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[Fake+] News e Predição de Casos de Malária foram os Trabalhos Premiados do III Concurso de Teses, Dissertações e TCC do SBSI 2021

[Fake+] News e Predição de Casos de Malária foram os Trabalhos Premiados do III Concurso de Teses, Dissertações e TCC do SBSI 2021

Por Luiz Antonio Rodrigues (Unioeste)

O III Concurso de Teses e Dissertações em Sistemas de Informação (CTDSI) e o III Concurso de Trabalhos de Conclusão de Curso em Sistemas de Informação (CTCCSI) ocorreram durante o XVII Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI 2021), entre 7 e 10 de junho de 2021 (virtual a partir de Uberlândia, MG).

Os concursos foram coordenados pelos professores Rodrigo Pereira dos Santos (UNIRIO), Valdemar Graciano Neto (UFG) e Williamson Silva (UNIPAMPA), e contemplaram três fases:

  1. Revisão de cada artigo resumido por 3 a 4 membros do comitê de programa, incluindo um período de discussão e consenso.
  2. Bancas formadas por três pesquisadores experientes avaliaram os trabalhos selecionados em cada categoria a partir de textos completos.
  3. Apresentação oral para as mesmas bancas da Fase #2 durante o SBSI 2021 em junho. 

Em 2021, fora recebidos 38 registros de trabalhos, sendo 30 considerados válidos para a Fase #1: 5 teses de doutorado, 16 dissertações de mestrado e 9 trabalhos de conclusão de curso de graduação. Para as Fases #2 e #3, 9 trabalhos, sendo 3 de cada categoria, foram selecionados e avaliados por 3 bancas específicas, cada uma com 3 membros, considerando o texto completo e a apresentação ocorrida durante o SBSI 2021.

A classificação final levou em consideração a avaliação do texto completo do trabalho, de publicações aceitas/produtos gerados/aplicação e da apresentação durante o evento, sobretudo o impacto e a contribuição sob o tripé da área de Sistemas de Informação: pessoas, processos/organizações e tecnologias.

Independente da seleção e da classificação final, parabenizamos todos os autores que enviaram seus trabalhos ao CTDSI/CTCCSI 2021, nas diferentes vertentes de Sistemas de Informação no Brasil. Isto é de fundamental importância para o amadurecimento da pesquisa e da prática na área! Além disso, reforçamos que todos os trabalhos foram de excelente qualidade e produziram ótimos resultados para a sociedade, pela natureza da área.

Prof. Rodrigo Santos (UNIRIO)

Todos os detalhes do processo estão disponíveis em: https://sbsi2021.facom.ufu.br/pages/pt/concursos.html

Os vencedores em cada categoria foram os seguintes.

Doutorado

A banca avaliadora foi composta pelos professores Gleison Santos (UNIRIO), Julio Leite (PUC-Rio) e Vera Werneck (UERJ).

1º Lugar

Towards Automatic Fake News Detection in Digital Platforms: Properties, Limitations, and Applications
Autor: Julio C. S. Reis (UFMG)
Orientador: Fabrício Benevenuto (UFMG)

A tese tem como objetivo investigar abordagens práticas para a detecção automática de notícias falsas disseminadas em plataformas digitais. Para isso, inicialmente nós pesquisamos um grande número de trabalhos recentes e relacionados como uma tentativa de implementar atributos propostos na literatura para a detecção de notícias falsas. Isso nos possibilitou propor novos recursos, explorar conjuntos de dados rotulados disponíveis e propor um novo conjunto de dados para avaliar o desempenho de previsão das atuais abordagens de aprendizado de máquina supervisionadas na realização desta tarefa. Nossos resultados revelam que esses modelos computacionais propostos possuem um grau útil de poder discriminativo para detectar notícias falsas disseminadas em plataformas digitais. Além disso, nós propomos um arcabouço imparcial para quantificar a informatividade de atributos para detecção de notícias falsas.

Fizemos contribuições científicas relevantes e fomos capazes de impactar a vida das pessoas por meio da proposição de estratégias eficazes no combate à desinformação. E qualidade de tudo isso foi atestada pela comunidade. Isso é muito gratificante. Esperamos que nosso esforço seja útil para reforçar a importância das pesquisas realizadas no Brasil.

Julio Reis, autor da tese.

2º Lugar

Defining and Providing Pragmatic Interoperability: The MIDAS Middleware Case
Autor: Elivaldo Lozer Fracalossi Ribeiro (UFBA)
Orientadoras: Daniela Barreiro Claro (UFBA) e Rita Suzana Pitangueira Maciel (UFBA)

3º Lugar

Coral: A Framework based on Social Network Analysis to Support the Startup Ecosystem Management
Autor: Rafael Escalfoni (PPGI/UFRJ)
Orientadora: Jonice Oliveira (PPGI/UFRJ)

Mestrado

A avaliação dos trabalhos foi feita pelos professores Davi Viana (UFMA), José Maria David (UFJF) e Simone Vasconcelos (IFF).

1º Lugar

Characterizing Reactions and Comments Associated with News on
Facebook
Autor: Samuel S. Guimarães (UFMG)
Orientador: Fabrício Benevenuto (UFMG)

O principal objetivo foi criar um diagnóstico aprofundado de notícias e opiniões, com foco no ecossistema do Facebook no Brasil.  Para isso, primeiramente foi desenvolvido um método para medir o viés político das páginas do Facebook em um determinado país utilizando um processo de bola de neve a partir de uma lista inicial de perfis de pessoas públicas que declaram abertamente sua ideologia. A segunda contribuição é uma caracterização detalhada de uma amostra abrangente dessas páginas apresentando seu viés político, dados de demografia do seu público, reações as suas postagens e uma medida do ódio presente nos comentários, chamada toxicidade, focando nas três categorias de páginas citados: mídia tradicional, mídia alternativa e figuras públicas. Esta metodologia e seus resultados devem se tornar ferramentas no projeto Eleições sem Fake para eleições de 2022.

O recebimento do título de mestre ou artigos aceitos no mestrado costumam ser as vitórias alcançadas, mas algumas vezes recebemos um reconhecimento a mais. Um reconhecimento não só para mim, mas também para o meu orientador que me acompanhou, para minha universidade que me deu várias oportunidades e para minha família que me incentivou. Um reconhecimento que espero merecer, com essa dissertação contribuindo para o meio acadêmico e a sociedade.

Samuel Guimarães, autor da dissertação.

2º Lugar

Avaliação da Qualidade de Sistemas de CRM
Autor: Jhonatan B. Boarim (COPPE/UFRJ)
Orientadora: Ana Regina C. da Rocha (COPPE/UFRJ)

3º Lugar

Study and definition of project attributes for selection of testing techniques for concurrent software
Autor: Italo Santos (ICMC/USP)
Orientadoras: Simone do Rocio Senger de Souza (ICMC/USP) e Silvana Morita Melo (UFGD)

Graduação

O ranking foi definido pelos professores André Freire (UFLA), Awdren Fontão (UFMS) e Emanuel Coutinho (UFC).

1º Lugar

Análise e predição de incidência de casos de malária no tempo e no espaço utilizando modelos deep learning
Autor: Matheus Felix Xavier Barboza (UPE)
Orientadores: Patricia Takako Endo (UPE) e Vanderson de Souza Sampaio (FVS-AM e FMT-HVD)

Apesar do declínio de casos e mortes, a malária continua sendo um dos principais problemas de saúde pública no Brasil. Em resposta a pedidos de novas pesquisas para a adaptação das estratégias de mitigação e erradicação da malária para se adequar às condições locais, este artigo apresenta duas principais contribuições: (a) a primeira contribuição é a proposição e a avaliação de modelos de deep learning para prever a ocorrência de malária no Estado do Amazonas, sendo um dos primeiros estudos que aplicam modelos de deep learning sobre dados de malária no Brasil, além de fazer uso de um conjunto de dados substancial, utilizando modelos de predição Random Forest, LSTM e GRU; e (b) a segunda contribuição é a metodologia aplicada para auxiliar na predição dos casos da doença.

Que saber mais? Assista o vídeo de apresentação no Evento.

Como pesquisador, pude me aprofundar ainda mais na área em que hoje me identifico; e trabalhar com modelos computacionais aplicados ao contexto da saúde no Brasil foi uma experiência muito importante e esclarecedora, ao entender na prática o potencial que a pesquisa tem para impactar positivamente no combate à malária. A premiação foi uma etapa muito significativa para incentivar a carreira acadêmica e reforçar ainda mais a importância da pesquisa científica no contexto em que o Brasil se encontra.

Matheus Barboza, autor do TCC.

2º Lugar

A Fog Computing Simulation Approach Adopting the Implementation Science and IoT Wearable Devices to Support Predictions in Healthcare Environments
Autor: Thiago G. Thomé (UFJF)
Orientadores: Mario A. R. Dantas (UFJF), Victor Stroele (UFJF) e Helady Pinheiro (UFJF)

3º Lugar

Apuração do Capital Social Acumulado a partir de Interações Sociais em Páginas Institucionais no Facebook
Autor: Kaique Matheus R. Cunha (IFG)
Orientador: Alan Keller Gomes (IFG)

IV CTDSI e CTD @CTCCSI 2022

Fique atento! A submissão dos trabalhos ao CTD e CTCC da área de Sistemas de Informação acontece normalmente no início do ano. Para 2022, poderão participar os autores de trabalhos concluídos em 2021.

Como citar este artigo

RODRIGUES, Luiz A. [Fake+] News e Predição de Casos de Malária foram os Trabalhos Premiados do III Concurso de Teses, Dissertações e TCC do SBSI 2021. SBC Horizontes, setembro. 2021. ISSN 2175-9235. Disponível em: http://horizontes.sbc.org.br/?p=6678. Acesso em: DD mês. AAAA.

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