Classificação automática de vídeos educacionais por meio de comentários apoiada por técnicas de Aprendizado de Máquina: uma análise experimental utilizando o Youtube

O avanço tecnológico permite que novos conteúdos sejam criados e disponibilizados via Web a cada minuto, propiciando grande avanço em diversas áreas. Entretanto, essa disponibilidade também aponta desvantagens no âmbito Educacional. Destaca-se que o excesso de materiais ofertados dificultam o processo de ensino-aprendizagem devido ao demasiado tempo utilizado em busca de conteúdos que atendam às necessidades dos usuários. Nesse sentido, novos métodos para identificar conteúdos educacionais, em vídeos, por exemplo, precisam ser desenvolvidos. Percebe-se, sob essa perspectiva, diferenças significativas nos comentários fornecidos por usuários em vídeos educacionais, indicando assim, potencial para que estes sejam utilizados para a seleção de vídeos educativos. Neste contexto, esse trabalho realiza a análise e coleta de comentários de 500 vídeos da plataforma Youtube, sendo 250 educacionais e 250 não educacionais, e utiliza técnicas de Mineração de Textos e Aprendizado de Máquina para desenvolver um modelo de classificação que, baseado nos vocábulos mais frequentes dos comentários dos vídeos, os categorize em educacionais ou não educacionais. Com isto, provê-se um mecanismo que filtra os vídeos de acordo com a sua classe e retorna ao usuário apenas vídeos de conteúdo educacional. Resultados obtidos demonstram que é possível categorizar vídeos educacionais e não educacionais com acurácia de até 91,30%, ao se utilizar o classificador Random Forest. Ademais, devido aos resultados promissores, desenvolveu-se a API SysVidEduc, que utiliza os comentários dos usuários nos vídeos do Youtube e os classifica automaticamente em educacionais ou não educacionais.