VIII Workshop de Informação, Dados e Tecnologia (WIDaT) 2025
De 27 a 29 de maio de 2025 acontece o VIII Workshop de Informação, Dados e Tecnologia (WIDaT). O WIDaT é um evento de integração das comunidades que trabalham com dados no Brasil, sendo elas científicas, da iniciativa privada, estatal ou da sociedade civil. Seu principal objetivo é proporcionar um fórum de discussão entre pessoas pesquisadoras com formação específica nas áreas de Ciência da Informação, Ciência da Computação, Engenharias, Direito e áreas afins, entre si e com pessoas e grupos detentores de conhecimentos tradicionais para o compartilhamento de conhecimentos, pesquisas e iniciativas inovadoras. O evento, já bastante consolidado na comunidade científica, retornará à cidade de Marília, no Estado de São Paulo, onde aconteceu pela primeira vez, em 2013, com o nome Encontro sobre Dados, Tecnologia e Informação (DTI), organizado pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCI) da Universidade Estadual Paulista (Unesp). Em 2025, o WIDaT é organizado em conjunto pela Universidade de Marília (UNIMAR), pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCI) da Universidade Estadual Paulista (Unesp) e pelo Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict) - e ocorre na UNIMAR. O VIII WIDaT tem como tema “Dado, informação, tecnologia e os impactos da Inteligência Artificial”. O processo de comunicação científica do WIDaT conta a submissão de trabalhos completos, a serem apresentados em formato de Comunicação Oral. Os trabalhos submetidos devem consistir em estudos concluídos e/ou em andamento, desde que tenham resultados e conclusões, mesmo que parciais. As informações sobre o processo de submissão estão descritas em Diretrizes para Autores. Link de acesso ao site para inscrição e com a programação.
Copyright (c) 2025 Unimar https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Desafios e avanços na implementação dos princípios de dados abertos no Brasil
O estudo realiza um diagnóstico sobre a implementação dos princípios de dados abertos nos Planos de Ação da Infraestrutura Nacional de Dados Abertos (2013-2014, 2017-2018, 2021-2022 e 2023-2025), com base na proposta de Aleixo (2020). A pesquisa caracteriza-se como aplicada, de natureza qualitativa, estabelecida como exploratória e descritiva, que fez uso da pesquisa bibliográfica e documental. Os resultados foram sistematizados por meio da análise documental categorizada, na qual os dados extraídos dos Planos de Ação da Infraestrutura Nacional de Dados Abertos foram organizados conforme os “8 Princípios de dados abertos” – Princípios de Sebastopol. A análise identificou avanços em acessibilidade e atualidade, mas destacou lacunas, especialmente na participação da sociedade civil e no reuso dos dados. Conclui-se que a ausência dos princípios nos documentos reguladores resulta em um cenário de anomia, enfraquecendo o potencial dos dados como ferramenta de controle social e inovação. É, portanto, essencial fortalecer as políticas públicas e promover uma colaboração mais eficaz entre o Estado e a sociedade para garantir a efetiva utilização dos dados abertos no Brasil.
Copyright (c) 2025 Diana Vilas Boas Souto Aleixo, Ricardo César Gonçalves Sant'Ana https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Catálogo Nacional de Dados do Governo Federal
O Catálogo Nacional de Dados (CND) foi criado pelo governo brasileiro com o objetivo de facilitar a descoberta de dados e promover a interoperabilidade de dados abertos entre órgãos públicos. Baseado no Data Catalog Vocabulary (DCAT) da W3C, o CND estrutura a descrição de conjuntos de dados na web com a especialização DCAT-BR, criada para este fim. Este artigo analisa a implementação do DCAT-BR no CND e sua eficácia para alcançar os objetivos de descoberta de dados e interoperabilidade. A pesquisa documental e bibliográfica revelou que a descoberta de dados é apenas parcialmente atendida, devido à falta de descrições detalhadas das variáveis dos conjuntos de dados. Em relação à interoperabilidade, identificou-se que o DCAT-BR não cobre todos os metadados necessários e apresenta redundâncias na relação entre alguns termos e metadados. Conclui-se, portanto, que são necessárias melhorias para que o CND cumpra seus objetivos de maneira mais abrangente.
Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti
Copyright (c) 2025 Katyusha Madureira Loures de Souza, Mariana Baptista Brandt, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Análise de dados para assessoramento legislativo
Considerando a necessidade de legislações mais efetivas para a população brasileira e a crescente disponibilidade de dados e ferramentas tecnológicas para análise de grandes volumes, este artigo explora o uso da Análise de Dados e da Ciência de Dados como método para o assessoramento legislativo baseado em evidências. Para ilustrar essa abordagem, apresenta-se um estudo de caso que utiliza dados dos resultados das eleições municipais de 2024 na análise da política de cotas de raça e gênero, prevista em legislação eleitoral recente. O estudo seguiu as etapas de um processo de Análise de Dados e os resultados forneceram respostas quantitativas para as perguntas iniciais do projeto. Conclui-se que a Ciência de Dados pode ser uma ferramenta valiosa para o assessoramento legislativo, permitindo maior embasamento na formulação de políticas públicas.
Copyright (c) 2025 Mariana Baptista Brandt https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Ciência de Dados e Inteligência Artificial no Poder Judiciário brasileiro
O artigo tem como objetivo analisar a aplicação da Ciência de Dados e da Inteligência Artificial (IA) no âmbito jurídico, com foco no Poder Judiciário brasileiro. A pesquisa se baseia em dados do Conselho Nacional de Justiça (CNJ), que avalia anualmente o uso de IA no Judiciário desde 2020. A IA, com sua rápida evolução, e o Big Data, que busca extrair informações valiosas de grandes volumes de dados, têm atraído atenção significativa por suas potencialidades. O tema é relevante e atual, e o estudo justifica-se também pelo interesse do autor na aplicação dessas tecnologias no setor jurídico. A pesquisa inclui uma revisão bibliográfica sobre Ciência de Dados e IA analisando o relatório mais recente do CNJ sobre o uso de IA no Judiciário. Os resultados mostram que 66% dos tribunais que responderam à pesquisa têm projetos de IA em desenvolvimento, com os Tribunais Superiores apresentando a maior média de projetos. Os principais benefícios identificados são maior eficiência e agilidade no processamento de documentos. Além disso, há uma cooperação significativa com a iniciativa privada e universidades. No entanto, existem preocupações com riscos técnicos e questões éticas que podem afetar a implementação e desenvolvimento desses projetos.
Copyright (c) 2025 Fabrício Fracaroli Pereira, Deise Maria Antonio Sabbag https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Mapeamento de dados como arcabouço para a Arquitetura de Dados da Avaliação da Pós-Graduação Brasileira no contexto da CAPES
O Ecossistema de Avaliação da Pós-Graduação Brasileira busca aprimorar a disponibilização de dados para processos como a avaliação dos Programas de Pós-Graduação stricto sensu, o acompanhamento institucional e a transparência para a sociedade. No entanto, a diversidade estrutural dos sistemas de informação utilizados tem dificultado a padronização e a interoperabilidade dos dados, impactando sua integração e a tomada de decisão. Este estudo objetiva apresentar o mapeamento dos dados da avaliação da pós-graduação stricto sensu brasileira no contexto da CAPES, fornecendo subsídios para o desenvolvimento de uma a Arquitetura de Dados como alicerce à integração de dados. Trata-se de uma pesquisa de natureza empírica utilizando-se de fonte documental, que investiga um fenômeno com escassez de literatura disponível em âmbito nacional e internacional, evidenciando sua relevância. O estudo fundamenta-se em análise exploratória da estrutura de dados alicerçada em referenciais teóricos e práticos das áreas de Ciência da Informação, Sistemas de Informação e Ciência da Computação. A metodologia adotada consistiu em uma análise detalhada da estrutura de dados utilizada na avaliação da pós-graduação, com ênfase na integração e interoperabilidade dos dados. Como resultado, obteve-se o mapeamento da estrutura de dados da avaliação da pós-graduação stricto sensu brasileira no contexto da CAPES, que servirá como base para o desenvolvimento de uma Arquitetura de Dados para esse processo.
Copyright (c) 2025 Emanuelle Torino, Caio Saraiva Coneglian, Mariana Baptista Brandt, Talita Moreira de Oliveira, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
A Inteligência Artificial no horizonte da Ciência da Informação
Trata-se de recorte da pesquisa intitulada “A Ciência da Informação: o que fizemos, em que lugar estamos e para onde vamos?” que investiga o escopo sobre o qual a Ciência da Informação no Brasil se desdobra entre 2015 e 2024. Possui natureza aplicada e quantitativa, analisou 1.540 publicações de quatro periódicos de extrato A1: Dados; Informação e Sociedade: estudos; Perspectivas em Ciência da Informação e; Transinformação. Como evidência ao que se apresenta, há um expressivo crescimento de menções sobre a Inteligência Artificial a partir de 2022, ano em que o ChatGPT é apresentado ao mundo e se populariza em todas as áreas da sociedade. Além disso, ficou constatada forte correlação da temática Inteligência Artificial com os seguintes termos: “direito autoral”, “plágio” e “propriedade intelectual”, no âmbito do Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação, e; “traduções”, “gpt” e “Kaufman”, como termos amplos. Os achados indicam que o campo da CI vem demonstrando interesse no impacto da evolução da IA, quais são os outros interesses que orbitam tal temática no domínio da própria CI, sob o viés de seu tesauro e quais são os termos chaves mais amplos, dando conta de como o campo olha para além de seus limites.
Copyright (c) 2025 André Luiz Dias de França, Isaac Newton Cesarino da Nóbrega Alves https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Desenvolvimento de coleção digital voltada à governança em biblioteca digital
Manter a documentação de governança acessível na web faz parte das próprias orientações para melhor gestão. Por isso, o presente estudo apresenta o relato de experiência na implementação da Biblioteca Digital de Governança, do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia, com caráter aplicado. Para tanto, foi utilizada a tecnologia Omeka, com organização das coleções por tipologia documental e padrão Dublin Core para sua descrição. Como funcionalidade adicional, foi criada uma linha do tempo baseada em documentação relacionada ao Instituto. Com isso, apresentou-se uma opção para criação de bibliotecas digitais mais simples e eficientes para disseminação da documentação de governança do Instituto.
Copyright (c) 2025 Tiago Emmanuel Nunes Braga, Milton Shintaku, Cristiane Henrique Santos, Maison Roberto Mendonça Gonçalves, Mirele Carolina Souza Ferreira Costa https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
O uso de podcasts por periódicos científicos na Ciência da Informação
A comunicação científica tem sido profundamente impactada pela digitalização e pela disseminação das mídias sociais. Os podcasts emergem como uma ferramenta relevante para divulgação científica, mas sua adoção por periódicos científicos na área de Ciência da Informação ainda não é explorada. Este estudo busca analisar como os periódicos dessa área utilizam os podcasts. O estudo levanta os podcasts com temas ligados à Ciência da Informação na busca dos vinculados à revista. Assim, pôde-se verificar que apenas a revista AtoZ, da Universidade Federal do Paraná (UFPR), publica um podcast, mas que muitas organizações fazem uso desse canal de forma oficial, o que pode apresentar potencialidade.
Copyright (c) 2025 Diego André Andrade Neves, Milton Shintaku https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Introdução: Propõe o uso de Inteligência Artificial (IA), especificamente a LLM ChatGPT-4, para a criação de Ontologia de domínio em “saúde indígena” de forma semi-automatizada, a fim de auxiliar o desenvolvimento de um sistema de informação para a Secretaria de Saúde Indígena (SESAI). Metodologia: Adotou-se o framework LLMs4OL, adaptando-o para o contexto específico. Inicialmente, foi definido o escopo do domínio e coletado um corpus controlado de documentos referentes à SESAI. Em seguida, foram elaborados prompts para o ChatGPT-4, com o objetivo de extrair conceitos e relações do corpus. As respostas do modelo foram avaliadas e os prompts foram refinados iterativamente para melhorar a precisão e a completude da ontologia. Resultados: Uma série de prompts são disponibilizados para criação de ontologias em outros domínios. A ontologia criada é composta por 180 axiomas, dos quais 54 são axiomas de declaração e 58 são axiomas lógicos. Há 44 classes distintas, 11 propriedades de objeto e 2 propriedades de anotação, além de 14 indivíduos identificados. Conclusão: O uso da IA demonstrou eficácia na extração de termos, relações e na criação de uma estrutura ontológica inicial, mostrando um potencial promissor para criação de ontologias. Entretanto, a supervisão humana garantiu a adequação cultural e a precisão dos dados, provando que a combinação de IA e expertise humana é uma alternativa para organização do conhecimento.
Copyright (c) 2025 Luiz Lopes, Marcelo Schiessl, Milton Shintaku https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Aprimoramento do Annif para indexação automática de publicações em português
A indexação automática desempenha um papel essencial na organização e recuperação da informação, especialmente em bibliotecas e repositórios institucionais que lidam com grandes volumes de documentos. O presente estudo investiga a aplicação de uma ferramenta baseada em inteligência artificial para a indexação automática de publicações em língua portuguesa, com o objetivo de aprimorar a precisão e a coerência dos descritores atribuídos aos documentos. Para isso, foram conduzidos testes com uma ferramenta desenvolvida originalmente para a indexação de textos em outro idioma, avaliando sua capacidade de adaptação a um novo contexto linguístico. A metodologia adotada incluiu a realização de testes exploratórios iniciais, seguidos da criação de um conjunto de treinamento específico composto por trinta mil documentos extraídos de bases institucionais. O treinamento foi conduzido de maneira incremental, permitindo a avaliação da evolução do desempenho da ferramenta. Os resultados indicaram que a qualidade das sugestões geradas pela ferramenta está diretamente relacionada à diversidade e estrutura do conjunto de treinamento. Inicialmente, a indexação apresentou baixa precisão para documentos em língua portuguesa, mas, após o refinamento dos dados e a ampliação do conjunto de treinamento, observou-se uma melhora significativa na coerência dos descritores atribuídos. O estudo demonstra que a adaptação da ferramenta para a indexação de documentos em língua portuguesa é viável, desde que sejam realizados ajustes metodológicos no treinamento do modelo. Conclui-se que o aprimoramento contínuo do conjunto de treinamento pode fortalecer a padronização da indexação, melhorar a recuperação da informação e reduzir a necessidade de intervenção manual em bibliotecas e repositórios institucionais.
Copyright (c) 2025 Renan Luiz da Silva Nascimento, Bruno Carlos da Cunha Costa, Ana Carolina Simionato Arakaki https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Este estudo utiliza o método patentométrico para analisar patentes em Agricultura Inteligente indexadas na base Derwent Innovations Index. A busca recuperou 8.612 patentes usando termos relacionados à Inteligência Artificial e Agricultura Inteligente. Os dados foram organizados em um dataframe no Google Colaboratory e analisados por meio de scripts em Python. Para a evolução temática, as patentes foram divididas em três períodos (2016-2018, 2019-2021 e 2022-2024), com redes geradas no UCINET 6. Os resultados indicam crescimento expressivo do patenteamento desde 2018, com a China liderando os depósitos (81,7%). Três áreas concentram 90% das patentes: Necessidades Humanas, Física e Processamento/Transporte. A análise de redes revelou o avanço de tecnologias de Inteligência Artificial, sensores e Internet das Coisas na Agricultura. Estudos futuros podem aprofundar a relação entre inovação e políticas públicas, assim, sugere-se a análise da correlação entre as patentes de Agricultura Inteligente e os depósitos de patentes na Agricultura convencional.
Copyright (c) 2025 Janaina, Fernanda, Ana Maria Mielniczuk de Moura, Cláudia https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Algoritmo para análise de presença online de pesquisadores da base ORCID
Este estudo teve como objetivo desenvolver um algoritmo capaz de identificar automaticamente a presença online de pesquisadores registrados na ORCID, analisando websites, mídias sociais e outros identificadores acadêmicos vinculados aos perfis. Para isso, foi desenvolvido um código em R que acessa a API pública da ORCID, extrai informações dos perfis cadastrados e gera um relatório com quatro tabelas (dados gerais, dados sumarizados, País x Plataforma, Coocorrência entre Plataformas) e um grafo de coocorrência entre as plataformas cadastradas. A prova de conceito foi realizada com 997 pesquisadores de universidades brasileiras, resultando na geração de quatro tabelas e uma rede coocorrência entre as plataformas. Os resultados demonstraram que 37,2% dos pesquisadores analisados possuíam informações sobre presença online, ou seja, este percentual de pesquisadores inseriu os links de seus perfis em outras plataformas nos campos determinados dentro da ORCID. As plataformas mais frequentes foram o Currículo Lattes, Linkedin e Google Scholar. A análise evidencia o potencial da ORCID como agregador de presença online, mas ressalta a importância da atualização dos perfis pelos pesquisadores. Como desenvolvimento futuro, propõe-se a criação de uma interface gráfica para facilitar o uso do algoritmo.
Copyright (c) 2025 Rafael Gutierres Castanha, Francielle Franco https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
A qualidade de dados pode ser dividida em quatro categorias: intrínseca, contextual, representacional e acessibilidade. A qualidade representacional é definida a partir de quão bem estruturados estão os conjuntos de dados, avaliando principalmente aspectos relacionados ao formato e significado desses dados. Esta pesquisa tem como objetivo verificar o estado da arte das discussões a respeito da categoria representacional em pesquisas de qualidade de dados, buscando identificar como o assunto tem sido discutido pela literatura e potenciais temas a serem explorados. Como metodologia, utilizou-se a análise exploratória baseada em um protocolo de pesquisa. Os resultados mostram a preocupação de diversos setores com a qualidade de dados, apontando a qualidade representacional como um fator importante na percepção dos consumidores de dados para tomadas de decisão. Conclui-se que a qualidade representacional de dados ainda é um assunto pouco explorado isoladamente. Conclui-se ainda que a definição do conceito de qualidade de dados representacional, suas dimensões, critérios e métricas ainda podem ser estudados de maneira mais aprofundada.
Copyright (c) 2025 Débora Kaori Yoshitane, Ananda Fernanda de Jesus, José Eduardo Santarem Segundo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Reflexões sobre Inteligência Artificial Generativa e os direitos autorais
A inteligência artificial generativa é capaz de criar conteúdo a partir de bases de dados de grande volume previamente disponíveis, e o seu uso em trabalhos acadêmicos pode levar a questionamentos éticos e legais, visto que essa produção é protegida por regras, normas e leis sobre direitos autorais. Objetivo: apresentar uma análise crítica sobre o uso da inteligência artificial generativa e os direitos autorais. Método: estudo exploratório com uso de pesquisa documental numa abordagem qualitativa. Resultados: aborda conceitos que envolvem autoria e criação do espírito na produção de conteúdo por Inteligência Artificial; discute as contribuições advindas das regulamentações europeias sobre Inteligência Artificial e direitos autorais. Conclusões: observou-se a necessidade de maturação dos modelos de apropriação dos produtos gerados por Inteligência Artificial para alcance de um modelo que considere o sistema de direitos autorais para proteção das criações por Inteligência Artificial.
Copyright (c) 2025 Rosilene, Natalia, Milton https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Aprendizado de Máquina para detecção de sites de Phishing
No meio digital, o termo Phishing se refere a materiais que simulam algum serviço com o objetivo de enganar os usuários para que enviem informações pessoais. Este artigo apresenta a utilização da técnica de árvores interpretáveis para a detecção de sites de Phishing. Essas árvores têm a característica de serem compreensíveis e possivelmente utilizadas por usuários comuns, mesmo sem o auxílio de um software especializado. Foi utilizada uma formulação em Programação Linear Inteira para encontrar árvores que classificam um conjunto de treinamento da melhor forma possível. Resultados parciais apontam que observando poucos elementos sobre um site foi possível detectar um Phishing com 87% de precisão no conjunto de testes.
Copyright (c) 2025 Pedro Henrique Del Bianco Hokama, Jader Duque Figueredo, Karen Cristina Soares Cavalheiro https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Reflexões acerca da Intencionalidade Informacional e da Inteligência Artificial Generativa no contexto acadêmico-científico
O uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) se mostra cada vez mais frequente no meio acadêmico-científico. Este estudo explora as relações conceituais entre a Intencionalidade Informacional e a IA Generativa, com foco no uso de chatbots. A pesquisa tem como objetivo geral analisar o desempenho da ferramenta DeepSeek no contexto acadêmico-científico e estabelecer reflexões conceituais entre a Intencionalidade Informacional e a IA Generativa. A metodologia adotada é de natureza exploratória, qualitativa e descritiva, utilizando observação direta e aplicação prática do DeepSeek. Os resultados indicam que o DeepSeek pode otimizar o tempo de pesquisa, especialmente em processos de filtragem e organização de dados, mas também destacam desafios relacionados à dependência excessiva dessas ferramentas, que podem comprometer o aprendizado humano e a qualidade das informações geradas. Como considerações finais reforça-se a necessidade de um uso consciente e complementar da IA Generativa, sem substituir a Intencionalidade humana. Por fim, destaca-se que, embora as ferramentas de IA Generativa sejam úteis, é essencial manter um olhar crítico e ético sobre seu uso no ambiente acadêmico-científico.
Copyright (c) 2025 Fernanda Alves Sanchez, Eduardo Guimarães Mielo, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Aplicação da Inteligência Artificial Generativa na Experiência do Usuário
A Inteligência Artificial Generativa tem se destacado no campo da Experiência do Usuário ao automatizar processos, personalizar interfaces e otimizar testes. No entanto, sua aplicação também levanta questões sobre ética e a colaboração entre humanos e máquinas. Este estudo tem como objetivo identificar como a Inteligência Artificial Generativa tem sido discutida e aplicada na Experiência do Usuário, destacando seus desafios e potenciais aplicações. Trata-se de uma pesquisa de abordagem exploratória e descritiva, com foco qualitativo, baseada na análise de 10 artigos sobre o tema. Os resultados indicam que a Inteligência Artificial Generativa contribui para a eficiência e personalização em Experiência do Usuário, mas sua implementação requer planejamento estratégico e avaliação dos impactos nas necessidades dos usuários. Entre os principais desafios identificados, destacam-se a qualidade dos resultados, a ausência de diretrizes claras, questões relacionadas à privacidade e segurança, além da dependência da tecnologia, evidenciando a necessidade de regulamentação.
Copyright (c) 2025 Gustavo Camossi, Ananda Fernanda de Jesus, Suellen Timm Barros, José Eduardo Santarem Segundo, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Bases de dados qualificadas para a descoberta de conhecimentos úteis à gestão cultural de acervos
Padrões de documentação são usados amplamente nas ações de organização e tratamento da informação para a constituição de bases de dados com qualidade, na intenção de se obter informações estratégicas para a gestão de acervos culturais. O presente estudo relata a experiência com a construção das bases de dados do acervo do Fundo de Cultura do Espírito Santo, sob a gestão da Secretaria de Estado da Cultura, disponibilizadas na rede de provedores da plataforma Midiateca Capixaba. Assim, a partir da análise exploratória destas bases, a pesquisa objetivou identificar agrupamentos coesos nos autores contemplados nos editais por meio de similaridades nos eixos temáticos de seus respectivos projetos. Metodologicamente, a modelagem de metadados, incluindo o uso de vocabulários controlados e do padrão de metadados Dublin Core, contou com a técnica conhecida como Matriz de Restrições para a elaboração de perfis de aplicação para a constituição das bases de dados qualificadas. Por conseguinte, as redes de informações projetadas a partir da exploração de dados dessas bases foram construídas a partir do método de Análise de Redes Sociais. A análise de redes de informação revelou relações entre autores, editais e temas, evidenciando padrões de participação e distribuição de recursos. Além disso, a análise exploratória de dados permitiu identificar tendências para subsidiar políticas públicas culturais. Assim, a pesquisa reforça a importância dos padrões de documentação para qualificar os dados e contribui para a gestão da informação cultural em ambientes digitais, indicando caminhos para aprimoramentos na organização de acervos e na democratização do acesso à cultura.
Copyright (c) 2025 Daniela Lucas da Silva Lemos, Henrique Monteiro Cristovão https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Restauração digital de fotografias com Inteligência Artificial
A aplicação da Inteligência Artificial (IA) tem influenciado práticas e fundamentos em áreas como a Ciência da Informação, Arquivologia e Biblioteconomia. No campo da restauração de fotografias, anteriormente realizada de forma manual, recursos computacionais e softwares gráficos contribuíram para a reformulação dos processos. Recentemente, a utilização de Redes Generativas Adversárias (GAN) tem permitido a reconstrução digital de imagens danificadas, inclusive com base em descrições textuais. Este estudo teve como objetivo analisar os desafios e implicações do uso de IA na restauração digital de fotografias, com ênfase na aplicação do conceito de cópia autoritária por instituições arquivísticas. A metodologia consistiu em levantamento bibliográfico, com análise de publicações acadêmicas, artigos e documentos institucionais sobre preservação digital, autenticidade documental e tecnologias de IA. Os resultados apontam que, embora os sistemas de IA contribuam para a recuperação de informações visuais, persistem questões relacionadas à rastreabilidade das alterações e à preservação da integridade documental. O estudo também identificou que a adoção do conceito de cópia autoritária por parte de algumas instituições pode ser um meio de validar documentos restaurados digitalmente, desde que acompanhada de diretrizes de controle e registro dos processos aplicados. Conclui-se que a integração da IA à restauração digital demanda parâmetros técnicos e normativos que garantam a transparência dos procedimentos, a manutenção da identidade arquivística e a continuidade do acesso aos documentos. A preservação digital, nesse contexto, apresenta-se como instrumento essencial para a gestão de documentos restaurados com o uso de tecnologias baseadas em IA.
Copyright (c) 2025 Telma Campanha de Carvalho Madio, Vinicius Gustavo Franco, Thiago Rafael Martins https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Reuso de dados abertos culturais na Governança de Dados em Cidades Inteligentes
A Governança de Dados é fundamental para o desenvolvimento e as ações nas Cidades Inteligentes, porque elas utilizam tecnologias e a integração de dados para otimizar a gestão dos serviços públicos e privados, com objetivos de melhorar a mobilidade urbana, reduzir o consumo de recursos e promover o bem-estar social com ações imediatas e preditivas. No entanto, observa-se que dados culturais, especificamente dados de patrimônio cultural, são subutilizados no contexto de Cidades Inteligentes. O objetivo geral deste trabalho é demonstrar através de planilha oriunda do Arquivo Nacional, o potencial de reutilização de dados abertos, como ferramenta para a Governança de Dados. De forma específica, este estudo busca: Apresentar os conceitos, princípios e a importância da Governança de Dados no contexto de Cidades Inteligentes; demonstrar como esses dados podem ser reaproveitados para disseminar conhecimento de maneira eficiente, utilizando dashboards interativos. Foi desenvolvido um dashboard no Power BI apresentando os dados. Conclui-se que a Governança de Dados, aliada ao uso de dados culturais e à tecnologia, oferece um caminho promissor para o desenvolvimento das Cidades Inteligentes, permitindo que a cultura e a história sejam não apenas preservadas, mas também exploradas e reutilizadas em prol da sociedade.
Copyright (c) 2025 Luiz Carlos da Silva, Luciana Itida Ferrari https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
A representação de objetos e conteúdos artístico-culturais em museus de arte enfrenta desafios devido à diversidade de dados e à complexidade intrínseca dos conteúdos e obras de arte, impactando o acesso, a preservação e a pesquisa. Nesse contexto, o modelo de dados Linked Art, baseado no CIDOC CRM, visa padronizar e interconectar dados culturais, promovendo interoperabilidade, reuso de dados e enriquecimento da experiência do usuário. O artigo busca fornecer uma visão abrangente do Linked Art e suas potencialidades na representação digital de objetos e conteúdos de arte em ambientes digitais de museus, destacando oportunidades e desafios associados. Utilizando uma metodologia qualitativa e exploratória, a pesquisa realiza uma revisão bibliográfica e analisa o conteúdo técnico do Linked Art para compreender seus componentes, escopo e aplicação, revelando oportunidades e desafios associados ao modelo. Mesmo com os desafios, como a complexidade dos metadados, integração de sistemas, necessidade de capacitação do pessoal e gestão de mudanças organizacionais, a implementação do Linked Art traz benefícios como padronização para interoperabilidade, (re)uso e enriquecimento de dados, ampliação e descoberta de conteúdos e aprimoramento da experiência do usuário. Em conclusão, ressalta-se o potencial transformador do modelo Linked Art na representação e contextualização das obras de arte, enfatizando a necessidade contínua de pesquisas colaborativas para maximizar seu impacto, eficácia e sustentabilidade. Recomendam-se estudos futuros sobre melhores práticas de implementação e avaliação de longo prazo do Linked Art nas instituições culturais, e na experiência do público e de pesquisadores.
Copyright (c) 2025 Lais Barbudo Carrasco, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Uma abordagem preditiva da evasão na educação a distância por meio de técnicas de mineração de dados educacionais
A Educação a Distância tem se consolidado como a principal escolha dos estudantes no Brasil, impulsionada por um crescimento expressivo na última década. No entanto, esse avanço trouxe o desafio da evasão estudantil, que compromete o desenvolvimento educacional e social, afeta investimentos públicos e privados e limita o crescimento individual e coletivo dos estudantes. Nesse contexto, a Mineração de Dados Educacionais (Educational Data Mining - EDM) surge como uma estratégia eficaz para desenvolver modelos preditivos que auxiliem na redução da evasão em cursos de EAD. Este estudo analisa o comportamento de estudantes evadidos em cursos de graduação de uma universidade do Centro-Oeste, utilizando dados do Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) e do Sistema de Gestão Acadêmica (SGA) para apoiar decisões preventivas. O processo de análise seguiu as metodologias Knowledge Discovery in Database (KDD) e CRISP-DM, estruturado em quatro etapas: revisão da literatura, análise dos dados do AVA e SGA, aplicação da ferramenta Weka com cinco algoritmos classificadores (Bayes Net, SMO, J48, Naive Bayes e Multilayer Perceptron) e a proposição de ações gerenciais para mitigar a evasão. Os resultados demonstram que a análise dos dados nas primeiras quatro semanas do curso permite prever a evasão com precisão significativa, oferecendo um recurso estratégico para a gestão acadêmica e possibilitando intervenções preventivas focadas na permanência estudantil.
Djennifer Hipólito Portugal Amâncio Kneip
Copyright (c) 2025 Weslley Rodrigues Sepulvida, Edilson Ferneda, Fernando Antônio Hello, Joyce Siqueira, Djennifer Hipólito Portugal Amâncio Kneip https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
O processo de controle de vocabulário não esconde suas tensões, embates e desafios que caracterizam o desenvolvimento, amadurecimento e normatização das relações entre os atores envolvidos em um domínio. Essas controvérsias podem ser localizadas na evolução de palavras-chave, desde sua utilização inaugural, passando por diferentes grafias, até sua estabilização, enquanto descritores nas publicações científicas. Este trabalho intenta aproximar a mineração de dados à cartografia de controvérsias, associada à Teoria Ator-Rede (TAR), no sentido de colaborar na compreensão do que poderia ser chamado de “mineração de controvérsias”: um processo de localização e mapeamento de pontos de tensão, tradução, negociação e estabilização terminológica em domínios diversos. Após sintetizar os conceitos fundamentais do arcabouço teórico-metodológico da TAR, promovemos um experimento de mineração de dados (e algumas de suas especializações) no acervo de vinte anos dos Trabalhos de Conclusão de Curso (TCCs) do departamento de Ciência da Informação da Universidade Estadual de Londrina (UEL), no sentido de encontrar pontos de controvérsia na utilização das palavras-chave em sua linha do tempo. Após a aplicação de uma função de métrica de controvérsias — ainda em desenvolvimento —, extraímos grupos de termos em conflito e disputa no cenário das pesquisas, espraiados em uma linha do tempo de vinte anos. Os achados sugerem a viabilidade da mineração de controvérsias como um instrumento auxiliar na pesquisa de domínios, destacando a evolução terminológica em documentos respectivos. Futuras pesquisas poderão ampliar o escopo da “Mineração de Controvérsias”, assim como desenvolver a precisão de seus conceitos fundamentais, áreas de aplicação, métricas funções.
Copyright (c) 2025 Benjamin Luiz Franklin https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Visualização geoespacial da frequência escolar no município de Cachoeiro de Itapemirim/ES
Um dos grandes desafios educacionais municipais é lidar com as faltas escolares, pois isso afeta diretamente o desempenho escolar, podendo também levar ao aumento da evasão escolar. O município de Cachoeiro de Itapemirim/ES usa uma estratégia de monitoramento de frequência escolar por meio de coleta diária de dados realizada pelos coordenadores das escolas. Contudo, a secretaria de educação municipal sente falta de uma síntese dessas informações para facilitar o acompanhamento pedagógico e auxiliar em uma tomada de decisão mais ágil. Nesse contexto, o objetivo é oferecer uma visualização de informações sistematizadas, com frequência diária e representação geoespacial sobre a incidência de ausências escolares no município. Com natureza aplicada, abordagem qualiquantitativa, caráter exploratório e descritivo, a pesquisa envolveu a análise dos dados das frequências escolares, investigações de bases de dados abertas sobre informações geoespaciais do município e a implementação de uma aplicação web em Python. Como resultado principal, um dashboard capaz de oferecer uma visualização de informações sistematizadas, com frequência diária e representação geoespacial sobre a incidência de faltas dos alunos nas turmas das escolas por meio de um mapa de calor que indica um estado de alerta sobre a situação de cada escola. Apesar da aplicação ainda estar em fase de implantação, houve sinalizações importantes sobre o seu potencial em impactos positivos na gestão educacional do município, tal como a redução da evasão escolar, a integração em ações interinstitucionais facilitando a colaboração entre diferentes setores da administração pública, e transparência e participação da comunidade.
Copyright (c) 2025 Henrique Monteiro Cristovão, Douglas Bastos Merêncio, Alexandre Alves Valente, Dalvan Ribeiro de Almeida, Camile Pereira de Abreu https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
O objetivo da presente pesquisa é o de fomentar debates acerca da necessidade de padrões para representação, interoperabilidade e re(uso) dos neurodados. Valendo-se do método de pesquisa bibliográfico, evidencia-se a necessidade de uma estrutura padronizada para armazenamento e compartilhamento de neurodados, propondo-se, neste cenário, a adoção dos princípios FAIR. As plataformas OpenNeuro, Brain Iniciative Data Structure (BIDS), Brain-CODE e Neurodata Without Borders possuem seus próprios padrões de representação. A heterogeneidade de formatos adotados por diferentes laboratórios gera dificuldades para a replicação experimental e limita o uso e reuso eficiente dos dados, comprometendo a progressão da neurociência. A padronização baseada nos princípios FAIR poderia mitigar esses desafios, promovendo maior interoperabilidade, transparência e eficiência na pesquisa. Conclui-se, portanto, ser essencial o aprimoramento de uma linguagem universal para tratamento, armazenamento, localização e interoperabilidade dos neurodados, sendo desejável a aplicação dos princípios FAIR na maior medida possível, para que, assim, a ciência avence em prol da promoção da qualidade de vida e saúde da população.
Copyright (c) 2025 Nathália Pereira Batista Moral, Silvana https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Desafios da implementação de um Fair Digital Object (FDO)
Apresenta uma investigação sobre o uso de princípios FAIR no contexto do compartilhamento de dados produzidos na área de musicologia. Traz uma contextualização sobre o projeto, trabalhos correlatos desenvolvidos, uso da noção de Fair Digital Object, além do Framework associado para sua implementação com enfoque nos identificadores persistentes e representação semântica. Os procedimentos metodológicos foram de cunho qualitativo e exploratório, instrumentalizados pela análise documental da literatura, de modo a reunir os requisitos que foram avaliados. A proposta consiste no encapsulamento dos elementos dentro de um Container que poderá ser implementado por meio do uso de uma arquitetura de microserviços, dentro desse container, foi organizado o FDO em três camadas principais de metadados e uma camada de dados. Para o resultado foi reunido três modelos de implementação de arquitetura que diferem apenas em relação ao uso de UID. A proposta de arquitetura apresentada visa garantir a conformidade com os princípios FAIR, proporcionando um modelo flexível para diferentes aplicações de FDO. Com esse estudo, espera-se incrementar o debate sobre o uso de FAIR em projetos de pesquisa, em especial no contexto das Humanidades Digitais, com a possibilidade de compartilhar dados para reúso em outras investigações. Conclui-se que a adoção de FAIR e, consequentemente, da implementação de FDO, pode ser um aspecto facilitador em projetos tanto no contexto de Instituições de Ciência e Tecnologia, quanto das demais que fazem parte da sociedade organizada.
David Augusto Maduro de Mesquita de Amorim
Copyright (c) 2025 David Augusto Maduro de Mesquita de Amorim, Lucas dos Santos Forain, Claudio Jose Silva Ribeiro https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Modelo de avaliação diagnóstica FAIR para fontes de informação científicas na internet endereçadas a bibliotecas digitais abertas e agregadas
O artigo propõe um modelo de avaliação diagnóstica baseado nos princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) para avaliar fontes de informação na internet, com foco na qualificação de acervos em bibliotecas digitais abertas e agregadas. A pesquisa, de natureza aplicada, adota uma abordagem quali-quantitativa, exploratória e descritiva, analisando periódicos científicos da área da Museologia. O modelo se fundamenta em seis dimensões analíticas: (i) Padrão de Dados, (ii) Metadados e Indexação, (iii) Licença de Uso, (iv) Infraestrutura e Protocolos de Acesso, (v) Documentação e Proveniência, e (vi) Integração e Conectividade. A aderência FAIR foi mensurada por uma fórmula que avalia os critérios dentro dessas dimensões, utilizando uma escala de pontuação de 0 a 3. Os resultados revelam que 20% dos periódicos analisados atingiram a aderência máxima aos princípios FAIR. Destacou-se que a adoção de procedimentos simples, como o uso de identificadores persistentes, poderia aumentar significativamente a conformidade dos demais periódicos. Além disso, periódicos que utilizam padrões como Dublin Core e protocolos interoperáveis apresentaram melhor indexação e acessibilidade. O estudo conclui que o modelo proposto é uma ferramenta eficiente para avaliar a qualidade de fontes de informação e apoiar a seleção, a extração e a organização de coleções em bibliotecas digitais. Os achados oferecem subsídios para gestores e pesquisadores das áreas de Ciência Aberta, Humanidades Digitais e Ciência da Informação, auxiliando na tomada de decisões e na implementação de boas práticas para o aprimoramento da interoperabilidade e reutilização de dados científicos na Web.
Copyright (c) 2025 Daniela Lucas da Silva Lemos, Heloene Gonçalves Santos Passos, Dirceu Flavio Macedo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Gestão de dados abertos de pesquisa para periódicos científicos
Este artigo tem como objetivo propor um checklist para avaliação de conformidade às boas práticas na gestão e compartilhamento de dados de pesquisa em artigos submetidos a revistas científicas, a partir de recomendações constantes nas diretrizes dos princípios FAIR e nas políticas editoriais de periódicos indexados no SciELO. A construção da checklist envolveu a coleta e análise de dados dos pontos relevantes ao compartilhamento de dados de pesquisa nas políticas editoriais de periódicos Qualis A (A1 à A4) indexados no SciELO, bem como nas diretrizes dos princípios FAIR. Dos 40 periódicos selecionados para o corpus da pesquisa, 21 possuem alguma política editorial relacionada a gestão de dados abertos de pesquisa, enquanto 19 não possui qualquer política ou sequer faz menção ao tema. Enquanto a checklist, tem por finalidade auxiliar a equipe editorial de periódicos científicos que possuam políticas voltadas a gestão de dados abertos de pesquisa. A adoção de políticas de compartilhamento de dados entre os periódicos brasileiros ainda é limitada. Em relação a checklist, este mostra-se uma ferramenta que pode auxiliar tanto a equipe editorial do periódico quanto autores, por ser uma ferramenta que reúne as boas práticas em relação a gestão de dados abertos de pesquisa no contexto da submissão de artigos científicos à periódicos.
Copyright (c) 2025 Wesley Algarve, Caio Saraiva Coneglian https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Este estudo explora a presença e o tratamento da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta prática em publicações da área de Arquivologia, no período de 2020 a 2024. A pesquisa foi conduzida a partir da análise de textos de revistas acadêmicas de destaque no Brasil, utilizando métodos bibliométricos e análise de conteúdo para examinar a abordagem da IA nesses trabalhos. Os resultados indicam que, embora o uso da IA na gestão documental esteja em crescimento, o volume de publicações sobre o tema ainda é reduzido, especialmente no contexto brasileiro, evidenciando uma deficiência relevante na literatura da área.
Copyright (c) 2025 Gabriela de Grande Guerreiro, Ana Maria dos Santos Latgé, Tânia Barbosa Salles Gava, Diana Vilas Boas Souto Aleixo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Integração da Inteligência Artificial no mapeamento arquivístico
A Arquivologia tem o desafio de acompanhar a evolução tecnológica, a fim de propor soluções que abarque desde a preservação da informação, até mesmo garantir sua autenticidade nos mais variados suportes e aparatos tecnológicos. A velocidade e volume de dados, documentos e informações colaboram para esse cenário desafiador, no qual a gestão de documentos está posicionada e precisa ser implementada de modo eficaz. Para que isso ocorra, é necessário um trabalho preliminar para conhecer o funcionamento da organização. Destaca-se o mapeamento arquivístico como metodologia apropriada para o levantamento dessas informações. Sabe-se que a Inteligência Artificial (IA) tem se mostrado eficiente em produzir novos conteúdos, refinar dados, tendo em vista os repertórios e catálogos já inseridos na sua base de dados. Tendo em vista o cenário exposto coloca-se como questão-problema desta pesquisa: Em quais etapas do mapeamento arquivístico a Inteligência Artificial pode contribuir? Para responder essa questão traçou-se como objetivo geral desta pesquisa: Identificar em quais atividades do Mapeamento arquivístico a Inteligência Artificial pode contribuir, a fim de otimizá-las. Esta pesquisa é de natureza qualitativa, do tipo exploratória e o estudo desenvolveu-se a partir de pesquisa bibliográfica. Aponta-se como principal resultado a contribuição da IA com cinco atividades do Mapeamento arquivístico: Pesquisar a história da organização, história administrativa, história dos fundadores e história do arquivo; identificar e pesquisar o ramo de negócio; identificar a missão da organização; mapear processos e elaborar relatório das atividades do Mapeamento arquivístico.
Copyright (c) 2025 Maria Fabiana Izídio de Almeida, Fernando Alves da Gama, Fernanda Furio Crivellaro Magaine, Eliandro dos Santos Costa https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Possíveis contribuições de uma ferramenta de Inteligência Artificial para a gestão de documentos
Introdução: A Arquivologia, aliada à Ciência da Informação, constitui-se em campo passível de utilização das ferramentas da Inteligência Artificial, sob variados aspectos e processos arquivísticos. Objetiva-se então, compreender como uma ferramenta de IA, especificamente a plataforma huggingface.co, pode contribuir para a gestão de documentos, com foco nas funções arquivísticas. Metodologia: Este trabalho, caracteriza-se como estudo de caso, de natureza qualitativa do tipo descritiva e exploratória. Utilizou-se como instrumento de coleta e análise a ferramenta de Inteligência Artificial huggingface.co, instruída mediante prompts (comandos textuais), verificando como esta ferramenta compreende as funções arquivísticas da gestão de documentos, indicando ainda outras ferramentas de Inteligência Artificial com possíveis contribuições. Resultados: As análises e resultados acerca do uso da ferramenta Huggingface.co, mostraram-se bastante satisfatórios e com contribuições relevantes, mas ainda assim, alertando-se para o fato de se utilizar essas ferramentas de IA com a devida orientação e acompanhamento, incluindo sobretudo os aspectos éticos. Conclusão: Considera-se que apesar da ferramenta Huggingface.co recuperar conteúdo relevante no que tange a gestão de documentos na Arquivologia ainda carece de maior embasamento científico e prático em seus usos, necessitando do acompanhamento de profissionais das mais variadas especialidades atuando em parceria para a interpretação e treinamento da ferramenta.
Copyright (c) 2025 Jayron Viana dos Santos, Natália Marinho do Nascimento https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Este artigo apresenta os passos iniciais do Projeto de pesquisa intitulado Preservação Digital Sistêmica dos documentos arquivísticos no âmbito do Governo do Estado do Espírito Santo, o qual visa a construção de um modelo conceitual para a Preservação Digital Sistêmica dos documentos arquivísticos digitais (nato digitais e representantes digitais) do Sistema Corporativo de Gestão de Documentos Arquivísticos Digitais (E-Docs), usado pelos órgãos e entidades do Executivo Estadual do Governo do estado do Espírito Santo. Trata-se de uma pesquisa qualitativa, aplicada e exploratória, fundamentada na relevância prática, no aproveitamento do conhecimento prévio e na colaboração de todos os pesquisadores e envolvidos. Como principais resultados apresentam-se as principais metas do projeto, bem como seus resultados parciais. Conclui-se que o projeto se justifica pela relevância da preservação dos documentos arquivísticos do Poder Executivo Estadual de todo o estado, e por produzir conhecimento científico e tecnológico e qualificação profissional na área de Preservação Digital de todos os envolvidos no projeto.
Copyright (c) 2025 Tânia Barbosa Salles Gava, Diana Vilas Boas Souto Aleixo, Tatiana Canelhas Pignataro https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Gestão da Informação do Conselho de Desenvolvimento Econômico Social Sustentável do Brasil
Objetivo: Analisar as potencialidades e limitações do software Omeka e o uso da Inteligência Artificial para a gestão da informação, no Conselho de Desenvolvimento Econômico Social Sustentável do Brasil. Metodologia: Abordagens qualitativa e exploratória, estruturadas em três etapas: levantamento bibliográfico sobre gestão da informação e tecnologias emergentes no setor público; análise comparativa das versões de software de gestão digital - Omeka Classic e Omeka S - e de soluções de Inteligência Artificial; e elaboração de propostas de aplicação dessas tecnologias ao contexto do Conselho, visando otimizar a gestão de dados, a preservação digital e o suporte à tomada de decisões. Resultados: São elencadas dez categorias de análise para descrever as peculiaridades de cada versão do Omeka e descritas nove formas de como a Inteligência Artificial pode ser relacionada ao Omeka S, vez que foi considerada a versão apropriada para atender ao Conselho. Considerações finais: A migração do Omeka Classic para o Omeka S, lançado em 2012, traz benefícios significativos em funcionalidade, escalabilidade e modernização, melhorando a gestão de informações, a interoperabilidade e a qualidade das coleções digitais, desde que planejada com cuidado para uma transição eficiente. Além de que, a integração da Inteligência Artificial com o Omeka S pode aprimorar a funcionalidade, a organização e a interação com os dados, aproveitando a flexibilidade e modernidade do software para gestão e publicação de coleções digitais na web.
Copyright (c) 2025 Carla Maria Martellote Viola, Milton Shintaku, Maison Roberto Mendonça Gonçalves, Mirele Costa https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Evolução da plataforma informacional para o Programa de Redução da Pobreza
A plataforma Acredita, evolução dos sistemas Progredir e SISPRP, foi desenvolvida para aprimorar a inclusão produtiva de beneficiários do Cadastro Único por meio do acesso facilitado a emprego, qualificação profissional e empreendedorismo. Este estudo apresenta os desafios enfrentados na implementação da plataforma, as soluções adotadas e os impactos gerados. A metodologia baseou-se na análise documental e observação dos processos de desenvolvimento, com foco na migração de dados, reestruturação da arquitetura e integração com bases governamentais. Foram superados obstáculos como a compatibilidade de banco de dados, adaptação ao novo padrão visual do MDS e validação das regras de negócio. As soluções implementadas resultaram em uma plataforma mais eficiente e acessível, com melhorias na interface, adoção de APIs para interoperabilidade e otimização dos processos de homologação. Os resultados indicam avanços na usabilidade, integração e confiabilidade do sistema, tornando-o um instrumento estratégico para gestores públicos e beneficiários. A modernização do sistema possibilitou maior eficiência na gestão de políticas públicas, consolidando a plataforma como uma ferramenta essencial para a democratização do acesso a oportunidades.
Copyright (c) 2025 Tainá Regly, Joyce Paola Teixeira Sobrinho, Rebeca dos Santos de Moura, Lucas Rodrigues Costa, Diego José Macedo https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Mapeamento geoespacial de áreas com potenciais problemas no acesso às unidades básicas de saúde no município de Alegre/ES
Municípios brasileiros, em geral, enfrentam o desafio de garantir o acesso à saúde aos seus cidadãos, especialmente quando consideradas a distribuição populacional e a complexidade das rotas viárias até as Unidades Básicas de Saúde (UBS). O objetivo geral da pesquisa é identificar áreas do município de Alegre/ES que possam estar com problemas no acesso à saúde em função da distribuição geográfica das UBS, considerando-se a densidade populacional e a distância roteada das vias para acesso à UBS mais próxima. A pesquisa é de natureza aplicada, de abordagem qualiquantitativa, de caráter exploratório e descritivo, envolvendo a identificação e integração de diversas bases de dados abertas sobre dados populacionais, vias rodoviárias, geolocalização das UBS do município, e uso de sistema de informação geográfica. Como resultado, destaca-se a identificação das áreas do município de Alegre com potenciais problemas no acesso à saúde alcançada por intermédio de uma aplicação web interativa implementada em Python que apresenta um mapa de calor, com granularidade de 400m, em função do índice de acesso à saúde calculado. A aplicação pode auxiliar no planejamento e gestão da saúde, identificando áreas críticas para melhor alocação de recursos e redução de desigualdades. Também pode apoiar o planejamento futuro, prevenindo problemas em regiões de crescimento rápido e fortalecendo a transparência na gestão pública. Como continuidade da pesquisa, a integração do histórico de atendimentos e CIDs permitiria um mapeamento mais preciso da incidência de doenças, auxiliando no combate de enfermidades como, por exemplo, as arboviroses.
Copyright (c) 2025 Henrique Monteiro Cristovão, Alexsander Barbosa Moura, Renan Carlos da Silva, Ágata Leite Cristovão, Camile Pereira de Abreu https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Utilizando o ChatGPT como ferramenta de suporte para a construção de uma base de dados textual sobre violências
Este estudo descreve a construção de uma base de dados textual de referência sobre violências, com o objetivo de aprimorar a recuperação de informações para pesquisadores da Rede Interdisciplinar de Estudos sobre Violências. A pesquisa, de caráter aplicado e abordagem qualitativa, integrou princípios da Ciência da Informação e tecnologias emergentes, utilizando o ChatGPT como ferramenta de suporte na criação de uma página web, tesauro temático, gerador de itens e imagens ilustrativas. O repositório foi implementado no DSpace 7, organizado em coleções temáticas aderentes aos princípios FAIR, resultando em maior eficiência na recuperação de dados. Os resultados indicam que a inteligência artificial reduziu significativamente o tempo de desenvolvimento, embora ajustes humanos sejam essenciais para garantir qualidade. Conclui-se que o uso do ChatGPT viabilizou avanços no projeto, mas a automação de coleta e ingestão de metadados e a capacitação em DSpace permanecem como desafios a serem superados.
Copyright (c) 2025 Guilherme Ataíde Dias, Tassyara Onofre de Oliveira , Arthur Antônio Martins Sales Campelo, Vivian Roberta Lima de Carvalho https://creativecommons.org/licenses/by/4.0