01.1 - Graduação (Sede)
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Item The digital behavior of voters in interactions with the social media posts of candidates running for elections(2022-10-06) Silva Filho, Heriberto Alexandre da; Brito, Kellyton dos Santos; http://lattes.cnpq.br/8750956715158540; http://lattes.cnpq.br/6181814500468590The extensive use of digital tools and digital marketing strategies over the last few years has become increasingly more frequent and characteristic in political campaigns Within this scenario, this study aims to investigate the use of SM in contemporary political communication, seeking to understand the features that influence the engagement of voters in posts by politicians on their social media profiles. As a case study, we have focused on the Brazilian presidential election in 2018. The investigation was based on an analysis of politicians’ posts on Instagram, Twitter, and Facebook (N = 1319) in the last two weeks before the elections, which investigated features such as functional approach, the Aristotelian rhetoric adopted, and the type of content, among others, and established relationships between these features and user engagement. This study also proposes to investigate the feasibility of using machine learning models to predict the level of engagement of the candidate's posts. Finally, another objective of this paper is to find similarities or differences between the digital campaign strategies, and their impacts on the level of engagement, of the two candidates with the best electoral results. Our main results indicate that the platform with the highest level of engagement was Instagram, together with polarized discourses that presented speeches of attack and defense or emotionally charged topics tended to engage more. Regarding the predictions, the Gradient Boosting model proved to be efficient, R² =0.77, to make the predictions. Regarding the digital campaign strategies, although the two candidates are from opposite political sides, it was possible to find more similarities, such as: functional approach, content structure, and content type, and others...than differences. However the few differences found also represent a valuable result for the understanding of the political landscape, there were divergences for example in Aristotelian rhetoric, content type, and rhetorical device. All these results helped to understand how the electorate interacts with the candidates' speeches in a new era of digital campaigning.Item Detecção de fake news: uma abordagem baseada em Large Language Models e Prompt Engineering(2025-03-20) Fonseca, Pablo Weslley Silva da; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/6258598537884813Este trabalho aborda o uso de Large Language Models (LLMs) para a detecção de fake news ou notícias falsas no idioma inglês e português. As notícias falsas têm gerado impactos negativos, como desinformação e conflitos sociais, sendo amplamente disseminadas pelas redes sociais. Embora métodos tradicionais de verificação sejam eficazes, como checagem manual e agências de verificação de fatos, a aplicação de algoritmos de machine learning e deep learning trouxe avanços importantes. No entanto, esses modelos apresentam limitações, como perda de contexto semântico e custos de treinamento. A introdução da arquitetura Transformers possibilitou avanços significativos com LLMs, como BERT, GPT e T5, devido à sua capacidade de compreender padrões linguísticos complexos. Este trabalho propõe uma abordagem de detecção de notícias falsas a partir recuperações de informações pela Web e o modelo Qwen2.5-7B-Instruct, comparando o desempenho com propostas que combina recuperação de informações com modelos tradicionais e LLMs. Os resultados destacam vantagens e desvantagens, contribuindo para futuras melhorias em sistemas automatizados de detecção de notícias falsas.Item Previsão de preço de ações de empresas do setor elétrico com algoritmos de aprendizado de máquina(2025-03-21) Silva, Herculles Hendrius Coutinho Mesquita; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584O presente trabalho tem como objetivo comparar a eficiência de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina na previsão de preços de ações do setor de energia elétrica. Para isso, foram analisados quatro algoritmos: Long Short-Term Memory (LSTM), Support Vector Regression (SVR), Regressão Linear e Random Forest. Os dados utilizados compreendem uma série histórica de preços e indicadores adicionais, como inflação, Índice de energia elétrica (IEE) e variação cambial, que foram processados e utilizados como entrada para os modelos. A análise foi realizada com base em métricas de erro, como Erro Médio Absoluto (MAE), Erro Quadrático Médio (MSE) e Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE), bem como pela avaliação da diferença percentual entre os preços previstos e os valores reais. Os resultados mostram que o algoritmo LSTM obteve o melhor desempenho na previsão de preços de fechamento, seguido pela Regressão Linear, enquanto o Random Forest apresentou maior margem de erro e se monstrando inadequado para a aplicação neste problema. Este estudo realiza a aplicação de algoritmos preditivos no mercado financeiro, demonstrando o potencial do aprendizado de máquina como ferramenta para análise e tomada de decisão no setor de energia elétrica.Item Implementação de um agente inteligente para atendimento automatizado de dúvidas acadêmicas na UFRPE(2025-03-31) Silva, Evelyn Mylena Bezerra e; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/5200293461568988Este trabalho teve como objetivo principal desenvolver e validar um agente inteligente baseado em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Recuperação de Informação, voltado ao suporte acadêmico no curso de Bacharelado em Sistemas de Informação (BSI) da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). O sistema foi projetado para oferecer respostas rápidas, relevantes e contextualizadas a perguntas frequentes relacionadas à vida acadêmica dos estudantes, como carga horária, disciplinas, matrículas e procedimentos administrativos. A implementação envolveu a coleta e estruturação de documentos institucionais, a construção de um modelo vetorial para recuperação semântica de respostas e a integração com um módulo de memória conversacional. Para a validação, as respostas do agente inteligente foram comparadas com um FAQ do curso de BSI, utilizando como métrica a similaridade do cosseno, aplicada ao conteúdo semântico das respostas. Os resultados indicaram uma média de similaridade de aproximadamente 0,6396, com mediana de 0,6548 e baixa dispersão. A maioria das respostas apresentou alto ou médio grau de alinhamento semântico com o conteúdo oficial, sendo classificadas como semanticamente adequadas. Casos de baixa similaridade representaram uma minoria e estiveram, em geral, relacionados a perguntas de cunho prático-operacional não abordadas na base de dados do sistema. Em contrapartida, observou-se que, em alguns contextos, o agente inteligente forneceu respostas mais completas e fundamentadas do que aquelas presentes no próprio FAQ. Conclui-se que o sistema desenvolvido apresenta desempenho satisfatório e demonstra potencial para expansão como ferramenta institucional de apoio ao estudante, promovendo maior autonomia, agilidade e acessibilidade no acesso a informação acadêmica.Item Comparative Analysis of Data Augmentation Techniques in Hand Gesture Recognition(2025-03-18) Souza, Diego Rafael Ferreira de; Macario Filho, Valmir; http://lattes.cnpq.br/4346898674852080; http://lattes.cnpq.br/0925751641833600Hand gesture recognition has gained significant attention due to its widespread applications in human-computer interaction, virtual reality, and assistive technologies. However, the scarcity of large, labeled datasets poses challenges such as overfitting and limited model generalization. To address this, we systematically evaluate 13 classical and six state-of-the-art (SOTA) data augmentation techniques for hand gesture recognition, conducting experiments on HGR1, OUHANDS, LIBRASUEFS, and EgoHands using the HGR-Net CNN architecture. Our results show that contrast-based augmentations (e.g., Solarize, Invert) improved accuracy by up to 21.16%, while mixing-based methods (e.g., MixUp, CutMix) often reduced performance, likely due to excessive distortion of gesture structures. Additionally, combining the best-performing augmentations was critical for maximizing accuracy across all datasets. However, these combinations did not always produce additive improvements, underscoring the importance of dataset-specific augmentation strategies for achieving optimal model performance.Item Modelos de recomendação sensível ao contexto em ambientes de comunicação aumentativa alternativa: naive bayes, redes neurais e aprendizagem federada(2025-03-19) Nascimento, Fabio Augusto Souza do; Nascimento, André Câmara Alves do; http://lattes.cnpq.br/0622594061462533; http://lattes.cnpq.br/2170186670973508A inteligência artificial (IA) está presente em diversos setores da sociedade, promovendo constantes avanços tecnológicos e sociais. Um dos subconjuntos da IA é a aprendizagem de máquina (AM), que possibilita aos computadores aprenderem e evoluírem com base em dados. O conhecimento obtido por meio desse processo auxilia em diferentes áreas, desde a análise e interpretação de informações até a usabilidade de aplicativos. Compreender o funcionamento e as possibilidades dessa ferramenta pode ser um ativo valioso. Entre as múltiplas aplicações possíveis, a AM desempenha um papel importante na comunicação aumentativa e alternativa (CAA), auxiliando indivíduos que apresentam dificuldades nessas interações por meio de aplicativos. Essas aplicações estão em constante evolução e, com as inovações tecnológicas, possibilitam o desenvolvimento de sistemas capazes de compreender o ambiente em que uma pessoa está inserida e oferecer recomendações personalizadas aos usuários. Este trabalho investiga o uso dos Sistemas de Recomendação Sensível ao Contexto (SRSC) em aplicações da CAA, considerando as características individuais dos usuários com base em seus dados e contexto. São utilizados modelos de IA, tais como Naïve Bayes (NB), Redes Neurais Artificiais (RNA) e Aprendizagem Federada (AF), para comparar diferentes abordagens e avaliar sua capacidade de fornecer resultados relevantes. A partir dos experimentos realizados, foi possível verificar que modelos personalizados demonstram melhor desempenho em relação a abordagens globais, oferecendo recomendações mais relevantes aos usuários finais. Nesse sentido, a personalização e o uso de variáveis contextuais podem melhorar significativamente a experiência de pessoas que dependem de CAA, aumentando a agilidade e a assertividade da comunicação.Item Predição do consumo energético de dispositivos LoRa usando aprendizagem de máquina(2024-12-10) Pimentel, Henrique Pablo Pinheiro dos Santos; Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/2708354422178489; http://lattes.cnpq.br/0078523045227122A Internet das Coisas (IoT) é um conceito em constante evolução que tem conquistado destaque tanto na comunidade acadêmica quanto na indústria. Dentro dela, o consumo energético é um fator fundamental para determinar o tempo de funcionamento dos dispositivos e a frequência necessária para realizar a manutenção deles. Este artigo investiga a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para predição do consumo energético de dispositivos IoT-LoRa, permitindo estimar a duração da bateria dos dispositivos e sua autonomia. A metodologia considerou a criação de um conjunto de dados a partir de experimentos com placas de desenvolvimento Event stream processing (ESP32), capturando métricas como tempo de hibernação, tipo de conexão e consumo energético. Técnicas de Inteligência Artificial (IA) são então aplicadas para prever o consumo energético com base nessas variáveis. De acordo com os resultados obtidos, a melhor técnica para prever o consumo energético é a Decision Tree, com um coeficiente de determinação superior a 96%. O estudo contribui para processos decisórios que visam selecionar dispositivos IoT considerando a autonomia projetada para as baterias de tais dispositivos.Item Aprendizagem de máquina para a identificação de clientes propensos à compra em Inbound marketing(2019-07-12) Silva, Bruno Roberto Florentino da; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504The most important point for a company should always be the customer and getting new customers is not always an easy strategy. Digital marketing techniques study how to attract new customers to businesses using digital platforms. By virtue of the popularization of these means, the strategies had to be shaped to the new possibilities. With just one click you can reach thousands of individuals, which means many new leads for the company. However, filtering out which of these individuals are really interested in the product or service offered by the company demands a lot of effort from the sales team. This overhead is detrimental in the sense that the company can lose revenue by not targeting the real opportunities. With the aim to minimize this problem, the present work offers a proposal whose objective is the automatic identification of the client achieved through digital marketing strategies. It is proposed the usage of Machine Learning techniques, in particular supervised classification algorithms, namely Decision Tree and Naive Bayes. It was used the Scikit-learn library available for the Python programming language. In addition, it was necessary to apply the SMOTE oversampling algorithm, due to the unbalance of the dataset. In addition, in order to optimize the classification, we used the techniques of attribute selection and model selection with hyperparameters adjustment. Finally, to evaluate the results, we used the confusion matrix, the precision and coverage metrics, and the accuracy and coverage curve. Due to the imbalance of the data, the precision metric did not report good indexes results, with averages of 5.5% of correctness. In addition, the coverage was around 83%. Even with such divergent results among the applied metrics, the present work reached its goal, identifying most of the real opportunities and reporting that using this approach, it would be possible to obtain a reduction of up to 85% in the effort applied by the sales team if they had to call for all the leads. As a consequence, the company may have a cost reduction with the resources applied to obtain new customers, allowing the sales team to find new customers with greater efficiency.Item Implementação de um sistema mobile colaborativo para acompanhamento do quadro de pacientes com esclerose múltipla por meio de análise de sentimento(2024-10-02) Araujo, Paula Priscila da Cruz; Gouveia, Roberta Macêdo Marques; Tschá, Elizabeth Regina; http://lattes.cnpq.br/9598413463162759; http://lattes.cnpq.br/2024317361355224; http://lattes.cnpq.br/0280090820230057The study aims to develop a mobile system to facilitate the monitoring of patients with Multiple Sclerosis (MS), based on the Human-Centered Design (HCD) Toolkit to meet patient needs. The app allows patients to record and track emotions, symptoms, and treatments, offering monthly reports and personalized alerts. For sentiment analysis, the machine learning algorithms XGBoost and Naive Bayes were used, with XGBoost showing better performance, achieving 87.56% accuracy and an F1-Score of 0.876, while Naive Bayes obtained 62.25% accuracy and an F1-Score of 0.524. The results indicate the tool’s effectiveness in emotional and medical monitoring, contributing to an improved quality of life.Item Técnicas preditivas para auxílio no diagnóstico de melanomas via imagens(2024-10-02) Silva Júnior, José Carlos Monte; Soares, Rodrigo Gabriel Ferreira; http://lattes.cnpq.br/2526739219416964Skin cancer is the most common type of cancer worldwide, divided into two main types: melanoma and non-melanoma. Although rarer, melanoma is the most lethal due to its potential to cause metastasis. Non-invasive methods, such as dermoscopy and the ABCDE rule, have been used to avoid unnecessary surgical procedures and have helped in the identification of lesions, contributing to faster diagnoses. With advances in technology, Artificial Intelligence (AI) has gained prominence, proving to be a promising solution for medical data analysis, especially with the use of Convolutional Neural Networks (CNNs), which can recognize patterns in dermoscopic images and help classify lesions as melanoma or non-melanoma in an automated manner. This project proposes an ensemble of classifiers based on Convolutional Neural Networks to classify dermoscopic images as melanoma or non-melanoma, comparing its performance with validated architectures, such as AlexNet and VGG-16, using Transfer Learning techniques The analyses of Precision, Recall, and F1 Score showed that the ensemble of Convolutional Neural Networks outperformed the models using Transfer Learning techniques, with AlexNet showing better performance than VGG-16. The ensemble of Convolutional Neural Networks demonstrated a greater generalization capability, proving to be promising in capturing relevant features from the images, revealing potential for medical applications, although it still needs refinement to meet clinical standards.