados, fornece um mecanismo de criacao de transicoes que permitem animar as

visualizacoes. Devido a complexidade que a aplicacao comecou a evidenciar, foi necessario adoptar uma

framework MVC para facilitar a estruturacao da aplicacao. O Laravel, foi adoptado, pois pela analise das

frameworks de MVC existentes, parecia ser a mais adequada de acordo com as necessidades.

Algumas visualizacoes presentes neste trabalho foram adaptadas de exemplos existentes na Inter-

net9. No entanto, dada a especificidade de dados manipulados pelo SocialVis, como tambem dos seus

padroes de interaccao, muitas visualizacoes tiveram de ser reescritas ou implementadas de raiz.

Uma das primeiras limitacoes encontradas no SocialVis foi a inexistencia de primitivas que permi-

tissem ligar diferentes visualizacoes para que estas pudessem realimentar-se umas as outras quando o

utilizador interagisse com uma delas (ex: partilhar filtros). Para colmatar este problema, desenvolveu-se

uma biblioteca em Javascript chamada SocialVis.js que agrupa funcoes para desenhar todas as visualizacoes,

bem como um mecanismo interno de comunicacao por eventos. Assim, em cada definicao de visualizacao

na biblioteca SocialVis.js, o programador declara determinados eventos de interesse aos quais deseja

subscrever. Uma vez que qualquer outra visualizacao despolete um dado evento, as visualizacoes que

subscreveram esse tipo de evento sao notificadas e podem adaptar os dados que estao a mostrar a esse

evento.

Outra biblioteca que se pensou usar para implementar funcionalidades de filtragem de dados foi a

biblioteca Crossfilter.js. Esta biblioteca permite definir um array de objectos Javascript, e depois instan-

ciar dimensoes em cima desse conjunto de dados pelas quais e depois possıvel filtrar (e.g.: dimensao do

5http://d3js.org/ (Visitado em 15-10-2014)6nome tem origem no seu proposito: Data-Driven Documents7https://developers.facebook.com/docs/graph-api (Visitado em 15-10-2014)8http://laravel.com/ (Visitado em 15-10-2014)9https://github.com/mbostock/d3/wiki/Gallery (Visitado em 15/10/2014)

50

genero, dimensao da idade, dimensao dos grupos, etc...). No entanto, essa bibilioteca nao esta optimi-

zada para um numero muito elevado de dimensoes concorrentes. Os autores da biblioteca dizem10 que

mais de 8 a 16 dimensoes introduz um grande overhead, sendo que nao existe suporte para mais de 32

dimensoes. Como o SocialVis permite filtrar nao so por genero, estado da relacao, paıs, como tambem

todos os likes (i.e. cada filme especıfico, bandas, entre outros), o Crossfilter nunca seria uma solucao

suportavel dado que facilmente se excede o numero de dimensoes suportadas pela biblioteca.

Para resolver este problema dos filtros, optou-se por utilizar variaveis de sessao onde se guardam

os filtros activos. Uma vez activo um novo filtro, essa lista e actualizada e a tabela da base de dados de

amigos filtrados a partir da qual se executam todas as queries e alterada de acordo com essa lista. As-

sim, estando os amigos ja previamente filtrados, todas as funcoes que alimentam as visualizacoes estao

automaticamente filtradas porque executam as suas queries contra essa tabela ja previamente filtrada.

A API do Facebook traz algumas limitacoes que se mostraram particularmente desafiantes neste

trabalho. A principal foi a organizacao da informacao disponibilizada pela API: os dados nao estao

organizados da forma que as visualizacoes presentes no SocialVis esperam. Assim, obter dados para

alimentar uma dada visualizacao e um processo que pode demorar muito tempo pois tem de ser invo-

cados 2 ou 3 endpoints para cada item de interessa para obter todos os dados necessarios.

Este grande numero de invocacoes ao Facebook tem as suas consequencias: o Facebook limita os

pedidos a sua API a 3600 pedidos por hora (i.e. 1 pedido por segundo). E entao de esperar que um

utilizador com uma rede social de tamanho consideravel, por exemplo com mais de 500 amigos, e com

uma actividade de posts, comentarios e chat tambem elevada esgote facilmente esse limite. Tambem o

facto da aplicacao ser desenvolvida em PHP, facilmente o tempo de resposta do pedido HTTP excede

o limite dado que pode levar meio dia a fazer download de todos os dados referentes a um utilizador.

Estes problemas resolveram-se fazendo throttling aos pedidos atraves da implementacao de Jobs. Jobs

sao essencialmente tarefas que sao guardadas na base de dados, e que sao executadas com intervalos de

1 segundo para garantir que nao se atinge o limite de pedidos por hora do Facebook. Sao tambem eles

que permitem que o tempo de resposta do pedido HTTP nao exceda o limite definido pelo servidor, ou

pelo proprio browser.

Outro problema de implementacao que vale a pena mencionar e a estrutura das mensagens do Face-

book. Se em redes sociais como Twitter, a existencia de topicos trending e um conceito de primeira ordem

gracas ao uso de hashtags, no Facebook ja nao existe esse padrao de utilizacao. Assim, para fornecer a

visualizacao de analise de interaccoes e topicos ao longo do tempo, foi preciso guardar o texto de todas

as mensagens, comentarios e posts por dia. Depois, para cada dia, foi preciso efectuar uma contagem

dos tres topicos mais falados, em que os topicos foram descobertos a partir do texto e nao do conceito

de topico mesmo. Este processo, visa mitigar o problema da escala temporal que mostra a evolucao das

interaccoes e dos topicos ao longo do tempo. No entanto, como a janela temporal definida para essas

visualizacoes e o tempo de existencia de conta no Facebook, utilizadores muito activos e registrados ha ja

algum tempo, causaram problemas de fluidez na interaccao dessas mesmas visualizacoes. Talvez uma

10https://github.com/square/crossfilter/wiki/API-Reference#dimension

51

limitacao da janela temporal ao mes ou trimestre resolvesse esse problema de performance.

Outra limitacao encontrada foi as polıticas de privacidade do Facebook: se existem amigos do utili-

zador que nao permitem o acesso a uma determinada informacao (ex: mensagens e comentarios), entao

qualquer aplicacao externa ao Facebook como e o caso do SocialVis, nunca podera obter esses mesmos

dados. Esta limitacao nao pode ser resolvida, mas resultou na necessidade de verificacao de casos ex-

cepcionais de invocacoes ao pedido que tiveram de ser tratados de acordo com essa resposta negativa.

52

4Avaliacao

”A logica da validacao permite-nos mover

entre os limites do Dogmatismo e do Cepticismo.”

- Paul Ricoeur

Para avaliar a viabilidade da solucao proposta no capitulo anterior, bem como o seu contributo para o

estado da arte, realizamos 3 conjuntos de testes. Numa primeira fase, realizou-se um conjunto de testes

informais com o primeiro prototipo, para avaliar se a solucao estava no bom caminho, identificando

consequentemente possıveis alteracoes. Apos a implementacao do segundo prototipo, que constituı

numa solucao mais robusta, considerando ja as alteracoes resultantes dos primeiros testes, realizamos

dois conjuntos de testes com propositos distintos, mas interligados: testes de usabilidade e casos de

estudo.

As metodologias utilizadas em cada tipo de teste bem como os resultados principais serao apre-

sentados nas restantes seccoes, dedicando uma ultima seccao para fazer uma analise global de todo o

processo de avaliacao.

Ambiente de teste

Os testes foram efectuados em dois tipo de locais: casa dos utilizadores e sala de trabalho, de acordo

com a conveniencia dos mesmos. Nos dois locais, tentou providenciar-se as mesmas condicoes: uma

sala com ambiente calmo, sem muitas distracoes, por forma a nao distrair os utilizadores do seu foco

principal.

Equipamento utilizado

Todos os testes foram realizados no mesmo computador: um portatil mac com processador 1.7 GHz

Intel Core i7, com memoria RAM 8 GB 1600 MHz DD3, a correr o sistema operativo OS X 10.9.5. O

monitor tem uma resolucao de 13 polegadas.

53

4.1 Testes preliminares

Apos a realizacao do primeiro prototipo, onde ainda existiam visualizacoes que nao estavam a ser ali-

mentadas com dados reais do Facebook, foi realizada uma primeira avaliacao informal com utilizadores,

onde se tentou obter o maximo de feedback nao estruturado dos mesmos. Para tal, foram utilizadas as

visualizacoes ja integradas com os dados do Facebook, e as restantes visualizacoes nao integradas foram

informalmente apresentadas de forma a verificar que informacoes os utilizadores eram capazes inferir

a partir das mesmas.

Esta avaliacao preliminar, foi realizada com 5 utilizadores, com o objectivo principal de verificar

a eficacia das visualizacoes para transmitir a informacao pretendida. Para esse efeito, realizamos um

estudo qualitativo, onde os utilizadores experimentaram a aplicacao livremente, durante 30 minutos.

Recorremos ao protocolo de pensar em voz alta para obter feedback imediato a medida que estes iam ex-

pressando as suas sugestoes e opinioes enquanto interagiam com a aplicacao.

Resultados

Nao serao detalhados os resultados obtidos nestes testes preliminares, pois a medida que se apre-

sentaram as propostas de visualizacao na seccao 3.2 do capitulo 3, foram sendo enunciadas as alteracoes

feitas ao primeiro prototipo resultantes deste primeiro conjunto de testes. Numa forma geral os utiliza-

dores mostraram surpresa e satisfacao no uso do SocialVis e no tipo de informacao que consegue agregar.

Em particular, mencionaram que o SocialVis lhes tinha revelado informacao que desconheciam sobre as

suas redes e relacoes. A maioria dos participantes mostraram interesse em continuar a utiliza-lo, o que

e um bom indicador da sua potencial importancia.

Da analise aos comentarios, identificaram-se vantagens, dificuldades e sugestoes para possıveis me-

lhorias, que foram tidas em conta no desenvolvimento do segundo prototipo. Um dos pontos menos

positivos destes testes, foi a falta de integracao das visualizacoes relativas a analise de interaccoes com

dados reais do Facebook, nao permitindo assim inferir com clareza a verdadeira adaptabilidade destas

aos dados que pretendiam analisar.

Apesar das suas limitacoes, estes testes foram cruciais, para corrigir alguns problemas que a primeira

solucao apresentava. O ideal seria a adopcao de uma metodologia de avaliacao iterativa e com curtos

ciclos de desenvolvimento, como tınhamos como primeiro objectivo.

Resultado desta primeira avaliacao, foram implementadas algumas alteracoes as primeiras visualizacoes,

bem como uma reestruturacao da aplicacao a nıvel tecnologico foi necessaria, para suportar o meca-

nismo de filtragem bem como as limitacoes que foram surgindo com a analise dos dados reais das

interaccoes. Surgiu assim o segundo prototipo, uma solucao mais robusta e completamente integrada

com os dados reais do Facebook. Para avaliar este ultimo prototipo, realizamos um conjunto de testes

formais, com um maior numero de utilizadores, para termos uma avaliacao forte e solida sobre a nossa

54

proposta. Estes testes serao analisados em detalhe nas seccoes seguintes.

4.2 Testes de usabilidade

Para avaliar o segundo prototipo, foram realizados testes de cariz quantitativo, nomeadamente: testes

de usabilidade. Nao sao usados dados pessoais dos utilizadores, mas sim dados reais de outra pessoa,

para manter as mesmas condicoes de avaliacao entre utilizadores, permitindo assim medir metricas de

usabilidade como: tempo numa tarefa, numero de erros e completude da tarefa. Foi utilizado um con-

junto de 20 utilizadores, dado que so a partir desse valor sera possıvel observar resultados estatısticos

significativos [29].

Estes testes tem como principal objectivo, avaliar a usabilidade da interface, bem como a capacidade

das visualizacoes transmitirem a informacao pretendida.

4.2.1 Metodologia

Dado o elevado numero de visualizacoes e a existencia de mais do que um menu de interaccao, foi

essencial dar uma explicacao previa da aplicacao.

Inicialmente foi feita uma demonstracao de igual forma para todos os utilizadores, durante cerca de 5

minutos. Apos esta demonstracao os utilizadores dispuseram de 10 minutos para navegar livremente na

aplicacao, sem terem conhecimento previo das tarefas. Durante este perıodo puderam colocar questoes

sobre o funcionamento da aplicacao, findo este perıodo nao houve mais interaccao entre o avaliador e o

utilizador.

O guiao do teste, bem como a lista das 8 tarefas esta disponıvel no apendice A. A ordem de execucao

das tarefas foi aleatoria, nao existindo dependencias entre elas, de forma a nao influenciar os resultados

obtidos por potencial experiencia adquirida pelo utilizador ao longo da sua execucao. Todas as tarefas

tem inıcio a partir do menu global, tendo sido removidos quaisquer filtros aplicados no decorrer das

anteriores.

Foi estabelecido um limite maximo de 5 minutos, para completar cada tarefa, caso nao seja terminada

nesse perıodo e dada como inconcluıda. Nao existe um limite maximo para terminar o teste, mas tendo

em conta a sessao de demonstracao inicial e o tempo de termino maximo dado a cada tarefa, cada sessao

durara aproximadamente 40 minutos.

Durante a execucao das tarefas recolhemos 3 medidas de usabilidade: tempo para completar a tarefa,

numero de erros cometidos durante a execucao da tarefa e completude da tarefa.

Foram criados conjuntos de tarefas com o proposito de avaliar a usabilidade de cada menu/vista em

particular, tendo contundo cada tarefa um objectivo especıfico. Os objectivos globais e especıficos de

cada visualizacao sao apresentados a seguir:

55

Exploracao menu/vista global

• Tarefa 1: Das 4 pessoas com quem o David interage mais, distinga qual e aquela com quem

mais interage e qual o numero de posts trocados

1. Identificar se o utilizador e capaz de depreender que atraves do menu global consegue en-

contrar os contactos com quem interagiu mais;

2. Identificar se o utilizador consegue perceber atraves da visualizacao qual e o contacto com

quem mais interage, visualizando o tamanho do queijo, bem como identificar que esta visualizacao

lhe da uma analise global dos diferentes tipos de interaccao;

• Tarefa 2: No global qual foi o topico mais popular durante a semana de 08-01-2012 a 15-01-2012

( 2a semana Janeiro 2012).

1. Identificar se o utilizador consegue depreender que para analisar quais os topicos mais fa-

lados no global, independentemente do utilizador a analisar, tem de utilizar o menu global,

dado ser o menu dedicado para fazer analises globais;

2. Identificar se o utilizador e capaz de identificar qual o topico mais popular atraves de um

streamgraph;

3. A facilidade de interaccao com a manipulacao da barra temporal;

• Tarefa 3: Quais sao os 4 amigos do David que vivem nos EUA?

1. identificar se o utilizador e capaz de depreender que pode interagir com o tooltip do mapa

para detalhar quais os amigos nessa condicao. Isto serve para avaliar tanto a visualizacao

que analisa o estado da relacao bem como a visualizacao do mapa mundo, pois utilizam o

mesmo mecanismo;

Exploracao menu/vista grupos em comum

• Tarefa 5: Quem pertence ao grupo Blackout?

1. Identificar se o utilizador e capaz de depreender que atraves do menu grupos consegue ana-

lisar quais os contactos que pertencem a um determinado grupo;

2. Identificar se consegue aplicar o conceito de filtro associado a este menu;

Exploracao menu/vista likes em comum

• Tarefa 4: Identifique qual e a pessoa com quem o David partilha mais gostos musicas e diga 3

artistas partilhados com essa pessoa que comecam com a letra A?

1. Identificar se o utilizador e capaz de depreender que atraves do menu likes consegue analisar

quais os interesses partilhados com os seus contactos;

2. Verificar se o utilizador consegue associar a analogia orbital para identificar qual o contacto

com mais interesses partilhados;

3. Identificar se o utilizador e capaz de perceber que e possıvel filtrar os contactos a apresentar

por categoria de interesse;

4. Identificar qual e o mecanismo que o utilizador utiliza para distinguir quais os likes que

56

partilha com um contacto em particular: mouseover destacando os interesses na barra lateral

ou mouseclick filtrando o contacto e consequentemente o universo de likes a presentar;

Exploracao menu interaccoes/vista interaccoes individual

• Tarefa 6: Dada a pessoa com quem o David interagiu mais identifique quem e que fez mais

likes a quem, e qual o seu numero

1. Identificar atraves de que forma acede a esta informacao;

2. Identificar se e capaz de perceber que apenas atraves do menu interaccoes consegue fazer

uma analise da direccionalidade do tipo de interaccao;

• Tarefa 7: No dia 11 de Agosto de 2014, foi a Sofia Ines que falou mais com o David ou ao

contrario e quais foram as palavras que a Sofia mais usou nesse dia?

1. Identificar se o utilizador e capaz de perceber como eliminar um contacto para seleccionar

outro a analisar;

2. Analisar mais uma vez a facilidade de manipulacao da barra temporal;

3. Indentificar de que forma consegue inferir quem interagiu mais: se atraves da analise dos

picos do grafico ou atraves do tooltip;

4. Identificar se e capaz de depreender que ao interagir com a visualizacao consegue obter as

palavras mais faladas de acordo com a pessoa;

Exploracao menu interaccoes/vista interaccoes comparacao

• Tarefa 8: Compare entre o Ricardo Rodrigues e a Ana Raquel Silva quem e que interagiu mais

com o David no total das interacoes

1. Identificar se o utilizador e capaz de perceber em que menu pode comparar duas pessoas em

especıfico;

2. Identificar que visualizacao utiliza para esse proposito: estamos a espera que utilize a visualizacao

que fornece uma analise global do total das interaccoes;

Avaliar a utilizacao da funcionalidade de search: Tarefa 5, Tarefa 7 e Tarefa 8.

No inıcio do teste foi pedido aos utilizadores para realizarem um pequeno questionario apenas para

recolha de dados de perfil (Anexo A.2), bem como no fim, mas neste caso apenas sobre a aplicacao

(Anexo A.3).

O questionario final era composto por 10 perguntas padrao, correspondentes ao metodo de avaliacao Sys-

tem Usability Scale (SUS) [21], utilizado na avaliacao deste tipo de sistemas, sendo as 5 restantes elabo-

radas por nos por forma a avaliar a utilidade da nossa ferramenta.

57

4.2.2 Utilizadores

Como foi enunciado anteriormente, utilizamos um conjunto de 20 utilizadores, dando preferencia aqueles

que fizessem uma utilizacao habitual do Faebook, nao comprometendo os resultados dos testes por esta-

rem pouco familiarizados com os conceitos inerentes a esta rede social.

Figura 4.1: Estatısticas de perfil dos utilizadores

A Fig. 4.1 mostra o perfil da amostra de utilizadores, verifica-se que a maioria e experiente com

novas tecnologias, o que pode ser um factor a favor ou contra na avaliacao da aplicacao. No decorrer

dos testes, verificou-se que os utilizadores mais experientes, muitas vezes nao ouviam o que o avaliador

estava a explicar durante a demonstracao e alguns nao quiseram explorar a aplicacao ou fizeram-no

muito superficialmente, pois julgavam estar a vontade com qualquer tipo de aplicacao. Isto pode ser um

dos factores que comprometeu os resultados de algumas tarefas, dada inequalidade de conhecimento

sobre aplicacao. Houve utilizadores que exploraram realmente a aplicacao e colocaram duvidas e outros

ignoram esse passo, o que pode ter dificuldade a execucao de algumas tarefas que podem nao ser tao

obvias.

4.2.3 Resultados testes de usabilidade

Analisando a tabela 4.1 com os resultados, verifica-se que a tarefa 2 e a tarefa 7 apresentaram alguns

problemas, dada a percentagem de sucesso nao ser de 100%, o que significa que alguns utilizadores

nao a conseguiram terminar nos 5 minutos disponıveis. Alem disso, sao as tarefas que apresentam

maior numero de erros bem como as que tiveram tempos maximos maiores, devido tambem a sua

complexidade. No entanto, estas duas tarefas sao as que apresentam tambem o maior desvio padrao, o

que significa que diferentes utilizadores tiveram tempos muito dispersos do valor medio, bem como os

erros.

58

Tempo (em s) Erros Completude Tarefa

Tarefa x σ Max Min x σ Max Min %Sucesso

Tarefa 1 26.3 14.21 60 8 0.1 0.31 1 0 100%

Tarefa 2 107.45 80.08 300 37 0.55 0.83 3 0 90%

Tarefa 3 18.3 7.02 35 10 0 0 0 0 100%

Tarefa 4 9.75 2.47 14 4 0 0 0 0 100%

Tarefa 5 27.5 21.97 110 13 0.25 0.79 3 0 100%

Tarefa 6 33.2 23.02 117 9 0.15 0.67 3 0 100%

Tarefa 7 100.35 61.98 300 35 0.6 1.43 5 0 95%

Tarefa 8 36.25 16.40 69 17 0 0 0 0 100%

Tabela 4.1: Resultados dos testes de usabilidade

Problemas manipulacao temporal

Ambas as tarefas 2 e 7, requerem manipulacao da barra temporal, a primeira para manipular o

streamgraph no menu global e a segunda para manipular a escala temporal no menu interaccoes. O

principal problema, para os utilizadores nao conseguirem terminar a tarefa, ou demorarem mais tempo,

foi de facto a dificuldade em perceber como era feita a manipulacao da barra temporal, e de que forma

afectava as visualizacoes em analise. Dois dos utilizadores que falharam uma destas tarefas (U11 e U14,

como pode ser visto na tabela do anexo C.1), apos executarem a outra tarefa que tambem requeria a sua

manipulacao temporal, ja nao cometeram o mesmo erro, pois foi explicado o funcionamento da barra

temporal. Apos esta explicacao os utilizadores acharam que fazia sentido o funcionamento da barra,

contundo na sua maioria os utilizadores ao interagirem a primeira vez com a barra, fizeram algumas

manipulacoes ate perceberem o seu funcionamento, sendo poucos aqueles que rapidamente perceberam

a sua utilizacao. Os utilizadores que demoram mais tempo revelaram que nunca tinham interagido com

um componente de manipulacao temporal.

O desvio padrao nos erros foi maior na tarefa 7, essencialmente por dois motivos: (1) os utilizadores

ao sentirem dificuldade em encontrar a data pedida, fez com que pensassem que estavam a analisar

a visualizacao errada, fazendo com que mudassem de menu constantemente a procura da resposta;

(2) outros utilizadores nao identificaram logo quais foram as palavras mais faladas atraves do tooltip,

procurando resposta na visualizacao abaixo, que fornece uma analise global (V2 menu de interacoes-

vista de comparacao), pois estavam a espera que o detalhe escolhido na visualizacao de cima afectasse

todas as outras, dado ser o que acontece em outras visualizacoes.

Da realizacao destas 2 tarefas, surgiram algumas sugestoes de alteracao a barra temporal:

• Disponibilizar uma opcao para escolher a data de fim e de inıcio atraves de um calendario, para

ser mais facil a procura por uma data especıfica;

• Permitir seleccionar por mes ao clicar no mes respectivo da barra;

59

• Permitir restringir o intervalo a analisar atraves da seleccao directa na visualizacao;

Problemas streamgraph

No global, a tarefa 2 foi a que teve uma percentagem de sucesso inferior, devido nao so ao problema

identificado anteriormente, mas tambem dada a dificuldade sentida em identificar qual o topico mais

frequente. Um utilizador deu a resposta errada porque nao conseguiu perceber se era a area ou a altura

que correspondia a um maior numero de ocorrencias da palavra, tendo optado por aquele que apresen-

tava uma altura maior, dando a resposta ”fixe”. Verificou-se que outros utilizadores, tambem hesitaram

na resposta a dar, devido a essa duvida, contudo deram a resposta certa no final.

A escala temporal neste grafico quando e representada em detalhe apresenta a data no formato

Ano/Mes/Dia, o que foi um factor que contribuiu para causar ainda mais confusao junto dos utili-

zadores, dificultando a analise do mesmo, pois o formato utilizado em Portugal corresponde a Di-

a/Mes/Ano. Este formato foi utilizado, pois e o formato que o Facebook devolve com as mensagens,

so se identificou que isto seria um potencial problema, quando comecamos a executar os testes.

Problemas distincao de funcionalidades entre V1 Menu Global e V1 menu interaccoes

Outro problema, que possivelmente contribuiu para um desvio padrao maior na tarefa 2 e 7, foi

tambem a dificuldade em distinguir qual a visualizacao que permitia fazer uma analise global dos

topicos. Na tarefa 2, talvez devido a resolucao do ecra ser pequena e os utilizadores, nao consegui-

rem visualizar a vista toda do menu global, tendo de fazer scroll, fez com que alguns utilizadores dis-

traıdos procurassem a resposta no menu global sem fazer scroll e fossem por exclusao de partes ao menu

interaccoes, surpresos de nao encontrarem resposta, lembravam-se que a resposta estava no menu glo-

bal. O mesmo acontecia, quando os utilizadores realizavam primeiro a tarefa 2 e depois a tarefa 7, como

eram pedidas as palavras mais faladas estes pensavam que a resposta estaria no menu global, pois era

onde apareciam palavras, mas nao tinham sucesso, pois nao e possıvel comparar as interaccoes entre

duas pessoas. Os utilizadores disseram que se enganaram em grande parte por distraccao e no caso da

tarefa 2 por se esquecerem que a vista global tinha a V6 escondida.

4.2.4 Resultados questionario final

O questionario final era constituıdo por 2 conjuntos de questoes, um conjunto para avaliar a usabilidade

da aplicacao, recorrendo a questoes da SUS, e 5 questoes para avaliar a utilidade da mesma, onde foi

utilizada a mesma escala de concordancia da SUS. No final foi feita uma pergunta de resposta aberta

onde era pedido aos utilizadores para fazerem sugestoes a aplicacao.

Analise questoes SUS

A tabela 4.2 apresenta os resultados referentes as questoes da SUS, de onde se pode verificar que a

media da pontuacao obtida e 77.5, que representa um valor acima da media para este tipo de avaliacao.

60

Isto e um indicador de que a aplicacao apresenta um bom grau de usabilidade perceptıvel pelos utili-

zadores. O desvio padrao e de 11.69, o que nao e muito elevado, demonstrando que nao houve muita

discrepancia de valores. Contundo, apenas duas pessoas deram uma pontuacao abaixo de 70, o que

influenciou com que o desvio padrao fosse um pouco mais alto.

Pontuacao SUS

x 77.5

σ 11.69

Max 97.5

Min 52.5

Tabela 4.2: Resultados SUS

Analise questoes sobre a utilidade do SocialVis

As questoes Q11 e Q12 pretendiam avaliar se os utilizadores acharam que as visualizacoes eram

capazes de ajudar os utilizadores a perceber como se relacionavam com os membros da sua rede, e se

a aplicacao era capaz de revelar informacao que estes desconheceriam se utilizassem apenas o Face-

book. Segundo a percepcao dos utilizadores, os resultados positivos patentes na Fig. 4.2 mostram que os

objectivos do SocialVis foram atingidos.

Relativamente a Q13, que pretende analisar se a estruturacao da aplicacao em 4 menus faz sentido,

as respostas foram maioritariamente positivas, mas houve divergencias de opinioes.

A Q14 pretendia avaliar se os utilizadores realmente perceberam qual era o objectivo do SocialVis,

tendo todos respondido favoravelmente.

Figura 4.2: Estatısticas de perfil dos utilizadores

As sugestoes feitas pelos utilizadores na Q15, foram tidas em conta durante a discussao dos resulta-

61

dos na seccao anterior.

4.3 Casos de estudo

Atraves dos testes de usabilidade descritos anteriormente e possıvel avaliar se os utilizadores sentiram

dificuldades ao utilizar a aplicacao, identificando potenciais problemas de usabilidade. Contudo, um

dos inconvenientes deste tipo de testes e que os utilizadores nao estao a analisar os seus dados reais, o

que pode levar ao desinteresse durante a realizacao das tarefas. Isto pode de certa forma condicionar

a sua percepcao em relacao a utilidade da aplicacao quando aplicada a sua propria informacao pes-

soal. Sendo um dos objectivos deste trabalho avaliar a reaccao dos utilizadores a analise da sua propria

informacao pessoal, os casos de estudo sao os que melhor se enquadram. Pretendemos assim com os

casos de estudo responder a questoes como: Os utilizadores sao capazes de perceber as visualizacoes?

Os utilizadores sao capazes de descobrir informacao que desconheciam? Que historias podem resultar

destas descobertas?, etc. Apesar destes testes serem mais difıceis de analisar, tendo em conta um ob-

jectivo definido, sao essencias na medida em que permitem avaliar se o SocialVis e realmente capaz de

revelar informacao que possa ser pessoalmente relevante para estes.

4.3.1 Utilizadores

Foram utilizados 5 utilizadores, dos 20 que realizaram os testes de usabilidade. Dada a sensibilidade dos

dados recolhidos, alguns utilizadores tiveram receio de usar a aplicacao, apesar de ficar explıcito que

no fim do teste todos os dados recolhidos seriam apagados. A preparacao destes testes requerer algum

tempo, pois e necessario recolher e tratar previamente os dados dos utilizadores: podendo nalguns casos

demorar apenas 1 hora ou ate 6 horas, como aconteceu. Pessoas que facam uma utilizacao muito grande

do Facebook para trocar mensagens e que tenham muitos amigos, pode tornar a recolha de dados um

processo muito moroso.

4.3.2 Metodologia

O facto dos utilizadores ja terem realizado previamente os testes de usabilidade, fez com que nao fosse

necessario fazer uma demonstracao da aplicacao, ja estando estes familiarizados com o seu funciona-

mento. Foi utilizado o protocolo de pensar em voz alta, tal como aconteceu nos testes preliminares,

pois querıamos obter o maximo feedback dos utilizadores a medida que interagiam com as diferentes

visualizacoes. Os utilizadores dispuseram de 30 minutos para explorar livremente a aplicacao. Os tes-

tes foram gravados em audio, por forma a ser mais facil analisar os dados posteriormente. Foi pedida

autorizacao aos utilizadores para proceder as gravacoes, deixando explıcito que os dados nao seriam

fornecidos a terceiros, apenas serviriam pra analisar os resultados e que apos essa analise seriam apaga-

dos.

62

4.3.3 Feedback dos utilizadores

Os resultados dos testes foram satisfatorios, tendo sido uma ajuda os utilizadores estarem ja familiari-

zados com a aplicacao, pelo que nao se verificou constrangimentos de maior durante a sua utilizacao.

Um dos casos de estudo mais peculiares, foi uma sessao em que utilizador estava na presenca de

2 amigos que tinham realizado os testes de usabilidade anteriormente e que desejaram ficar. Esse de-

sejo deveu-se a curiosidade dos mesmos para ver que informacao o SocialVis iria revelar sobre a pessoa

amiga. O utilizador avaliado passou algum tempo a analisar as interaccoes que tinha feito com os ami-

gos presentes. Este utilizador procurou alturas do ano especıficas para constatar se as palavras que

pensava terem sido as mais utilizadas tinham sido identificadas pela aplicacao. De facto a aplicacao

identificou algumas dessas palavras, o que gerou excitacao nos amigos presentes, pois as palavras cor-

respondiam a nomes de pessoas por quem andavam apaixonados na altura. Foi bastante engracado ver

o entusiasmo que o utilizador e os seus amigos partilhavam entre si ao ver a informacao que ia sendo

revelada. Duas frases ditas por este grupo que deixou bem patente o possıvel valor acrescido que o

SocialVis pode trazer para a analise da relacao dos utilizadores com os seus contactos, foram:

”Quando e que a aplicacao esta online que eu quero usar?”

”Esta aplicacao e mesmo boa para fazer stalking”

Isto demonstra bem o entusiasmo sentido nao apenas pelos utilizadores deste caso em especifico,

mas por todos em geral. A capacidade dada aos utilizadores para explorarem as diferentes carac-

terısticas que partilham com os diferentes membros da rede, bem como a capacidade de filtrar as pes-

soas de acordo com determinadas caracterısticas foi considerado um valor adicionado relativamente

as solucoes que conhecem. Desta forma os utilizadores conseguiram estabelecer correlacoes entre os

contactos da rede.

Denotou-se em alguns casos, que a visualizacao do menu global que mostra os 4 contactos com quem

o utilizador interage mais (V5), por vezes ja nao correspondia bem a realidade actual. Isto significa

que: (1) podem aparecer contactos que ja foram importantes no passado, pois nao e tido em conta a

recentidade das mensagens (a Fig. 3.6 mostra que o utilizador a partir de 2013 praticamente de interagir

com esse contacto); (2) ou entao pode ser indicado que o utilizador fala mais com uma determinada

pessoa, comparativamente com outra, mas isso deixava de ser real se fossemos por exemplo analisar

tambem o historico de mensagens do Google Hangouts ou SMS.

Relativamente ainda as visualizacoes de analise de interaccoes constatou-se que:

• A vista do menu de interaccoes foi bastante apreciada, pois permitiu identificar padroes de interaccao

interessantes entre utilizadores.

• Os utilizadores constataram que nem sempre as pessoas com quem interagiam mais, eram aquelas

com quem partilhavam mais caracterısticas.

63

Na visualizacao de caracterısticas partilhadas (V2 menu global) os utilizadores acharam interes-

sante que as pessoas que apareciam na maioria das vezes nao eram aquelas com quem mantinham

uma relacao mais proxima. Contundo, um utilizador que tinha uns gostos musicais mais peculiares,

identificou que existia um contacto da rede com quem praticamente nao interagia, mas que partilhava

muitos desses gostos: o utilizador pensou que seria uma boa pessoa para ir a concertos. Identificou-

se que a grande similaridade de caracterısticas entre utilizadores, deve-se muitas das vezes ao elevado

numero de amigos partilhados, nao querendo isso dizer que exista grande similaridade relativamente a

interesses (likes), o que pode ser revelador de uma pessoa com um potencial de interesse elevado.

A visualizacao que mostra a distribuicao dos contactos pelo mundo (V2 menu global) foi bastante

elogiada, pois alguns utilizadores ficaram espantados por terem pessoas tao distribuıdas pelo mundo.

Um dos utilizadores, que ia viver para os EUA, foi ver quais eram os seus amigos que estavam la a viver,

para saber se estava interessado em iniciar contacto quando la chegasse.

Tal como aconteceu nos testes preliminares, alguns rapazes gostaram da possibilidade de consegui-

rem filtrar por estado da relacao, indo a procura das raparigas solteiras que vivem em Portugal, para

comparar entre elas quais as que partilham mais coisas em comum com eles. Se nao existisse o conceito

de filtragem neste caso, nao seria possıvel inferir esta informacao ou entao seria com muita dificuldade

atraves do Facebook. Noutro caso, uma senhora casada ficou interessada em saber quem da sua rede

tambem estava na mesma situacao.

Uma dificuldade sentida nestes testes, foi a necessidade de providenciar uma maneira facil de procu-

rar por uma pessoa em especıfico para estabelecer comparacao. Um utilizador ao analisar a vista global,

identificou que o seu namorado, nao estava presente em nenhuma das pessoas ”top”, e quis ir averiguar

o porque de nao ter tantas coisas em comum com ele. Mas isto pode tornar-se uma tarefa complicada,

pois para seleccionar uma pessoa em especıfico: (1) ou e possıvel a partir do menu global caso esta esteja

filtrada; (2) ou entao atraves de um menu de detalhe que apresente quais os utilizadores que partilham

determinadas caracterısticas, identificando se esta pessoa esta incluıda. Isto nao e um processo muito

simpatico para o utilizador, seria necessario dar a possibilidade de filtrar por uma pessoa em questao,

talvez atraves de alguma funcionalidade do menu global.

4.4 Discussao

Tanto os casos de estudo como os testes de usabilidade foram cruciais na avaliacao da nossa solucao. O

feedback recolhido ao longo dos testes destacou alguns problemas globais que deveriam ser resolvidos

numa iteracao futura.

Foi comummente evidenciado por parte dos utilizadores, alguma dificuldade em perceberem a pri-

meira como a manipulacao da barra temporal funcionava, o que causou alguns constrangimentos. Uma

solucao que tenha em conta algumas das sugestoes dadas pelos utilizadores pode ser essencial para

reduzir o esforco de percepcao.

64

Apesar de termos tentado disponibilizar uma solucao que parte do princıpio que o detalhe escolhido

numa visualizacao afecta todas as outras, principalmente devido ao conceito de filtragem utilizado,

houve uma visualizacao onde isso nao se constatou e que causou alguma estranheza nos utilizadores.

Os utilizadores estariam a espera que ao manipular a barra temporal, escolhendo um perıodo de tempo

especıfico, de alguma forma todas as outras as visualizacoes naquela vista fossem afectadas.

Tirando este problema de maior com as visualizacoes que requeriam manipulacao temporal, todos

os outros nao sao muito significativos, mas deveriam ser tidos em conta numa iteracao futura.

O SocialVis teve uma boa aceitacao por parte dos utilizadores, estes demonstraram interesse em uti-

liza-lo no futuro dado o potencial de informacao que este tem capacidade de revelar. Apesar de a par-

tida ser necessario alguma explicacao previa da aplicacao, todos eles acham que apos uma explicacao

cuidada da aplicacao parece simples e nao veem outra forma de a fazer. Alguns utilizadores manifesta-

ram interesse em que houvesse mais indicacoes de como interagir com as visualizacoes na aplicacao,

tendo ate um utilizador manifestado interesse em ser disponibilizado um vıdeo com uma pequena

demonstracao, tal como acontece no Facebook quando sao adicionadas funcionalidades novas.

Pensamos que o proposito a que aplicacao se destina foi cumprido, pois os utilizadores transmitiram

a ideia de que atraves do SocialVis conseguiram chegar a informacao de que outra forma nao consegui-

riam, principalmente no que diz respeito a analise de interaccoes.

65

5Conclusoes

”Eu penso e penso durante meses e anos.

Noventa e nove vezes, a conclusao e errada.

Na centesima vez, tenho razao.”

- Albert Einstein

A quantidade de informacao produzida actualmente pelos SRS como o Facebook e enorme. No en-

tanto, essa mesma informacao encontra-se dispersa e isolada por diferentes conceitos (e.g. chat, posts,

likes, comentarios). Essencialmente, a informacao e apresentada de forma momentanea e directa. Se

queremos saber onde vive um determinado contacto e possıvel ao consultar o seu perfil dessa pes-

soa. Ja saber quantos amigos vivem fora de Portugal, nao existe forma directa de o saber, mas seria

possıvel ao juntar essa particular informacao de todos os perfis. O mesmo acontece quando facilmente

sabemos que tema foi falado ontem com uma determinada pessoa. Saber qual a distribuicao do vo-

lume de conversacao nos ultimos 2 anos e difıcil. Em suma, os SRS com o Facebook nao providenciam

uma perspectiva analıtica, e entao e difıcil responder a perguntas como: quantos amigos meus vivem

no estrangeiro, ou das raparigas solteiras que conheco, qual e aquela com quem partilho mais artistas

musicais preferidos.

Embora existam cada vez mais trabalhos que tentem colmatar este problema, todos os que apre-

sentamos na analise de trabalho relacionado focam-se em ilustrar ou transmitir determinada informacao.

Nenhum dos trabalhos que discutimos procura providenciar uma visao geral, capaz de abordar diferen-

tes dimensoes de uma rede social simultaneamente.

Neste trabalho desenvolveu-se um conjunto de visualizacoes que, interligadas entre si, oferecem ao

utilizador a capacidade de responder a questoes que antes seriam muitos difıceis de responder. Essa ca-

pacidade deve-se ao facto das visualizacoes abordarem as diferentes dimensoes identificadas no estado

da arte.

Para validar essas mesmas visualizacoes, desenvolveu-se um prototipo designado por SocialVis, que

tem como objectivo usar essas mesmas visualizacoes para expor todo o potencial da informacao presente

num SRS como o Facebook para o utilizador. O utilizador assim consegue descobrir informacao acerca

de si e da forma como se relaciona com os seus contactos, que de outra forma seria muito difıcil.

67

Testes com utilizadores demonstraram que o prototipo nao foi difıcil de usar, e que realmente per-

mitia responder a questoes do ponto de vista analıtico. Em muitos dos testes com dados reais dos

utilizadores, muitos ficaram surpreendidos com a informacao que descobriram.

68

6Trabalho Futuro

”A melhor forma de prever o futuro e inventando-o.”

- Alan Kay

Os capıtulos anteriores introduziram um trabalho de investigacao relativo a uma tese que procura

dar resposta ao excesso de dados que sao originados nos SRS, e combater a pouca utilidade que es-

tes apresentam em bruto. Da solucao proposta, resultou um conjunto de visualizacoes e um prototipo

que procurou abranger as diferentes dimensoes identificadas no estudo de trabalho relacionado, satis-

fazendo os requisitos levantados a partir desse estudo. Este capıtulo procura descrever alguns passos

futuros relativamente a este trabalho de investigacao.

Do ponto de vista de optimizacao, talvez o prototipo do SocialVis pudesse beneficiar de uma re-

implementacao do mecanismo de filtragem no lado do cliente. Esta optimizacao iria contribuir para

uma navegacao mais fluıda entre vistas, onde o cliente nao teria de esperar pelo servidor para actualizar

as visualizacoes afectadas pelos filtros.

Dado que nem todos utilizam o Facebook, ou que existem outras redes sociais que disponibilizam

tambem uma API para acesso a alguma informacao, seria interessante extender o componente de recolha

de dados de forma a que o utilizador possa autorizar a aplicacao SocialVis a varios SRS. Redes sociais

como o Google+, o Twitter, o Instagram, ou ate mesmo outras tecnologias de comunicacao como os

servicos de Instant Messaging(IM), as SMS e o email. Se as visualizacoes propostas neste trabalho fossem

alimentadas com mais fontes de informacao, talvez os resultados finais obtidos estivessem mais perto

da realidade social do utilizador.

Outro ponteiro para trabalho futuro parte da re-implementacao como aplicacao nativa no desktop.

Esta sugestao prende-se com a dificuldade em arranjar utilizadores dispostos a que uma terceira aplicacao

possa aceder e armazenar todos os seus dados. Talvez garantir ao utilizador que os dados sao guarda-

dos localmente no seu computador viesse a reduzir esse mesmo receio, e houvesse uma maior adopcao

da solucao.

Finalmente, seria interessante exportar toda a informacao armazenada pelo SocialVis atraves de uma

API, para que outras solucoes com interesse nestes dados de sites de redes sociais pudessem aproveitar

todo o esforco que existe relativamente a recolha de dados.

69

Bibliografia

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74

AGuiao testes usabilidade

A.1 Guiao

Introducao

Bem-vindo!

A aplicacao que ira utilizar neste teste recolhe dados do Facebook e apos trata-los mostrara atraves

de visualizacoes de informacao, informacao da rede social do utilizador. Os dados que vao ser utilizados

nesta experiencia sao fictıcios. Com estes testes pretendemos assim avaliar a usabilidade da aplicacao e

a capacidade das visualizacoes transmitirem a informacao pretendida.

Salientamos que o objectivo deste teste e avaliar o sistema, e nao o utilizador. Sinta-se a vontade para

nos ajudar com crıticas ou sugestoes. Relembramos que os testes sao confidenciais.

No inıcio do teste sera pedido para realizarem um pequeno questionario apenas para recolha de da-

dos demograficos, bem como no fim, mas neste caso apenas sobre a aplicacao.

Descricao do teste

Inicialmente sera feita uma demonstracao da aplicacao, durante cerca de 5 minutos. Apos esta

demostracao o utilizador tera a sua disposicao 10 minutos para navegar livremente na aplicacao. Du-

rante este perıodo, o utilizador podera colocar perguntas sobre a aplicacao. Apos os 10 minutos, nao

podera existir mais interaccao entre o avaliador e o utilizador.

Durante a execucao das tarefas iremos recolher 3 medidas de usabilidade: tempo para completar a

tarefa, numero de erros cometidos durante a execucao da tarefa e completude da tarefa.

75

Tarefas

No inıcio de cada tarefa todos os filtros sao apagados, e recomecam a partir do ecra inicial.

Proposito: Explorar vista global

1. Das 4 pessoas com quem o David interage mais, distinga qual e aquela com quem mais interage

e qual o numero de posts trocados.

Resposta: Ricardo Rodrigues, Posts: 3

Tempo: No Erros: Task Completion:

Notas:

2. No global qual foi o topico mais popular durante a semana de 08-01-2012 a 15-01-2012 ( 2a se-

mana Janeiro 2012).

Resposta: fotos

Tempo: No Erros: Task Completion:

Notas:

3. Quais sao os 4 amigos do David que vivem nos EUA?

Resposta: Luıs Nascimento, Diogo Monica, Wang Ling, Kira Oslen

Tempo: No Erros: Task Completion:

Notas:

Proposito: Explorar vista de grupos em comum

4. Quem pertence ao grupo Blackout?

Resposta: Pedro Santos e Sergio Silva.

Tempo: No Erros: Task Completion:

Notas:

Proposito: Explorar vista de likes em comum

5. Identifique qual e a pessoa com quem o David partilha mais gostos musicas e diga 3 artistas

partilhados com essa pessoa que comecam com a letra A?

Resposta: Sofia Teixeira. Likes: Antena 3, Arcade Fire, Artic Monkeys

76

Tempo: No Erros: Task Completion:

Notas:

Proposito: Explorar vista de interaccoes individual e comparacao

6. Dada a pessoa com quem o David interagiu mais identifique quem e que fez mais likes a quem,

e qual o seu numero.

Resposta: Ricardo Rodrigues: 19

Tempo: No Erros: Task Completion:

Notas:

7. No dia 11 de Agosto de 2014, foi a Sofia Ines que falou mais com o David ou ao contrario e quais

foram as palavras que a Sofia mais usou nesse dia?

Resposta: Sofia Ines. Palavras: app, papolas, gaja

Tempo: No Erros: Task Completion:

Notas:

8. Compare entre o Ricardo Rodrigues e a Ana Raquel Silva quem e que interagiu mais com o

David no total das interacoes.

Resposta: Ricardo Rodrigues

Tempo: No Erros: Task Completion:

Notas:

77

A.2 Questionario perfil de utilizador

Pedimos que responda a este breve questionario apenas para recolher alguns dados demograficos e

definir a sua posicao face a utilizacao do Facebook e novas tecnologias. As respostas serao guardadas

anonimamente e nao serao fornecidas a terceiros.

1. Idade:

2. Sexo:

3. Habilitacoes literarias (concluıdo):

(a) 2 Inferior 12oAno

(b) 2 12o Ano

(c) 2 Curso tecnologico/profissional

(d) 2 Bacharelato

(e) 2 Licenciatura

(f) 2 Pos-graduacao

(g) 2Mestrado

(h) 2 Doutoramento

(i) Outros:

4. Frequencia de utilizacao do Facebook:

Todos os dias 3x por semana 1x por semana 1x por mes Nunca

5. Indique o nıvel de experiencia com novas tecnologias:

Muito experiente Experiente Intermedio Pouco experiente Inexperiente

78

A.3 Questionario de satisfacao

Obrigado por ter participado na avaliacao do nosso prototipo SocialVis. Pedimos agora que responda ao

seguinte questionario de satisfacao, que nao demora mais que 10 minutos a completar. Desta forma esta

a ajudar-nos a avaliar o que podera ser feito para melhorar o SocialVis. As respostas serao guardadas

anonimamente e nao serao fornecidas a terceiros.

Nas 14 questoes que seguem deve responder com uma cruz, indicando o quanto concorda com as

afirmacoes, numa escala de 1 (Discordo Fortmente) a 5 (Concordo fortemente).

Discordo

fortementeDiscordo Neutro Concordo

Concordo

Fortemente

1 2 3 4 5

1. Penso que gostaria de usar esta aplicacao

frequentemente

2. Achei a aplicacao desnecessariamente complexa

3. Achei que a aplicacao foi facil de usar

4. Penso que iria precisar do suporte de

alguem especializado para poder usar a aplicacao

5. Achei que as varias funcionalidades da aplicacao

estavam bem integradas

6. Achei que existiam demasiadas

inconsistencias na aplicacao

7. Eu acho que a maioria das pessoas iria aprender

a usar a aplicacao muito rapidamente

8. Achei a aplicacao muito complicada de usar

9. Senti-me confiante ao usar a aplicacao

10. Precisaria de aprender ainda muitas coisas antes

de conseguir comecar a usar a aplicacao com facilidade

11. Acha que a informacao apresentada

e util para ajudar a perceber com uma pessoa

se relaciona com os membros da sua rede social

12. Acha que a aplicacao e capaz de revelar

informacao acerca do utilizador que este desconheceria

se usasse apenas o Facebook

13. Acha que a divisao da aplicacao nos quatro ecras

principais (Global, Grupos, Likes e Interaccoes)

faz sentido

14. Acha que percebeu o proposito da aplicacao

15. Que comentarios/sugestoes gostaria de fazer?

79

BGuiao testes usabilidade

B.1 Guiao

Introducao

Bem-vindo!

A aplicacao que ira utilizar neste teste, recolhera dados da sua conta do Facebook e apos trata-los

mostrara atraves de visualizacoes de informacao, informacao acerca da sua rede social. Com estes testes

pretendemos assim avaliar a utilidade da aplicacao e a capacidade das visualizacoes transmitirem a

informacao pretendida.

Salientamos que o objectivo deste teste e avaliar o sistema, e nao o utilizador. Sinta-se a vontade para

nos ajudar com crıticas ou sugestoes. Relembramos que os testes sao confidenciais.

No inıcio do teste sera pedido para realizarem um pequeno questionario apenas para recolha de

dados demograficos, bem como no fim, mas neste caso apenas sobre a aplicacao.

Descricao do teste

Inicialmente sera feita uma demonstracao da aplicacao, durante cerca de 5 minutos. Apos esta

demonstracao o utilizador tera a sua disposicao 30 minutos para a explorar livremente. Sera utilizado

um protocolo de pensar em voz alta, em que o utilizador vai explicando o que esta a pensar sobre a

aplicacao a medida que vai interagindo com as diferentes visualizacoes.

Sera pedida autorizacao aos utilizadores para gravar em audio o que estao a dizer, por forma a ser

mais facil analisar os dados posteriormente. Os dados nao serao fornecidos a terceiros, apenas serao

utilizados para analisar os resultados, apos essa analise serao apagados.

81

B.2 Questionario pos-teste

1. Conseguiu descobrir informacao que desconhecia sobre a sua relacao com os seus contactos? Se

sim, o que descobriu?

2. Acha que a informacao que as visualizacoes mostram traduz verdadeiramente a sua relacao real

com os seus contactos? Explique porque.

3. Conseguiu inferir com quem e que interage mais? Se sim, foi facil explorar as visualizacoes

que mostravam essa informacao? Se nao, explique o que dificultou.

4. Gostaria que aplicacao fornecesse mais informacao alem daquela que ja fornece? Se sim, que

informacao?

5. Acha que esta aplicacao o ajudou a melhorar o autoconhecimento que tem da relacao com os

seus contactos da rede? Explique porque.

82

CResultados Testes

Usabilidade

C.1 Resultados testes de usabilidade por utilizador

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Tare

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Sim

180

Sim

Figura C.1: Resultados testes de usabilidade por utilizador

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