Análise exploratória e preditiva de padrões de uso em videoconferências

Abstract

Ferramentas de videoconferência facilitam a comunicação, oferecendo recursos úteis como o compartilhamento de imagem, voz e arquivos. Sua popularidade intensificou nos últimos anos, uma vez que muitas atividades passaram a ser realizadas de forma remota com o suporte desse tipo de tecnologia. Na educação, ferramentas de videoconferência são usadas para aulas a distância, reuniões, palestras e eventos científicos. O ConferênciaWeb é uma ferramenta de videoconferência desenvolvida e mantida pela Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP). Ela foi projetada para atender às demandas dos setores de ensino e pesquisa, sendo usada por muitas instituições de ensino superior, professores, pesquisadores e estudantes de todo o país. Este trabalho tem por objetivo explorar os dados registrados durante o uso do ConferênciaWeb, analisando a atividade dos usuários e a qualidade da sua experiência durante o uso da ferramenta. Os dados foram obtidos junto à RNP, contendo registros de mais de 18 milhões de usuários dos últimos quatro anos. Após o pré-processamento e preparação dos dados, foram aplicadas técnicas de visualização para a análise exploratória dos dados. Com isso, foi possível extrair informações relevantes, como o comportamento dos usuários em relação ao uso dos recursos oferecidos pela ferramenta e padrões nas avaliações da experiência de uso. Além disso, foram explorados algoritmos de classificação para a predição da qualidade da experiência do usuário. Em particular, foram aplicados modelos de random forest com acurácias médias de até 86%, além de analisadas as variáveis mais importantes para a tarefa preditiva. Os resultados alcançados a partir desta pesquisa permitem extrair informações relevantes para a tomada de decisão tanto por parte dos desenvolvedores da ferramenta, quanto dos usuários responsáveis por sua aplicação em atividades de ensino e pesquisa.