Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação
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A Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - PRPPG/UFVJM - tem a finalidade de apreciar, coordenar, auxiliar, deliberar e homologar as atividades de Pesquisa, Pós-Graduação e inovação da Instituição. A PRPPG possui um orgão de deliberação denominado Conselho de Pesquisa e Pós-Graduação - CPPG. A "Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação" é constituída pela Diretoria de Pesquisa e pela Diretoria de Pós-Graduação no campus sede da UFVJM e pelas diretorias de Pesquisa e de Pós-Graduação dos campi fora de sede.
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Item Taxonomia de traços de personalidade de usuários das redes sociais(UFVJM, 2021) Brito, Cecy Maria Martins; Guelpeli, Marcus Vinicius Carvalho; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)O presente trabalho de pesquisa foi desenvolvido no Programa de Pós-Graduação em Educação, da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, no âmbito da linha de pesquisa Educação e Tecnologias Aplicadas às Instituições Educacionais. Trata-se de uma pesquisa de cunho bibliográfico e quantitativo, cujo corpus foi composto por textos escritos por usuários da rede social Facebook e que teve como objetivo geral avaliar a hipótese de a taxonomia de textos ser capaz de contribuir para a identificação de traços de personalidade em textos de usuários dessa rede social, por meio do modelo computacional Cassiopeia. Para isso, foram analisados textos publicados pelos usuários, por meio da seleção de grupos, fechados e secretos, de pessoas que se dizem usuárias do Facebook. Utilizando o Cassiopeia, tais textos foram classificados em um determinado traço de personalidade, de acordo com o Big Five – ou os cinco fatores da personalidade (extroversão / introversão; neuroticismo / estabilidade emocional; socialização / agradabilidade; escrupulosidade / conscienciosidade ou realização; e abertura para experiência). A partir dessa classificação, pôde-se identificar esses traços e, por meio deles, agrupar, de maneira automática, inúmeros textos de usuários, além de descobrir conhecimentos implícitos, criar um conjunto de palavras que classificam os grupos de usuários e identificar o traço de personalidade característico destes. Os textos foram selecionados utilizando-se a mineração de textos para criar uma taxonomia de traços de personalidade. Os resultados da pesquisa foram considerados positivos, porque o procedimento computacional acima descrito agrupou os 100 textos selecionados em 26 clusters (pastas) a partir da taxonomia de traços de personalidade criada.Item Uma proposta de design de interação para uma ferramenta de coleta e mineração de textos em redes sociais online para fins de pesquisa científica(UFVJM, 2019) Gonçalves, Jésyka Milleny de Azevedo; Villela, Maria Lúcia Bento; Guelpeli, Marcus Vinicius Carvalho; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Villela, Maria Lúcia Bento; Santos, Caroline Queiroz; Barbosa, Glívia Angélica RodriguesAs redes sociais online têm se tornando cada vez mais populares e, associado a este crescimento, o volume de informação gerado em formato digital tem aumentado de forma significativa. Independentemente do tipo de rede social, é possível aproveitá-la como fonte de informação para a construção de conhecimento científico, nas mais diferentes áreas. Porém realizar tais atividades manualmente é absolutamente inviável, sendo necessária a utilização das técnicas de Mineração de Textos para analisar e extrair informações úteis dessa extensa base de dados. Em geral, há boas opções de ferramentas no mercado, contudo, se considerarmos a questão do ponto de vista acadêmico, seja por falta de habilidade para operar a interface dos programas existentes, ou desconhecimento de sua existência, a utilização de ferramentas experimentais ainda é relativamente baixa na pesquisa acadêmica nacional da área de mídias sociais. Neste contexto, esta pesquisa teve o objetivo de desenvolver o design da interação do Framework Oráculo, uma ferramenta de apoio ao processo de coleta e mineração de textos, voltada para o apoio de usuários que coletam e mineram dados em redes sociais online, para fins de pesquisa científica. A pesquisa foi desenvolvida inicialmente com a identificação das necessidades e definição dos requisitos dos pesquisadores de instituições de ensino em relação à coleta e análise de dados em redes sociais online e, em seguida, foi feito o design do framework, seguindo a abordagem do Design Centrado na Comunicação, seguido da construção do protótipo funcional de alta fidelidade. Uma avaliação preliminar do protótipo foi realizada junto aos seus potenciais usuários, e os resultados apontaram a facilidade de uso e a aceitabilidade da sua interface, proporcionando a satisfação dos usuários, que foi refletida na vontade de utilizar o Oráculo em suas pesquisas futuras. Assim, acredita-se que, com o trabalho, foi possível contribuir com as áreas de IHC e mineração de textos, ao trazer considerações sobre aspectos relevantes para o design e avaliação de ferramentas de coleta e mineração de dados provenientes de RSOs, sob o ponto de vista da interação humano-computador.Item Framework Oráculo: camada de coleta e mineração de textos para o Twitter(UFVJM, 2019) Oliveira, Hércules Batista de; Guelpeli, Marcus Vinícius Carvalho; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Guelpeli, Marcus Vinícius Carvalho; Fonseca, Alexandre Ramos; Villela, Maria Lúcia Bento; Maia, Renato DouradoAs redes sociais online constituem um importante espaço de convivência para a população, com aplicações em comunicação, diversão, propaganda, mobilização social e comunitária. Os dados compartilhados em tais redes constituem fonte de pesquisa de diversos trabalhos que buscam analisar as interações dos seus usuários. Para que se possam analisar os dados coletados de maneira eficiente, devido ao grande volume produzido por essas redes, faz-se necessária a utilização de técnicas de mineração de textos. Nesse processo de mineração de texto apresenta-se o desafio da falta de acesso direto aos dados das redes sociais online, o que torna necessário utilizar ferramentas especializadas para realizar a coleta de dados. O framework Oráculo, em desenvolvimento pelo grupo de pesquisa MTPLNAM, é formado por diferentes camadas. Nesta pesquisa foi desenvolvida a camada de coleta e mineração de textos, que aplica diferentes técnicas e algoritmos para coletar texto do Twitter, buscando contornar as limitações impostas pela API disponibilizada por ele, e integra um minerador de textos para analisar as coletas realizadas. Essa camada do framework dispõe de interface web, permitindo a utilização por pesquisadores não familiarizados com a área de computação. Foram realizados testes comparativos de desempenho entre o framework Oráculo e outra ferramenta semelhante de coleta e mineração de textos, o DMIT-CAT. Os resultados desses testes apontam que o framework Oráculo teve desempenho superior ao DMI-TCAT em número de tweets coletados nos cenários analisados. Testes estatísticos foram executados e validaram os resultados dos testes de desempenho.Item Controle informatizado de fluxo e histórico de trabalho de conclusão de curso(UFVJM, 2017) Santos, Jary Alves dos; Oliveira, Lorena Sophia Campos de; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Barros, Geórgia Fernandes; Franco, Mauro Lucio; Oliveira, Lorena Sophia Campos deA elaboração de artigos ou trabalhos científicos é uma constante no cotidiano de um estudante de graduação. Uma das principais produções científicas é o Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), o qual em alguns casos, figura como requisito parcial à obtenção do título de graduação. A vivência no ambiente acadêmico mostra que, na ocasião de elaboração de TCC, alguns erros podem ser cometidos e, nesse processo, há várias nuances que devem ser observadas. O desenvolvimento de um sistema Web de acompanhamento, histórico e controle de fluxo da produção pode representar um excelente recurso de auxílio na relação de cumplicidade que há entre orientadores e orientandos. Esta dissertação se propõe a desenvolver um sistema Web para essa finalidade, denominado “Academic DUX”. Este é um Agente Inteligente de Software que realiza verificações prévias de trabalho, comparação entre versões, comentários e acompanhamento dos mesmos através de uma linha de tempo. A automatização do processo de acompanhamento dos trabalhos, utilizando-se metodologia relacionada à Mineração de Textos, proporciona o aprendizado através dos acertos e erros dos orientandos, bem como as principais orientações dos professores.Item ENEM nas redes sociais: mineração de textos e clusterização(UFVJM, 2017) Silva, Leila Maria; Guelpeli, Marcus Vinícius Carvalho; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Guelpeli, Marcus Vinícius Carvalho; Fonseca, Alexandre Ramos; Sabino, Geruza de Fátima Tomé; Villela, Maria Lucia BentoA internet é hoje a maior fonte de informação eletrônica existente. Cresce a cada dia o número de usuários da internet, e consequentemente o uso das redes sociais online. São muitas as informações novas que ficam embutidas nas bases de dados textuais. Por causa da sua natureza dinâmica, ou seja, milhões de páginas surgem e desaparecem todos os dias, a tarefa de encontrar informações relevantes nessas bases de dados se torna muito difícil. As técnicas de mineração de textos para a descoberta de informações na web surgiram da necessidade de sanar este problema. O presente trabalho versa sobre a aplicação de métodos de mineração de textos com clusterização na grande quantidade de mensagens sobre o Exame Nacional do Ensino Médio no ano de 2016 provenientes da rede social Twitter. O foco deste estudo está na obtenção de grupos de textos, a fim de possibilitar uma visualização resumida e sintetizada dos assuntos mais comentados pelos usuários. Para manipulação dessas bases textuais, o Modelo Cassiopeia foi utilizado empregando seu algoritmo de agrupamento textual que tem como principal finalidade gerar agrupamentos, ou seja, clusters (grupos) de documentos textuais que apresentam algum tipo de similaridade. O Modelo Cassiopeia apresenta um limite de processamento com a quantidade máxima de 700 tweets. Os tweets passam primeiramente pela fase de limpeza dos textos no pré-processamento, logo após, a utilização do algoritmo no processamento e por fim, as análises dos resultados no pós-processamento. Os resultados obtidos neste trabalho mostram valores coesos quanto à similaridade dos documentos dentro de um cluster e entre os clusters, avaliados por medidas de agrupamento textual, proposto pelo Modelo Cassiopeia. Isso demonstra a aplicabilidade dessa proposta para a visualização sintetizada das informações mais significativas de um determinado tema, muitas vezes permitindo que ações sejam antecipadas e impactos sobre a população afetada sejam reduzidos.