adding model validation

guinetik · Nov 9, 2023 · c63ca2b · c63ca2b
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diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md
@@ -4,6 +4,20 @@ This is the repository for the paper on the [Social Network Graph](https://en.wi
 
 This file documents the changes made to the paper.
 
+## [5.0.0] - 2023-11-09
+
+### Added
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+- New sections on model validation and detection
+
+### Fixed
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+- Text fixes
+
+### Changed
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+- Reworked the Echo Chambers chapter to account for model validation sections
+
 ## [4.0.0] - 2023-10-31
 
 ### Added

diff --git a/code/echo_chamber_detector.py b/code/echo_chamber_detector.py
diff --git a/paper/images/echo_chamber_model_validation.png b/paper/images/echo_chamber_model_validation.png
diff --git a/paper/images/echo_chamber_strength_by_homo.png b/paper/images/echo_chamber_strength_by_homo.png
diff --git a/paper/images/echo_chamber_strength_by_size.png b/paper/images/echo_chamber_strength_by_size.png
diff --git a/paper/images/echo_chamber_strength_pairplot.png b/paper/images/echo_chamber_strength_pairplot.png
diff --git a/paper/tex/05_networkanalysis.tex b/paper/tex/05_networkanalysis.tex
@@ -245,7 +245,7 @@ \section{Modelagem Baseada em Agentes}
 
 \begin{itemize}
 	\item Coeficiente Global de Câmaras de Eco (GEC): uma medida que quantifica a polarização de opiniões na rede. O GEC é calculado somando o produto das opiniões dos pares de usuários conectados por uma aresta na rede. Um valor positivo indica uma tendência de polarização, onde usuários com opiniões semelhantes estão mais propensos a se conectar entre si, enquanto um valor negativo indica uma tendência de diversidade de opiniões.
-	\item Coeficiente de Câmaras de Eco de Exposição (ECC): uma medida que avalia a polarização de opiniões com base na diversidade de exposição a diferentes perspectivas. O ECC é calculado para cada usuário, considerando as opiniões dos seus vizinhos na rede. Um valor alto de ECC indica que um usuário está principalmente exposto a opiniões semelhantes à sua, refletindo a existência de câmaras de eco.
+	\item Coeficiente Individual de Câmaras de Eco (ECC): uma medida que avalia a polarização de opiniões com base na diversidade de exposição a diferentes perspectivas. O ECC é calculado para cada usuário, considerando as opiniões dos seus vizinhos na rede. Um valor alto de ECC indica que um usuário está principalmente exposto a opiniões semelhantes à sua, refletindo a existência de câmaras de eco.
 	\item Opinião Média: uma medida que representa a opinião média dos usuários na rede. É calculada como a média das opiniões individuais de todos os usuários. A opinião média fornece uma visão geral do sentimento coletivo em relação a um determinado tópico na rede.
 	\item Exposição Média: uma medida que representa a exposição média dos usuários a diferentes perspectivas na rede. É calculada como a média das exposições individuais de todos os usuários. A exposição média reflete a diversidade de informações a que os usuários estão expostos e pode indicar o grau de pluralismo de opiniões na rede.
 \end{itemize}

diff --git a/paper/tex/09_echochamberdetection.tex b/paper/tex/09_echochamberdetection.tex
diff --git a/paper/tex/10_conclusion.tex b/paper/tex/10_conclusion.tex
@@ -74,7 +74,7 @@ \subsection*{Pipelines para Análise de Redes}
 
 \subsection*{Validação de Conteúdo e a Gestão de Polarização nas Redes}
 
-Ao discutir a das heurísticas desenvolvidas em nesse estudo em sistemas de informação integrados, em um cenário onde sistemas automatizados ganham cada vez mais espaço na análise de interações em redes sociais, a reflexão sobre os mecanismos de moderação de conteúdo torna-se crucial. O desenvolvimento de métricas quantitativas e heurísticas para a identificação de indícios de polarização em redes digitais carrega consigo uma responsabilidade significativa. O objetivo primário de sistemas baseados nas heuristicas desse estudo deve ser a melhoria contínua dos serviços prestados pelo poder público nas cidades e o aprimoramento das plataformas de cidadania ativa, como o Colab.
+Ao discutir a implementação das heurísticas desenvolvidas em nesse estudo em sistemas de informação integrados ao Colab e num cenário onde sistemas automatizados ganham cada vez mais espaço na análise de interações em redes sociais, a reflexão sobre os mecanismos de moderação de conteúdo torna-se crucial. O desenvolvimento de métricas quantitativas e heurísticas para a identificação de indícios de polarização em redes digitais carrega consigo uma responsabilidade significativa. O objetivo primário de sistemas baseados nas heuristicas desse estudo deve ser a melhoria contínua dos serviços prestados pelo poder público nas cidades e o aprimoramento das plataformas de cidadania ativa, como o Colab.
 
 As heurísticas de detecção de câmaras de eco e a análise de conteúdo postado pelos usuários, embora sofisticadas e valiosas, não podem operar isoladamente como juízes finais do que é considerado conteúdo polarizado. É imperativo que haja uma intervenção humana criteriosa, que atue como uma camada de validação final. Isto não apenas assegura a precisão e a relevância das conclusões do sistema, mas também protege contra a aplicação arbitrária de penalidades ou a remoção injustificada de conteúdo.