https://hdl.handle.net/1884/72252 2026-04-03T22:07:53Z 2026-04-03T22:07:53Z https://hdl.handle.net/1884/100462 2026-01-23T22:14:44Z 2025-01-01T00:00:00Z

D.I.M.E. - Digital Index Of Monetary And Cryptocurrency Economics Resumo: Os índices financeiros têm permitido que investidores façam melhores escolhas de investimentos ao longo do tempo, além de permitir o acompanhamento de um determinado setor do mercado olhando para apenas um valor, como é o caso do Ibovespa no Brasil que engloba as principais ações de empresas brasileiras. Dessa forma, tem-se como objetivo geral do trabalho a criação de um índice dinâmico (DIME), formado por diferentes criptoativos e por diferentes categorias, conforme parâmetros selecionados, que permita o acompanhamento da comercialização e valorização das criptomoedas, permitindo a gestão da informação digital e sua mineração. Como resultados tem-se a criação de um índice que engloba todas as categorias de moedas digitais recuperados da plataforma CoinGecko, e que possuem moedas com cotação em dólares americanos e disponíveis na plataforma Yahoo Finance, permitindo o acompanhamento de diferentes categorias, quando comparado com o Bitcoin, considerado benchmark de mercado. Dessa forma, a pesquisa é relevante e inovadora pois engloba o uso de moedas e categorias de ativos digitais que não costumam ser considerados em pesquisas acadêmicas e nos demais índices levantados, que em geral, possuem uma quantidade fixa de moedas e não abordam categorias de moedas e moedas com menor relevância no mercado, porém, que ainda assim, tem desempenhado grande crescimento e volatilidade; Abstract: Financial indices have enabled investors to make better investment choices over time, in addition to allowing the monitoring of a specific market sector by looking at a single value, as is the case of the Ibovespa in Brazil, which encompasses the main shares of Brazilian companies. Thus, the main objective of this work is the creation of a dynamic index (DIME), composed of different cryptoassets and different categories, according to selected parameters, which allows monitoring the trading and appreciation of cryptocurrencies, enabling digital information management and its mining. As results, we present the creation of an index that includes all categories of digital currencies retrieved from the CoinGecko platform, which have quotations in U.S. dollars and are available on the Yahoo Finance platform, allowing the monitoring of different categories when compared with Bitcoin, considered the market benchmark. Therefore, this research is relevant and innovative as it encompasses the use of digital assets and categories that are not usually considered in academic studies or in other existing indices, which generally have a fixed number of coins and do not address categories of coins or those with lower market relevance, although they have still shown significant growth and volatility Orientador: Prof. Dr. José Simão de Paula Pinto; Coorientador: Prof. Dr. Egon Walter Wildauer; Banca: José Simão de Paula Pinto (Presidente da Banca), José Marcelo Almeida Prado Cestari, Luciano Heitor Gallegos Marin, Marcio Rodrigo Santos, Andrea Cristina Micchelucci Malanga; Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação. Defesa : Curitiba, 24/11/2025; Inclui referências

2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/100413 2026-01-21T15:25:27Z 2025-01-01T00:00:00Z

Ecossistema didático embarcado em um servidor Raspberry PI de baixo custo : uma solução em aprendizagem nas modalidades de tecnologia da informação para worldskills, e educação básica profissional brasileira Resumo: Esta tese propõe o desenvolvimento de um Ecossistema Didático de Tecnologia da Informação embarcado em um servidor Raspberry Pi de baixo custo, destinado a aprimorar a aprendizagem técnica, a inclusão digital e o preparo de estudantes para competições de excelência, como a WORLDSKILLS, bem como apoiar a formação profissional na educação básica e técnica brasileira. O estudo parte da constatação de que desigualdades de infraestrutura tecnológica comprometem significativamente o aprendizado em cursos de TI, exigindo soluções acessíveis, escaláveis e pedagogicamente fundamentadas. O ecossistema concebido integra serviços de servidor WEB, NAS, plataformas WEB e Mobile, e um conjunto de ferramentas educacionais alinhadas às Metodologias Ativas, à Gestão da Informação e à Gamificação, favorecendo práticas de ensino mais autônomas, dinâmicas e orientadas ao desempenho. Metodologicamente, a pesquisa adota o Design Science Research (DSR), estruturado em seis etapas: identificação do problema, definição dos objetivos da solução, design e desenvolvimento do artefato, demonstração, avaliação e comunicação. A construção do ecossistema envolveu o desenvolvimento de aplicativos móveis, sites didáticos, conteúdos gamificados e a implementação completa de um servidor Raspberry Pi configurado para operar de forma offline e em redes locais, possibilitando a aprendizagem mesmo em regiões com baixa conectividade. A arquitetura foi apoiada em tecnologias como Flutter, Dart, MySQL, Python, Flask, IDE VS Code e ferramentas de modelagem como BPMN, UML e Astah. Os resultados obtidos evidenciam ganhos significativos em engajamento, autonomia e desempenho técnico dos estudantes envolvidos. Os formulários e experimentos realizados revelaram melhoria na organização dos estudos, maior interação docente- discente, fortalecimento de competências práticas e elevada aceitação do ecossistema pelos instrutores da educação profissional. Destaca-se também o impacto positivo no treinamento para modalidades da WORLDSKILLS, especialmente nas áreas de desenvolvimento de sistemas, WEB e mobile, com simulações de provas e trilhas de estudo customizadas. Conclui-se que o ecossistema didático embarcado em Raspberry Pi constitui uma alternativa viável, acessível e replicável para instituições de ensino que enfrentam desafios estruturais. A solução contribui para a democratização da tecnologia educacional, para o desenvolvimento da autonomia discente e para a aproximação entre currículo, mercado de trabalho e padrões internacionais de excelência técnica. O trabalho oferece diretrizes para expansão do modelo, incluindo sua aplicação em hackathons, trilhas de inovação e ambientes híbridos de aprendizagem; Abstract: This dissertation proposes the development of a low-cost, Raspberry Pi– based Didactic Ecosystem for Information Technology, designed to improve technical learning, promote digital inclusion, and enhance the preparation of students for excellence-oriented competitions such as WORLDSKILLS, while also supporting the professional education offered in Brazilian basic and technical education. The research stems from the recognition that structural inequalities in technological infrastructure significantly compromise learning outcomes in IT programs, creating the need for accessible, scalable, and pedagogically grounded solutions. The proposed ecosystem integrates WEB and NAS server functionalities, WEB and Mobile platforms, and a set of educational tools aligned with Active Learning Methodologies, Information Management, and Gamification, thus fostering more autonomous, dynamic, and performance-oriented learning practices. Methodologically, the study adopts the Design Science Research (DSR) approach, structured into six phases: problem identification, objectives definition, artifact design and development, demonstration, evaluation, and communication. The artifact comprises mobile applications, didactic websites, gamified activities, and a fully operational Raspberry Pi server designed to function offline or on local networks, enabling learning in regions with limited internet access. The technological architecture incorporates Flutter, Dart, MySQL, Python, Flask, the VS Code IDE, and modeling tools such as BPMN, UML, and Astah. The results reveal significant gains in student engagement, autonomy, and technical performance. Data collected through questionnaires and experimental activities indicate improvements in study organization, enhanced teacher–student interaction, strengthened practical competencies, and high acceptance of the ecosystem among instructors in professional education settings. The ecosystem also demonstrated strong potential for improving WORLDSKILLS training, particularly in IT-related areas such as systems development, WEB development, and mobile development, through simulated assessments and customized learning pathways. The study concludes that a Raspberry Pi–based didactic ecosystem is a feasible, accessible, and replicable alternative for educational institutions facing infrastructure limitations. The solution contributes to democratizing access to educational technology, fostering learner autonomy, and aligning curricula with industry expectations and international standards of technical excellence. The dissertation also presents guidelines for expanding the model, including its use in hackathons, innovation pathways, and hybrid learning environments Orientador: Prof. Dr. José Simão de Paula Pinto; Coorientador: Prof. Dr. Ricardo Mendes Júnior; Banca: José Simão de Paula Pinto (Presidente da Banca), Marcio Rodrigo Santos, Egon Walter Wildauer, Alex Luiz de Sousa; Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação. Defesa : Curitiba, 02/12/2025; Inclui referências

2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/100372 2026-01-19T15:02:07Z 2025-01-01T00:00:00Z

Justiça informacional, aprendizagem digital e empoderamento no uso de tecnologias digitais por mulheres em vulnerabilidade Resumo: Esta pesquisa investiga como mulheres em situação de vulnerabilidade social, residentes no bairro Guaraituba, em Colombo (PR), acessam, utilizam e ressignificam as tecnologias da informação como instrumentos de aprendizagem, gestão da informação e enfrentamento à desinformação. Partindo da constatação de que 100% das participantes possuem acesso à internet, ainda que em condições de precariedade — uso exclusivo do celular, dependência de dados móveis e conectividade instável —, o estudo busca compreender como essas mulheres constroem práticas informacionais próprias em um cenário marcado por desigualdades de gênero, classe e território. A pesquisa examina como, apesar das limitações materiais e técnicas, as mulheres aprendem cotidianamente, sobretudo por meio de plataformas populares como WhatsApp (97%), Facebook (57%), YouTube (45%) e Instagram (45%). Elas mobilizam esses ambientes para resolver problemas práticos, cuidar da família, desenvolver habilidades, aprender novas tarefas, empreender e circular informações. A análise também evidencia que as práticas informacionais são fortemente mediadas por relações de confiança — família, vizinhas, amigas e grupos comunitários — configurando uma curadoria afetiva que fortalece vínculos, mas amplia vulnerabilidades à desinformação. Metodologicamente, o estudo adota uma abordagem quanti-qualitativa. A etapa quantitativa envolveu a aplicação de um questionário a 100 mulheres do território, mapeando perfis sociodemográficos, padrões de uso, fontes de confiança, temas de interesse e percepções de empoderamento. A etapa qualitativa consistiu em uma roda de conversa com 16 mulheres da Comunidade Santa Terezinha, onde emergiram narrativas profundas sobre aprendizagem digital, cuidado, trabalho, espiritualidade e estratégias de sobrevivência informacional. A roda revelou que as mulheres não são usuárias passivas, mas agentes que adaptam, traduzem, compartilham e produzem conhecimento, transformando o digital em ferramenta de vida. Os resultados mostram que existe um empoderamento informacional em curso, porém desigual e incompleto. As mulheres demonstram forte desejo de aprender, elevada capacidade de resolver problemas e significativa agência cotidiana, mas enfrentam barreiras estruturais que limitam sua autonomia crítica: baixa escolaridade, falta de tempo, medo de golpes, dificuldade com plataformas formais, interfaces complexas e ausência de políticas públicas adequadas. Assim, a inclusão digital observada é intensa, porém frágil; presente, mas limitada; funcional, porém pouco crítica. A pesquisa contribui para compreender como a apropriação das tecnologias pode fortalecer a autonomia das mulheres, promover aprendizagem contínua e ampliar a cidadania informacional em territórios vulnerabilizados. Também oferece subsídios para políticas públicas de inclusão digital com enfoque territorial, linguístico e de gênero, destacando a necessidade de mediação comunitária, formação crítica e tecnologias acessíveis. Em síntese, o estudo reforça que a democratização da informação exige mais do que acesso: requer condições equitativas de uso, reconhecimento dos saberes periféricos e práticas de cuidado informacional; Abstract: This research investigates how women living in conditions of social vulnerability in the Guaraituba neighborhood, in Colombo (Brazil), access, use, and reinterpret information technologies as instruments for learning, knowledge construction, and resistance to misinformation. Although all participants (100%) have internet access, this access is marked by precarious conditions—exclusive use of mobile phones, dependence on prepaid data packages, and unstable connectivity. The study examines how these women develop situated informational practices within a context shaped by structural inequalities of gender, class, and territory. Findings show that, despite material and technical constraints, participants engage in intense daily digital activity, primarily through WhatsApp (97%), Facebook (57%), YouTube (45%), and Instagram (45%). These platforms serve as spaces for problem-solving, family care, learning new skills, and sharing information. Informational practices are strongly mediated by affective trust networks—family members, neighbors, friends, and community groups—revealing a form of "affective curation" that both strengthens social bonds and increases vulnerability to misinformation. Methodologically, the study adopts a mixed-methods approach. The quantitative phase involved administering a semi-structured questionnaire to 100 women, mapping sociodemographic profiles, usage patterns, learning interests, confidence sources, and perceptions of empowerment. The qualitative phase consisted of a community conversation circle with 16 women from Santa Terezinha, where narratives about learning, caregiving, work, spirituality, fear, and agency emerged. The discussion circle revealed that these women are not passive users of technology but active interpreters and producers of knowledge who adapt, translate, and circulate digital content as part of their everyday lives. Results indicate the emergence of informational empowerment, although uneven and incomplete. Participants show a strong desire to learn, problem-solving capacity, and significant everyday agency, yet face persistent barriers that limit critical autonomy: limited schooling, time constraints, fear of digital fraud, difficulty navigating formal platforms, complex interfaces, and a lack of public policies. Thus, digital inclusion is present but fragile; functional but not fully critical; empowering, yet constrained by structural inequalities.The study contributes to understanding how technology appropriation can promote women’s autonomy, continuous learning, and informational citizenship in marginalized territories. It also provides insights for public policies aimed at digital inclusion with gender-sensitive and community-based approaches. Ultimately, the research demonstrates that democratizing information requires more than access: it requires equitable conditions of use, recognition of peripheral knowledge, and collective practices of informational care Orientador: Prof. Dr. José Simão de Paula Pinto; Coorientadora: Profa. Dra. Maria do Carmo Duarte Freitas; Banca: José Simão de Paula Pinto (Presidente da Banca), Marcelo Fernando de Lima, Alexandre Ribeiro Martins, Marcos Antonio Tedeschi; Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação. Defesa : Curitiba, 16/12/2025; Inclui referências

2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/100371 2026-01-19T15:00:25Z 2025-01-01T00:00:00Z

Análise textual de letras de músicas brasileiras aplicando métodos de bioinformática e de mineração de textos Resumo: A expansão dos serviços de streaming ampliou o acervo musical, tornando impraticável a classificação manual de atributos como gênero, instrumentação e sentimento devido ao volume de dados. No entanto, essa caracterização detalhada é indispensável para a eficácia dos sistemas de recomendação musical e da recuperação de informação musical, áreas fundamentais no cenário digital atual. Este estudo propôs o método de Análise Textual em Músicas Brasileiras (ATMBr), uma metodologia para a recuperação de informações musicais e a identificação automática de rótulos. O diferencial desta pesquisa foi a seleção e a aplicação de um algoritmo de bioinformática, o SWeeP, em conjunto com algoritmos de mineração de texto e de aprendizagem de máquina. A escolha do SWeeP se justifica por sua característica intrínseca de baixo custo computacional, permitindo o processamento massivo de dados textuais sequenciais com eficiência e velocidade de 10 a 100 vezes superiores às dos métodos tradicionais de alinhamento. A metodologia ATMBr envolve a realização de experimentos utilizando um corpus de letras de músicas brasileiras extraído de sítios de letras. A amostra original bruta do corpora continha 138 mil títulos musicais. Após um processo intenso de pré-processamento, cura e normalização dos dados, o método aplica o algoritmo SWeeP para gerar representações vetoriais (embeddings) detalhadas das letras. O objetivo foi desenvolver modelos robustos para a classificação textual de músicas. Como contribuições, a pesquisa apresenta a proposição do método ATMBr e a disponibilização de uma nova base de dados de músicas brasileiras, curada e rotulada, que servirá como recurso valioso para pesquisas futuras. O experimento resultou na criação da plataforma Ritmo Brasil, um ambiente de consulta e pesquisa voltado a músicos e apreciadores da música popular brasileira. O método proposto gerou modelos de classificação para a análise de sentimentos e para o mapeamento de gêneros musicais. A validação demonstrou que a estratégia híbrida de classificação alcançou desempenho superior, com 92% de acurácia na classificação de emoções básicas (Alegria, Tristeza, Raiva e Medo). Além disso, o método comprovou ser capaz de recuperar, de forma não supervisionada, a estrutura hierárquica e a genealogia dos gêneros musicais a partir do conteúdo semântico das letras. O estudo, de natureza interdisciplinar (Computação, Arte e Biologia), reforça a importância de explorar novas tecnologias para lidar com o volume exponencial de dados na ciência da informação, especialmente no contexto musical brasileiro; Abstract: The expansion of streaming services has broadened the musical repertoire, making manual classification of attributes such as genre, instrumentation, and sentiment impractical due to the volume of data. However, this detailed characterization is indispensable for the effectiveness of music recommendation systems and music information retrieval, crucial areas in the current digital landscape. This study proposed Análise Textual em Músicas Brasileiras (ATMBr), a methodology for retrieving musical information and automatically identifying labels. The distinguishing feature of this research was the selection and application of the bioinformatics algorithm SWeeP, in conjunction with text-mining and machine-learning algorithms. The choice of SWeeP is justified by its low computational cost, which enables efficient processing of sequential textual data at 10-100 times the speed of traditional alignment methods. The ATMBr methodology involves conducting experiments using a corpus of Brazilian song lyrics extracted from lyric websites. The original raw corpus contained 138,000 musical titles. After preprocessing, curation, and data normalization, the method applies the SWeeP algorithm to generate detailed vector representations (embeddings) of the lyrics. The objective was to develop robust models for classifying songs. As contributions, the research presents the proposed ATMBr method and a new, curated, labeled database of Brazilian songs, which will serve as a valuable resource for future research. The experiment led to the creation of the Ritmo Brasil platform, a consultation and research environment for musicians and enthusiasts of Brazilian popular music. The proposed method generated classification models for sentiment analysis and the mapping of musical genres. Validation demonstrated that the hybrid classification strategy achieved superior performance, with 90.5% accuracy in classifying basic emotions (Joy, Sadness, Anger, and Fear). Furthermore, the method proved capable of unsupervised recovery of the hierarchical structure and genealogy of musical genres from the lyrics' semantic content. This interdisciplinary study (Computer Science, Art, and Biology) underscores the importance of exploring recent technologies to manage the exponential volume of data in information science, particularly in the Brazilian musical context Orientador: : Prof. Dr. José Simão de Paula Pinto; Coorientador: Prof. Dr. Roberto Tadeu Raittz; Banca: José Simão de Paula Pinto (Presidente da Banca), Ronan Assumpção Silva, Jeroniza Nunes Marchaukoski, Wilson Lemos Junior; Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação. Defesa : Curitiba, 12/12/2025; Inclui referências

2025-01-01T00:00:00Z