https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/2936 2026-04-28T06:55:57Z https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6815 Título: Analisando a opinião de usuários do Twitter em relação ao lockdown no Brasil: um estudo frente à mídia convencional Autor: Silva, Paulo Alves da Abstract: In the pandemic scenario, several countries sought alternatives to reduce the high rates of contagion and mortality caused by COVID-19. Among the means used was lockdown, which is characterized as the most stringent measure of social isolation. Although lockdown is considered by many to be an excellent tool for health protection, the adoption of this measure divides opinions. In this sense, sentiment analysis emerges as a mechanism that can be used to understand the population's opinion about the lockdown. The social impact caused by this measure contributes to the emergence of articles from the most diverse media vehicles, which can strongly influence the critical thinking of the population. In this context, the present work performed a sentiment analysis to understand how Twitter users reacted to the lockdown implementation in Brazil during the COVID-19 pandemic. In addition, the results of the Twitter analysis were compared with the content coming from the gray literature, focusing on the articles authored by the conventional media, which addressed information about the theme. To carry out this research, data were extracted from the social network Twitter and processed through an ensemble composed of the following machine learning algorithms: Multinomial Naïve Bayes, SVM, Random Forest, MLP neural network, and the Logistic Regression classifier. In addition, Active Learning techniques, through the uncertainty approach, were combined with the ensemble to obtain higher accuracy of the classified data. According to the results, an interesting predominance of sentiments in favor of lockdown was noticed, as well as conflicts between the data obtained by the Twitter sentiment analysis process and information published in the gray literature Resumo: No cenário pandêmico, diversos países buscaram alternativas para reduzir os altos índices de contágio e mortalidade causados pela COVID-19. Dentre os meios utilizados, estava o lockdown que se caracteriza por ser a medida mais rígida de isolamento social. Embora o lockdown seja considerado por muitos uma excelente ferramenta para a proteção da saúde, a adoção dessa medida divide opiniões. Nesse sentido, a análise de sentimentos surge como um mecanismo que pode ser utilizado para compreender a opinião da população sobre o lockdown. O impacto social causado por essa medida contribui para o surgimento de matérias oriundas dos mais diversos veículos midiáticos, que podem influenciar fortemente o pensamento crítico da população. Nesse contexto, o presente trabalho realizou uma análise de sentimentos com o objetivo de compreender como os usuários do Twitter reagiram em relação à implantação do lockdown no Brasil durante a pandemia do COVID-19. Além disso, os resultados da análise no Twitter foram comparados com os conteúdos advindos da literatura cinza, focando nas matérias de autoria da mídia convencional, que abordaram informações acerca do tema. Para realização desta pesquisa, dados foram extraídos da rede social Twitter e processados através de um ensemble, composto pelos seguintes algoritmos de aprendizagem de máquina: Multinomial Naïve Bayes, SVM, Random Forest, rede neural MLP e o classificador de Regressão Logística. Além disso, técnicas de Active Learning, através da abordagem de incerteza, foram combinadas ao ensemble, para obter uma maior precisão dos dados classificados. De acordo com os resultados, notou-se uma interessante predominância de sentimentos a favor do lockdown, bem como, conflitos entre os dados obtidos pelo processo de análise de sentimentos no Twitter e informações publicadas na literatura cinza. 2022-05-23T00:00:00Z https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6813 Título: Explorando o sentimento no twitter sobre a implementação do ensino virtual no Brasil em face da covid-19 . Autor: Leite, Felipe Antonio Alves Abstract: The high risk of COVID-19 contamination made several countries take social distancing and isolation measures. As a result of these policies, virtual education was the alternative chosen by many schools and higher education institutions to continue their classes. However, that situation, COVID-19-induced, raised some questions about the adequacy of virtual learning concerning students' and teachers' expectations. This work conducted a study of sentiment analysis in Twitter messages to understand the feeling of Brazilian users (teachers and students) about the first months of virtual education in Brazil during a COVID-19 pandemic. Also, it was sought to identify the factors responsible for certain feelings and the consequences of virtual teaching at the beginning of the pandemic. In order to achieve these objectives, sentiment analysis was performed using an ensemble and the Active Learning technique to ensure better accuracy in the classification of the data and, consequently, have an understanding of the current scenario. When analyzing the data, the rejection of teachers and students concerning virtual education during the pandemic was noticeable. It is essential to highlight that factors responsible for this rejection were identified, such as excessive activities, mental exhaustion, and procrastination. In addition, it was found that the adoption of emergency remote teaching had consequences such as anxiety crises, emotional stress, low self-esteem, sleep deprivation, and depression. Resumo: O alto risco de contaminação do COVID-19 fez vários países adotarem medidas de distanciamento social e isolamento. Como resultado dessas políticas, o ensino virtual foi a alternativa escolhida por muitas escolas e instituições de ensino superior para dar continuidade às suas aulas. No entanto, essa situação, induzida pelo COVID-19, levantou algumas questões sobre a adequação do aprendizado virtual em relação às expectativas de discentes e docentes. Este trabalho realizou um estudo de análise de sentimento em mensagens do Twitter, com o objetivo de compreender o sentimento dos usuários brasileiros (professores e estudantes) sobre os primeiros meses do ensino virtual no Brasil durante a pandemia de COVID-19. Além disso, buscou-se identificar os fatores responsáveis por determinados sentimentos e as consequências do ensino virtual no início da pandemia. Visando atingir estes objetivos, foi realizada uma análise de sentimentos utilizando um ensemble e a técnica Active Learning, a fim de garantir uma melhor precisão na classificação dos dados e, consequentemente, ter um entendimento do atual cenário. Ao analisar os dados foi perceptível a rejeição dos professores e estudantes a respeito do ensino virtual durante a pandemia. É importante destacar que foram identificados fatores responsáveis por essa rejeição, tais como: excesso de atividades, desgaste mental e procrastinação. Além disso, foi constatado que a adoção do ensino remoto emergencial acarretou consequências como crises de ansiedade, estresse emocional, baixa autoestima, privação de sono e depressão. 2022-05-27T00:00:00Z https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6784 Título: Avaliação da usabilidade dos aplicativos móveis que auxiliam na mobilidade urbana Autor: Pinto, Dayla Rodrigues Abstract: Urban mobility is defined as the ease of displacement of people and goods in urban roads, ensuring the movement of different modes between their areas. In this segment, with the increasing use of applications on mobile devices, mainly in geolocation services, has provided the development of applications that support urban mobility, allowing people access to important information for their displacement, such as, tracing routes, locating addresses, congestion information, road conditions, accidents. These applications have a specific characteristic in their context of use, since they are commonly used during vehicular driving. Consequently, the usability of these applications should provide intuitive and simple interaction with the interface, for these applications to be satisfactory and to be used effectively. In this context, the aim of this work is to evaluate the usability of the applications that assist in urban mobility, whose focus is to assess the quality of the interaction and interface of the applications that are used while driving. In order to perform this evaluation, the heuristic inspection method will be used, through the SMASH heuristic evaluation, specific to smartphones, the test will be carried out by online form, for the collection of quantitative and qualitative data, with an exploratory approach. As a result of this work, it evidenced the pertinent usability problems in the applications, the indicative and positive and negative influences that affect permeate the use, the factors that negatively impact user satisfaction, as well as a comparative analysis of which application gets the best performance in this context of use. In conclusion, the Waze application has more users than Google Maps, yet it presented the most usability problems in both evaluations, which implies that for its effectiveness to be permanent and more satisfactory, it must take into consideration the problems. according to their severity. The problems contained in Google Maps, in part, are similar to those in Waze, containing some features that also require corrections. Resumo: A mobilidade urbana é definida como a facilidade de deslocamento das pessoas e bens nas vias urbanas, garantindo a circulação de diferentes modais entre suas áreas. Neste segmento, com a crescente utilização de aplicativos em dispositivos móveis, principalmente, em serviços de geolocalização, tem proporcionado o desenvolvimento de aplicações que apoiam a mobilidade urbana, permitindo o acesso das pessoas a informações importantes para seu deslocamento como, por exemplo, traçar rotas, localizar endereços, informações sobre congestionamentos, condições das vias, acidentes. Estes aplicativos dotam de uma característica específica no seu contexto de uso, já que, comumente, são utilizados durante a condução veicular. Consequentemente, a usabilidade desses aplicativos deve propor uma interação com a interface de forma intuitiva e simples, para que esses aplicativos sejam satisfatórios e de uso efetivo. Nesse contexto, este trabalho realizou uma avaliação da usabilidade dos aplicativos que auxiliam na mobilidade urbana, cujo foco consistiu em avaliar a qualidade da interação e da interface dos aplicativos que são utilizados durante a condução de automóveis. Para realização dessa avaliação, foi utilizado o metódo de inspeção heurística, através da avaliação heurística SMASH, específica para smatphones. A avaliação foi realizado através de formulário online, coletando dados quantitativos e qualitativos, com abordagem de cunho exploratório. Como resultado deste trabalho, evidenciou os problemas de usabilidade pertinentes nos aplicativos, os indicativos e influências positivas e negativas que afetam permeiam no uso, os fatores que impactam negativamente a satisfação dos usuários, bem como, uma análise comparativa de qual aplicativo obtém um melhor desempenho, perante esse contexto de uso. Concluindo que, o aplicativo Waze, possui mais usuários que o Google Maps, mesmo assim, foi o que apresentou mais problemas de usabilidade, em ambas avaliações, o que implica que, para sua efetividade seja permanente e mais satisfatória, deve levar em considerações os problemas existentes, tratando de acordo com a sua severidade. Os problemas contidos no Google Maps, em partes, são similares os do Waze, contendo algumas particularidades que também requerem correções. 2019-12-12T00:00:00Z https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6646 Título: Um dataset para avaliação da qualidade do ensino superior a partir de dados abertos Autor: Souza, Alison Rodrigo Cavalcante de Abstract: Over the past years Brazil has gone through a phenomenon of expansion for the higher education system. In this context, a large amount of data has been made available, which can be used to support research and assessments. However, those datas are published in a format that is difficult to understand, in addition of being distributed in diferente sources. Thus, this work aims to integrate, structure and make available a dataset with open higher education data from multiple sources. Furthermore, this work presents a visualization model that helps in the decision-making process, with the presentation of higher education quality indicators. The dataset contains data from the Higher Education Census, ENADE, IBGE and e-MEC, from 2009 to 2019. Resumo: Nos ultimos anos o Brasil tem passado pelo fen ´ omeno da expans ˆ ao˜ do sistema de ensino superior. Nesse contexto, uma grande quantidade de dados tem sido disponibilizada, que pode se utilizar para subsidiar pesquisas e avaliac¸oes. No entanto, esses dados s ˜ ao publicados em um formato que di- ˜ ficulta o entendimento, alem de serem distribu ´ ´ıdos em diferentes fontes. Este trabalho tem como objetivo a integrac¸ao, estruturac¸ ˜ ao e disponibilizac¸ ˜ ao de ˜ um dataset com dados abertos do ensino superior, a partir de multiplas fontes. ´ Alem disso, este trabalho apresenta um modelo de visualizac¸ ´ ao que permite au- ˜ xiliar no processo de tomada de decisao, com a apresentac¸ ˜ ao de indicadores de ˜ qualidade do ensino superior. O dataset contem dados do Censo da Educac¸ ´ ao˜ Superior, ENADE, IBGE e e-MEC, do per´ıodo de 2009 a 2019. 2021-12-15T00:00:00Z