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Título: ALUMNI TOOL: RECUPERAÇÃO DE DADOS PESSOAIS NA WEB EM REDES SOCIAIS AUTENTICADAS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LUIS GUSTAVO ALMEIDA

Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - Orientador
Catalogação:  02/08/2018 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34643@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34643@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34643

Resumo:
O uso de robôs de busca para coletar informações para um determinado contexto sempre foi um problema desafiante e tem crescido substancialmente nos últimos anos. Por exemplo, robôs de busca podem ser utilizados para capturar dados de redes sociais profissionais. Em particular, tais redes permitem estudar as trajetórias profissionais dos egressos de uma universidade, e responder diversas perguntas, como por exemplo: Quanto tempo um ex-aluno da PUC-Rio leva para chegar a um cargo de relevância? No entanto, um problema de natureza comum a este cenário é a impossibilidade de coletar informações devido a sistemas de autenticação, impedindo um robô de busca de acessar determinadas páginas e conteúdos. Esta dissertação aborda uma solução para capturar dados, que contorna o problema de autenticação e automatiza o processo de coleta de dados. A solução proposta coleta dados de perfis de usuários de uma rede social profissional para armazenamento em banco de dados e posterior análise. A dissertação contempla ainda a possibilidade de adicionar diversas outras fontes de dados dando ênfase a uma estrutura de armazém de dados.

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