https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/182844 Thu, 30 Apr 2026 08:35:17 GMT 2026-04-30T08:35:17Z http://repositorio.ufsc.br:8080/bitstream/id/8dd61846-54f3-4dd2-9bd3-4741c31581c2/ https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/182844 https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/272470 Combate à desinformação na era digital: desenvolvimento de um assistente de checagem utilizando inteligência artificial generativa. Moreira, Luan Said Meira Este trabalho investiga a desordem informacional e propõe uma solução tecnológica aplicada ao enfrentamento da desinformação na era digital. O objetivo geral consistiu no desenvolvimento e validação de um assistente conversacional de checagem de fatos, fundamentado em Inteligência Artificial Generativa e operante no WhatsApp. A metodologia adotada foi a pesquisa-ação, estruturada em revisão bibliográfica baseada no framework da desordem informacional amplamente aceito, desenvolvimento técnico utilizando web scraping, integração multimodal com o modelo GPT-4o e a validação de usabilidade. A avaliação junto a 50 participantes resultou em uma pontuação de 82 na System Usability Scale (SUS), classificada como excelente, e 81% de percepção de utilidade. Entretanto, o estudo também mapeou desafios técnicos significativos, como limitações na interpretação de desinformação puramente visual e inconsistências pontuais no gerenciamento de contexto conversacional. Em suma, o trabalho contribui para a área da Ciência da Informação ao fornecer evidências empíricas sobre o uso de Inteligência Artificial Generativa no combate à desinformação, detalhando tanto as estratégias de êxito quanto os desafios dessa abordagem para nortear pesquisas futuras. O assistente demonstrou ser uma ferramenta viável que, mediante as evoluções apontadas, pode promover um mecanismo de defesa ágil, educativo e acessível, desenhado não apenas para disseminar conteúdo, mas para qualificar o consumo informacional no complexo ecossistema contemporâneo.; This study investigates information disorders and proposes a technological solution applied to combating disinformation in the digital age. The general objective was the development and validation of a conversational fact-checking assistant, grounded in Generative Artificial Intelligence and operating within WhatsApp. The methodology adopted was action research, structured around a literature review based on the widely accepted information disorder framework, technical development using web scraping and multimodal integration with the GPT-4o model, and usability validation. The evaluation involving 50 participants resulted in a score of 82 on the System Usability Scale (SUS), classified as excellent, and a perceived utility of 81%. However, the study also identified significant technical challenges, such as limitations in interpreting purely visual disinformation and occasional inconsistencies in conversational context management. In summary, this work contributes to the field of Information Science by providing empirical evidence on the use of Generative Artificial Intelligence in combating disinformation, detailing both the successful strategies and the obstacles of this approach to guide future research. The assistant proved to be a viable tool that, contingent on the improvements outlined, can promote an agile, educational, and accessible defense mechanism, designed not only to disseminate content but to enhance the quality of information consumption within the complex contemporary ecosystem. TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Ciência da Informação. Wed, 17 Dec 2025 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/272470 2025-12-17T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/272357 Avaliação da usabilidade e da visualização em dashboards utilizados na gestão de protocolos emergenciais Ciochetta, Ana O presente trabalho de conclusão de curso investiga a usabilidade e a visualização da informação nos dashboards de gestão de protocolos emergenciais da empresa Ciclix. O objetivo geral consiste em avaliar a interface atual e apresentar uma proposta de melhorias que otimize a tomada de decisão em contextos hospitalares. A pesquisa caracteriza-se como um estudo de caso de natureza aplicada e abordagem qualitativa. O método empregado foi a Avaliação Heurística, técnica de inspeção que permite a análise da interface sem a participação de usuários finais, fundamentada nos princípios adaptados de Dowding e Merrill. O diagnóstico identifica que, apesar da coerência visual com o sistema principal, existem falhas estruturais significativas, como inconsistências na codificação de cores entre diferentes gráficos, uso inadequado de carrosséis que ocultam informações e limitações no controle do usuário sobre filtros e navegação. Como solução, o estudo apresenta um protótipo desenvolvido na plataforma Figma, alinhado à nova identidade visual da empresa. A proposta reestrutura a arquitetura da informação ao separar conceitualmente o monitoramento em tempo real, denominado Protocolos em Andamento, da análise histórica, nos Relatórios de Protocolos, além de implementar padrões visuais consistentes que visam aumentar a eficiência e a clareza na interpretação dos dados clínicos. TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Ciência da Informação. Wed, 17 Dec 2025 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/272357 2025-12-17T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/272356 Dashboard de gestão extensionista pelo SIGAA: uma Análise de dados com power bi para apoio à tomada de decisão na UDESC. Alfredo Francisco, Abílio Este trabalho apresenta uma ferramenta desenvolvida no Power BI voltada ao apoio a tomada de decisão dos gestores da da Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) no controle e organização das atividades de extenão universitária. A proposta surgiu da necessidade de consolidação e disponibilização de relárórios para prestação de contas principalmente do Tribunal de contas do estado de Santa Catarina e do Fórum de Pró-Reitores de Extensão das Universidades Públicas Brasileiras (FORPROEX). A solução concebida, o dashboard da extensão universitária da UDESC, teve como objetivo consolidar e organizar as informações sobre as ações de extensão universitária registradas no Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas (SIGAA) da Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC), estruturando-as em relatórios e visualizações interativas que facilitem a análise e a tomada de decisão. Quanto a metodologia utilizada caracterizou-se como uma pesquisa aplicada ou tecnológica, tendo como abordagem de acordo à natureza mista, ou seja, quanti-quali. O desenvolvimento obedeceu as seguintes fases, a etapa 1 correspondeu à definição do problema, a etapa 2 comprendeu o processo de extração e tratamento dos dados, a Etapa 3, dedicou-se à modelagem dos dados e definição dos indicadores, e por fim, a etapa 4 serviu a construção, testagem e validação do dashboard. Os resultados dos testes aplicados, apontam que o dashboard proporciona visão integrada e organizada das ações extensionistas, favorecendo o planejamento, a transparência e a gestão estratégica. Além disso, sua adoção institucional demonstra sua utilidade prática e relevância administrativa. Dessa forma, os resultados ilustram que o dashboard atende às necessidades da UDESC, reduz retrabalhos, melhora a visibilidade das ações e contribui para os processos de prestação de contas e tomada de decisões. TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Ciência da Informação. Mon, 15 Dec 2025 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/272356 2025-12-15T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271543 Análise de sentimento aplicada a letras de músicas: um estudo sobre os artistas mais ouvidos no Spotify no Brasil entre 2014-2023 Schneider, Laura Tereza Tomasini A música é uma importante forma de expressão, e reflete tendências da sociedade que variam conforme o tempo e a localidade. Ao longo das últimas décadas, a transformação digital modificou profundamente esse cenário, especialmente com a chegada dos serviços de streaming, que alteraram a lógica de consumo e distribuição musical. Com o crescimento das plataformas de streaming, como o Spotify, Deezer e Apple Music, a forma de ouvir música tomou uma nova proporção, sendo possível analisar profundamente comportamentos, tendências de produção fonográfica, e padrões de consumo dos usuários. Nesse sentido, as técnicas de processamento de linguagem natural (PLN), mais especificamente a análise de sentimento (AS), quando aplicada em letras de música oferecem a oportunidade de compreender as emoções predominantes e a temática mais frequente nas obras. Neste trabalho, foram coletados e organizados em 3 data frames distintos os lançamentos musicais e letras das músicas dos 10 artistas mais ouvidos no Spotify no Brasil, entre 2014 e 2023. Por meio de técnicas de PLN, incluindo pré-processamento textual e a aplicação do BERTimbau, um modelo de linguagem pré-treinado adaptado para o português brasileiro e ajustado para AS a partir do dataset GoEmotions, realizou-se a classificação das emoções presentes nas letras, de forma quantitativa. Os resultados iniciais evidenciam padrões relevantes nos lançamentos musicais, com destaque para a predominância de singles impulsionada pelo streaming, a forte presença de colaborações em gêneros como o funk e redes colaborativas mais intensas no sertanejo. Observamos que as letras analisadas refletem majoritariamente emoções e temáticas ligadas a amor e tristeza, reforçando a centralidade de narrativas afetivas na produção musical brasileira contemporânea. Além disso, destaca-se que os artistas mais ouvidos no mercado brasileiro do Spotify na última década são brasileiros, o que mostra uma valorização da produção nacional e a identificação cultural dos ouvintes com artistas locais.; Music is an important form of expression and reflects societal trends that vary over time and location. Over the past few decades, digital transformation has profoundly changed this landscape, especially with the advent of streaming services, which have altered the logic of music consumption and distribution. With the growth of streaming platforms like Spotify, Deezer, and Apple Music, music listening has taken on a new dimension, enabling in-depth analysis of user behaviors, music production trends, and consumption patterns. In this context, natural language processing (NLP) techniques, specifically sentiment analysis (SA) applied to song lyrics, provide the opportunity to understand the predominant emotions and recurring themes in musical works. In this study, we collected and organized the music releases and lyrics of the 10 most-streamed artists on Spotify in Brazil between 2014 and 2023 into three distinct data frames. Using NLP techniques, including text preprocessing and the application of BERTimbau, a pre-trained language model adapted to Brazilian Portuguese and adjusted for AS using the GoEmotions dataset, we quantitatively classified the emotions present in the lyrics. Initial results reveal relevant patterns in music releases, notably the predominance of singles driven by streaming, the strong presence of collaborations in genres such as funk, and more intense collaborative networks in sertanejo. We observed that the lyrics analyzed predominantly reflect emotions and themes related to love and sadness, reinforcing the centrality of affective narratives in contemporary Brazilian music production. Furthermore, it is worth noting that the most listened to artists in the Brazilian Spotify market in the last decade are Brazilian, which demonstrates an appreciation for national production and the cultural identification of listeners with local artists. TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Ciência da Informação. Tue, 25 Nov 2025 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271543 2025-11-25T00:00:00Z