A resolução dos problemas educacionais, especialmente a evasão, é algo complexo e não há soluções rápidas com respostas imediatas para resolvê-lo. A evasão é um desses problemas e merece atenção especial, o que justifica a necessidade de elaboração de estudos, pesquisas e reflexões críticas acerca de nuances que fundamentam, perpassam e constituem abordagens que podem contribuir para compreender e combater esse fenômeno que ocorre em todas as modalidades de aprendizagem e níveis educacionais, sendo ainda mais prevalente na educação a distância.Vários fatores para esta desistência são apontados por especialistas: situação econômica do estudante, impacto na vida social, uso de tecnologias, dentre outros.Este trabalho se propõe a explorar este último fator, o uso dos recursos educacionais no Ambiente Virtual de Aprendizagem e o impacto na evasão, a partir de um estudo de caso exploratório com abordagem qualitativa, onde a análise de dados identificou os recursos mais usados em cursos de graduação e os relacionou com as taxas de evasão. Os resultados obtidos sugerem que a diversidade de recursos pode impactar nos índices de evasão.

Contexto: medir a experiência do usuário (UX) é essencial para criar valor na transformação digital. A medição permite identificar intenções de compra futuras, fidelidade e retenção do usuário. A forma tradicional de medir a experiência do usuário por meio da autoavaliação apresenta problemas. Portanto, precisamos de uma abordagem mais direta que nos permita medir a experiência do usuário automaticamente.
Objetivo: implementar e validar o modelo de avaliação de UX através de uma ferramenta que calcule automaticamente a avaliação da experiência do usuário de um produto digital e apresente pontos positivos, neutros e negativos na utilização deste produto. O modelo incluiu um processo de trabalho, um experimento exploratório e um aplicativo, que chamamos de UXAPP.
Métodos: identificamos e selecionamos o estado da arte relacionado ao reconhecimento de emoções com Inteligência Artificial no contexto da satisfação do usuário. Depois disso, propusemos e implementamos o modelo de avaliação de UX. Desenvolvemos o aplicativo UXAPP e conduzimos o experimento exploratório seguindo o processo de trabalho. Convidamos nove participantes para realizar quatro tarefas cada. Coletamos dados de entrada manual e capturamos emoções do vídeo e da fala do usuário. Em seguida, realizamos uma análise de ambos os dados e geramos um relatório de UX. Por fim, comparamos os resultados obtidos do UXAPP e os dados de entrada do usuário.
Resultados: a avaliação de UX do UXAPP corresponde diretamente às entradas do usuário em 50\% das tarefas e dá resposta próxima em outros 47,22\% dos resultados. Cada elemento UX, como usabilidade, afeto e valor para o usuário, foi avaliado e analisado de forma independente. A análise de usabilidade do UXAPP tem correspondência direta com a resposta do usuário em 30,56\% das tarefas e dá resposta próxima em outros 33,33\% dos resultados. A análise de afeto do UXAPP tem correspondência direta com a resposta do usuário em 52,78\% das tarefas e dá resposta próxima em outros 41,67\% dos resultados. O UXAPP também identificou 616 pontos de sentimentos positivos ou negativos em vídeo e fala para todas as tarefas. A análise de valor do usuário com UXAPP tem correspondência direta com a resposta do usuário em 36,11\% das tarefas e dá resposta aproximada em 50,00\% dos resultados. Registramos 5h 35m 31s de duração das tarefas. Com base em nossa experiência, estimamos que uma pessoa precisaria de pelo menos quatro vezes a duração dessa tarefa para processar todas as informações apresentadas no relatório de UX, incluindo encontrar todos os pontos de sentimento e distinguir picos de sentimento positivos e negativos.
Conclusões: as possibilidades de aplicação do reconhecimento de emoções são inúmeras em termos de contextos, técnicas, formas e componentes. Apesar disso, foi possível desenvolver o UXAPP e validar o modelo de avaliação de UX para medir a experiência do usuário de um produto digital através do reconhecimento de emoções e Inteligência Artificial. Descobrimos que a análise UXAPP e a análise de avaliação do usuário são importantes e complementares. A principal contribuição deste trabalho é a entrega de um modelo validado para medir automaticamente a experiência do usuário e identificar pontos positivos, neutros e negativos na utilização de um produto digital. O UXAPP pode ser utilizado diretamente pelo usuário final, possibilitando automatizar todos os esforços para obter uma pontuação de avaliação de UX e identificar os pontos positivos e negativos da interação do usuário. Com isso, ele pode reduzir drasticamente os custos envolvidos no desenvolvimento de uma competência de experiência do usuário em uma organização. Esta pesquisa também define um processo de experimentação de medição que qualquer organização ou pesquisador pode reproduzir.

O estudo abordou o gerenciamento de riscos em contratações de soluções inovadoras pela administração pública, com foco em uma instituição financeira pública brasileira. A pesquisa destacou a falta de métodos específicos para a avaliação de riscos em contratos de soluções inovadoras e a necessidade de integrar melhor a gestão de riscos com a gestão da inovação. A pesquisa revelou que as startups são avaliadas com os mesmos critérios que grandes corporações, resultando em riscos materiais e perda de oportunidades de inovar devido à desclassificação de parceiros mais qualificados na fase de due diligência de riscos. Para tanto, foi realizado o processo de avaliação de riscos com as etapas adaptadas da ISO 31000 – Identificação dos riscos, Análise dos riscos e Avaliação dos riscos - do processo “Seleção de Startups” (AS-IS), fazendo uso das técnicas de Brainstorming, Entrevista com especialistas e aplicação de formulário estruturado, abordadas na ISO 31010. A partir dos resultados da avaliação de riscos, foi elaborada em conjunto com os especialistas a estratégia de tratamento dos riscos classificados com nível alto, bem como a proposta de melhoria do processo “Seleção de Startups”, contemplando definição de classes e categorias de riscos; definição de controles a serem considerados na execução das estratégias de tratamento dos riscos; e aplicação do método Analytic Hierarchy Process (AHP) para suporte ao processo decisório na etapa de julgamento das candidatas. Por ultimo, foi apresentada a modelagem do processo ideal (TO BE) com a incorporação das melhorias propostas, e o protótipo computacional da interface do usuário, que possibilitou a simulação do novo fluxo operacional e a validação da jornada do usuário.

Este estudo aborda a temática de gestão de riscos de Tecnologia da Informação da Empresa Brasileira de Serviços Hospitalares (Ebserh), que é uma Rede constituída pela Administração Central e suas filiais, compostas por 41 hospitais universitários federais (HUF) distribuídos pelo Brasil.

A crescente importância da TI para os processos de negócio da Ebserh trouxe a necessidade de proteger os seus ativos de informação dos riscos relacionados à Tecnologia da Informação (TI), e para ter conhecimento dos riscos e saber como tratá-los foi desenvolvido e implantado o Processo de Gestão de Riscos de TI da Rede Ebserh.

Contudo, a dificuldade para a consolidação, armazenamento e organização das informações devido a grande quantidade de dados, tornou-se um desafio para análise crítica e monitoramento dos riscos para tomada de decisão, tendo em vista, que não havia uma solução automatizada para auxiliar a DTI e nem os HUFs nas atividades de consolidação, análise crítica dos dados e monitoramento dos riscos de TI. Neste sentido, qual solução de Business Intelligence desenvolver para sumarizar os dados e apresentar informações relevantes para análise crítica e monitoramento dos riscos de TI, permitindo tomada de decisão com melhor chance de acerto?

De acordo com a literatura, o Business Intelligence desempenha um papel essencial na geração de informações que apoiam as decisões operacionais e estratégicas do negócio, englobando um conjunto de técnicas e ferramentas utilizadas para transformar dados brutos em informações relevantes e úteis, permitindo a análise do negócio.

Sendo assim, o presente estudo aborda um tema relevante para a Ebserh, uma vez que agregará valor ao processo de gestão de riscos dos ativos de TI, por tratar do desenvolvimento de uma solução de Business Intelligence para auxiliar na consolidação, consulta, análise dos dados e monitoramento dos riscos dos ativos de TI da Rede Ebserh, gerando conhecimento para tomada de decisão.

Para tanto, foi realizada uma pesquisa de natureza bibliográfica e documental, com abordagem qualitativa e quantitativa, classificada como descritiva, com procedimentos metodológicos de estudo de caso e classificada como pesquisa aplicada com intuito de obter o embasamento teórico necessário para desenvolvimento da solução de Business Intelligence e desta forma, obteve-se como solução de Business Intelligence, representadas por Dashboards, que são painéis de controle interativos que incluem gráficos, métricas-chave e widgets permitindo explorar e analisar dados de forma dinâmica.  O painel construído é um software web acessível a partir de um browser.

Os resultados decorrentes mostraram que a Solução de Business Intelligence apresentada, por meio de dashboards, foi satisfatória, pois permitiu a consolidação, consulta e análise crítica dos dados e monitoramento das incertezas que cercam a realização das estratégias organizacionais de TI da Ebserh, além de, a partir da aplicação do Business Intelligence alinhada a outras ferramentas internas, proporcionar o conhecimento, permitindo à Ebserh obter uma maior acurácia na visualização das informações de seus riscos de TI, o monitoramento em tempo real dos riscos de TI permitindo rápida resposta a eventos críticos; a análise crítica dos riscos de TI permitindo a identificação de padrões e tendências que indicam problemas subjacentes; uma visibilidade integrada dos riscos de TI da Rede, permitindo tomada de decisão, para tratativas em ampla escala; notificação automática de eventos críticos permitindo uma resposta rápida e eficaz a incidentes de TI, no âmbito da Rede, pela DTI e por cada HUF. A pesquisa ainda, contribui significativamente para a compreensão e aplicação de técnicas de design gráfico na visualização de dashboards. Ao destacar a importância da visualização na tomada de decisão e apresentar diversas técnicas de design gráfico para a criação de dashboards, a pesquisa oferece insights valiosos sobre como tornar as informações mais compreensíveis e acessíveis aos gestores. Isso potencialmente contribui para uma tomada de decisão mais eficaz e informada, ao mesmo tempo em que promove a aplicação prática de conceitos de design gráfico em ambientes de Business Intelligence. Assim, esta pesquisa não só oferece uma solução automatizada para a gestão de riscos de TI, mas também amplia o conhecimento sobre o papel da visualização de dados na tomada de decisão na criação de dashboards em geral.

Em decorrência dos avanços da tecnologia e crescimento exponencial dos dados, o desenvolvimento e uso de modelos analíticos tem se tornado generalizado nas organizações. Paralelo ao aumento quantitativo dos modelos, cresce também a complexidade deles. Embora isso aumente a velocidade da inovação, também aumenta o nível de risco ao qual a organização está exposta, bem como a necessidade de controles e governança específica. Nesse contexto, o presente estudo tem como objetivo propor um método prático de avaliação da maturidade na Gestão de Risco de Modelo considerando as principais fontes de risco de modelo e as melhores práticas de mercado utilizadas como medidas mitigadoras do risco de modelo durante o ciclo de vida dos modelos analíticos, cobrindo tanto aspectos técnicos quanto aspectos organizacionais. Para que esse estudo fosse possível, recorreu-se à metodologia aplicada por meio de um estudo de caso, com abordagem qualitativa, utilizando como técnica de coleta de dados entrevista realizada com especialistas, bem como observação do pesquisador. Foi realizada a modelagem BPMN do processo de Gestão do Ciclo de Vida de Modelos em Instuição financeira e aplicado o processo de avaliação de riscos de acordo com a norma ISO 31000 para identificar, analisar e avaliar as principais fontes de risco de modelo. Com essas informações será possível a indicação de ações mitigadoras para detecção e prevenção do risco de modelo, e elaboração de um framework para avaliação da maturidade da gestão do risco de modelo em Instituição Financeira.

Compete ao Banco Central do Brasil (BCB) atender aos clientes e usuários do Sistema Financeiro Nacional (SFN) na apresentação de reclamações contra produtos e serviços oferecidos pelas entidades supervisionadas, e monitorar o atendimento de suas demandas. O processo de tratamento dessas reclamações é feito manualmente, e consiste no seu enquadramento como “procedente” ou “improcedente”, a partir da análise do relato do cidadão, da resposta da entidade reclamada, dos documentos anexados à demanda e de julgamento sobre se houve ou não descumprimento da regulamentação vigente. Contudo, com o recente aumento no volume de demandas, não é possível, com os recursos disponíveis, analisar a integralidade das remessas. Nesse contexto, foi construída, pelo BCB, solução automatizada para filtrar as reclamações com maior possibilidade de serem procedentes, direcionando, assim, os esforços de análise e julgamento promovidos pelos seus servidores. Destarte, esta pesquisa teve como objetivo desenvolver um classificador para a tarefa em questão com desempenho superior ao do modelo vigente. Para isso, foram exploradas abordagens de aprendizagem profunda, em contraponto ao método tradicional empregado anteriormente. Como resultado, foi desenvolvido um classificador baseado em uma estrutura hierárquica combinando um Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) e uma Bidirectional Long short-term memory (BiLSTM) para gerar representações únicas dos textos da reclamação do cidadão e da resposta da entidade reclamada. Essa solução alcançou, na validação cruzada, um desempenho médio - calculado pela Área sobre a curva Precisão-Revocação (PRAUC) - de 71,41%, superando em 0,96 pontos percentuais o modelo reproduzido do BCB, e desempenhando 71,92% nos dados de teste. Estimou-se que, caso o classificador proposto fosse utilizado para nortear a tarefa de tratamento das reclamações, seria possível cobrir 90,23% daquelas de fato procedentes avaliando-se apenas 60% do total de demandas. Por fim, foram ainda propostas estratégias multimodais para a combinação das representações textuais descritas com outras variáveis tabulares que compuseram a solução original. No entanto, o ganho obtido pelas estratégias multimodais frente à proposta anterior não foi estatisticamente significante.

A gamificação de atividades não lúdicas ganhou espaço no ambiente industrial, de serviços e educacional. A literatura aponta que, ao introduzir elementos de jogos em um ambi- ente, as atividades podem ser mais atrativas, divertidas e agradáveis. Combinar técnicas de jogo para motivar e envolver as pessoas provou ser uma ferramenta poderosa para os gestores. A Polícia Militar do Distrito Federal é a corporação policial responsável pelo policiamento ostensivo e manutenção da ordem pública na capital federal. A Atividade de Inteligência é utilizada para assessorar em decisões estratégicas, táticas e operacionais. Este trabalho apresenta o Processo Gamificado de Relatórios de Inteligência (PGRI) para ser utilizado no Sistema de Inteligência da Polícia Militar. A gamificação foi estruturada utilizando como base o framework de gamificação Octalysis e valeu-se de conceitos estatís- ticos utilizados em questionários baseados no Intrinsic Motivation Inventory e análise de documentos. O PGRI busca melhorar a qualidade dos relatórios de inteligência com a aplicação de gamificação e é retroalimentado por um ciclo iterativo de planejamento por meio dos resultados da avaliação do processo. Apresenta uma revisão da literatura sobre os conceitos de jogos e gamificação, Atividade de Inteligência e Segurança Pública e um resumo sobre a Polícia Militar do Distrito Federal.

Este trabalho tem como objetivo propor uma ferramenta computacional de Gerenciamento de Riscos relacionados à Fadiga Humana, a partir da abordagem Fatigue Risk Management System - Sistema de Gerenciamento do Risco à Fadiga (FRMS), aplicado ao Primeiro Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Tráfego Aéreo (CINDACTA I), de forma a minimizar os riscos concernentes à fadiga. Para tal, realizou-se uma pesquisa exploratória, descritiva, de natureza aplicada, com abordagem qualitativa e quantitativa.

Utilizou-se como técnica de coleta de dados documentos do Comando da Aeronáutica, legislações nacionais e internacionais, aplicação de questionário, brainstorming com especialistas das áreas de investigação e prevenção de acidentes aeronáuticos, e controle de tráfego aéreo. Como resultado deste estudo, foi coletada a percepção dos operadores que atuam em órgãos operacionais. Os profissionais responderam um questionário com 44 questões objetivas, embasadas na literatura, relacionadas diretamente com o tema Fadiga Humana (FH), que podem influenciar o Desempenho Operacional (DO). Para tabular os dados resultantes, aplicou-se a modelagem de equações estruturais de mínimos quadrados parciais (PLS-SEM), a qual revelou que conforme a resposta de 149 operadores, o modelo conceitual elaborado explica o desempenho operacional em 34,7%, as dimensões tempo de reação em 31,2% e estado de alerta em 29,9%. Na etapa de validação, foi apresentada a solução computacional aos especialistas e analistas, por meio de reuniões, objetivando uma validação do Sistema de Gerenciamento de Riscos da Fadiga (SGRF), avaliando a viabilidade de utilização da ferramenta pela instituição. O estudo revelou que, para a melhoria do desempenho operacional dos controladores de tráfego aéreo, deve-se realizar ações quanto à qualidade do sono e ao tempo de reação. Por fim, apresentou-se um protótipo de ferramenta computacional desenvolvido, testado e validado por especialistas da Organização, denominado Sistema de Gerenciamento de Riscos da Fadiga Humana (SGRF), visando contemplar todas as etapas essenciais do processo de gerenciamento de riscos da fadiga para o Air Traffic Control Officer - Controlador de Tráfego Aéreo (ATCO), segundo a abordagem Fatigue Risk Management System - Sistema de Gerenciamento do Risco à Fadiga (FRMS).

Já há algum tempo, pesquisadores (inter)nacionais têm estudado a evasão nos cursos de ensino superior, classificando-a em dois tipos: estudantes que abandonam a universidade; e estudantes que abandonam o ensino superior. Ambas as situações causam danos à instituição, aos alunos e à sociedade em geral. A partir de 1995, com a criação da ANDIFES, os estudos começaram a se tornar mais frequentes no Brasil. Essa comissão elaborou relatórios que analisaram os índices de diplomação, retenção e evasão nos cursos de graduação nas Universidades Brasileiras. A evasão institucional foi um dos temas de estudo, sendo descrita como a saída do aluno de seu curso de origem, sem finalizar o curso. A Universidade de Brasília (UnB), tendo em vista a problemática que envolve a evasão do curso pelos estudantes, tem criado mecanismos que permitam aumentar a permanência dos estudantes nos cursos de graduação. O objetivo deste trabalho foi elaborar e avaliar um modelo de análise que permita utilizar os dados acadêmicos para previsão de evasão nos cursos de graduação presencial. A Revisão Sistemática da Literatura foi realizada com o propósito de identificar os fatores que impactam na evasão, a partir desses fatores, definir indicadores que possam ser extraídos dos sistemas acadêmicos da UnB. Ela também contribuiu na para selecionar algoritmos/ferramentas que deram suporte nas análises. O principal resultado da revisão sistemática foi a identificação de 29 fatores usados pelos pesquisadores, onde a pontuação média, gênero, notas do curso foram os mais utilizados. Sobre as ferramentas, a Regressão, a Árvore de Decisão e a Rede Neural foram os algoritmos mais usados. A partir desse resultado preliminar, foi criado o Modelo de Análise na Graduação (MAGRA), que utiliza os indicadores existentes nos sistemas acadêmicos da UnB em conjunto com ferramentas de aprendizagem de máquina para prever alunos com potencial de risco de evasão. A pesquisa se desenvolveu em um ambiente que contempla dois cenários. O primeiro foi desenvolvido na Faculdade do Gama (FGA), que serviu de protótipo para a criação do MAGRA, e o segundo na UnB. Nas etapas de testes, nas quais foram usadas somente as disciplinas cursadas pelos alunos, mostrou-se que o número de vezes que os alunos cursam uma disciplina pode ser um indicador da dificuldade desse aluno em cumprir a disciplina no tempo determinado. Empregando as novas variáveis, houve um aumento no número de modelos válidos e, consequentemente, um aumento nos cursos e turmas analisados, o que resultou em um número maior de previsões. A situação foi percebida ao conduzir os estudos na Faculdade do Gama e na Universidade de Brasília. Para melhorar a identificação precoce dos alunos com características de evasão, é necessário criar mecanismos de feedback por parte dos coordenadores de cursos, incluir novos sistemas, melhorar a qualidade dos dados e ajustar os parâmetros dos algoritmos.

O Tribunal de Contas da União tem seu trabalho organizado por processos e, ao longo do ciclo de vida deles, cada processo chega geralmente a conter de dezenas a centenas peças. Cada peça atinge facilmente algumas dezenas de páginas. A quantidade de processos e documentos só tende a crescer ao longo do tempo, o que gera uma quantidade enorme de material para leitura e com conteúdo bem rico, mas de difícil consumo, pois é necessário um tempo considerável para a leitura de cada processo. Os processos costumam ser lidos para verificar se possuem conteúdo relevante para alguma fiscalização ou instrução processual em curso. Além do custo alto para ler um processo, parte desse conteúdo é descartado pelo auditor por não estar atrelado ao seu trabalho corrente, o que gera um desperdício de tempo nesta atividade. Para melhorar a eficiência deste processo, é proposto neste trabalho o desenvolvimento de uma solução de sumarização automática de texto usando aprendizado de máquina aplicado ao processamento de linguagem natural. Essa solução usará a abordagem de sumarização abstrativa aplicada a documentos longos e com conteúdo jurídico, usando modelos que estão no estado da arte na tarefa e baseados em transformers com mecanismo de atenção linear. A solução será disponibilizada como uma Aplicação Web com microsserviço para melhor integração com aplicações que compõem o processo de trabalho do auditor. Os resumos gerados pelos modelos serão avaliados principalmente por métricas que foquem mais na semântica do texto gerado e, em decorrência disso, terão uma melhor aderência ao conteúdo desejado. O usuário fornecerá feedback dos resumos gerados e eles serão usados para retroalimentar o modelo posteriormente.

O avanço nas tecnologias de comunicação e computação potencializou o uso da internet, afetando a vida da sociedade e desempenhando um papel importante nos negócios. A indústria bancária tem acompanhado essa evolução, oferecendo serviços essenciais por meio da internet para milhões de clientes. Além disso, a concorrência entre esses bancos tem crescido cada vez mais. Nesse cenário, observa-se que a Experiência do Usuário (UX) é um fator importante na percepção da qualidade pelos clientes dessas instituições, influenciando, inclusive, na escolha entre um banco e outro. Como a arquitetura do software é um elemento importante que afeta a usabilidade, é essencial garantir que critérios de usabilidade e experiência do usuário sejam suportados no planejamento dessa arquitetura. Sendo assim, este trabalho propõe uma arquitetura para sistemas bancários via web que permita melhorar a experiência dos usuários utilizando os conceitos de sistemas reativos que se integram com serviços e bases de dados heterogêneas, com interface que se adapta ao usuário baseada no comportamento e nas características deste. Por esse motivo, interfaces adaptativas tendem a oferecer melhor experiência de utilização, buscando adaptar-se às necessidades e desejos dos usuários. Este trabalho seguiu o modelo de micro-frontends para renderizar o frontend, pois gera bases de código menores, mais coesas e sustentáveis, o que possibilita trabalhar com equipes autônomas e tecnologias diferentes. Essas características são importantes, principalmente, para corporações maiores, as quais sustentam grupos de profissionais e equipes em maior número. A arquitetura proposta por este trabalho utiliza o algoritmo de Aprendizado por Reforço, somado ao algoritmo Monte Carlo Tree Search (MCTS) e à técnica de Aprendizado Profundo para a criação de aplicações adaptativas. Por fim, um sistema backend robusto tem que ser desenvolvido para extrair, armazenar e processar os dados dos usuários, por isso foi adotada a arquitetura de microsserviços, a qual possibilita que as aplicações sejam formadas por serviços pequenos, coesos e independentes.

O uso do sistema de informação traz constantes benefícios para quem o utiliza, devido ao aumento de dados gerados. O agrupamento dessas informações pode ser útil para as atividades diárias em qualquer ambiente de trabalho, e até mesmo na vida pessoal. Ao falar em sistema de informação, não necessariamente fala-se em sistema informatizado, e sim em organização, seja através de alguma plataforma automatizada ou simplesmente em um arquivo manual. Juntamente com o uso do SI, tem-se os riscos que envolvem o seu desenvolvimento e que poderão afetar a sua utilidade percebida. Desta forma, o objetivo desta dissertação foi propor etapas para minimizar os fatores de riscos que impactam o uso dos sistemas de informação entregues pela Subsecretaria de Tecnologia da Informação do Ministério da Agricultura e Pecuária. Inicialmente, foi importante buscar na literatura quais as variáveis de riscos que os autores entendem como sendo mais relevantes. Posteriormente, foi aplicado o modelo de equações estruturais para relacionar essas variáveis e assim identificar os fatores com maior impacto no uso do SI. Com relação às implicações práticas, primeiramente foi feita a aplicação de um questionário, onde foram coletadas 71 respostas. Como principais resultados, tem-se que: a Utilidade Percebida influencia o Uso do SI em 38,24% dos casos; e a Facilidade de Uso influencia a Utilidade Percebida em 15,21% das vezes. Além disso, foi gerado o mapa de importância-desempenho (IPMA) para enriquecer os resultados do modelo PLS-SEM e auxiliar na priorização das variáveis de maior relevância e impacto. Por ordem de alta importância e alto desempenho, os indicadores utilidade percebida e riscos serão priorizados. Ademais, a moderação do modelo revelou a variável Idade como ponto de atenção por ser uma variável de impacto na utilidade percebida dos sistemas de informação.

Investimentos em operações financeiras podem gerar impactos nos setores sociais, econômicos e ambientais que não foram incorporados ao preço final de seus contratos. Tais impactos são chamados de externalidades e entende-se que elas podem produzir efeitos positivos ou negativos. A análise do risco de crédito associado ao socioambiental reside na possibilidade de atividades econômicas gerarem impactos ou danos socioambientais em proporções capazes de gerarem perdas financeiras que comprometam a capacidade de pagamento de financiamentos, bem como a corresponsabilidade do agente financeiro de recuperação do dano socioambiental. No caso do risco climático, o empreendimento golfe estar exposto diretamente ou indiretamente a eventos climáticos extremos capazes de comprometer o seu fluxo de caixa e capacidade de pagamento de financiamentos. Desse modo, veio a necessidade de instrumentos de medição capazes de avaliar o comportamento das externalidades em relação ao risco de crédito das operações. O objetivo deste estudo é avaliar o impacto da incorporação da medição do risco climático às operações financeiras no processo estratégico de fornecimento de crédito das operações. Para isso, foi realizada medição do risco climático e aplicada metodologia —— para aferir a importância das variáveis que o compõem e inferir sua capacidade de influenciar a análise de crédito. Como resultado do presente estudo, foi fornecida medição do risco climático das operações e a avaliação de risco climático em relação às variáveis.

Em um ambiente cada vez mais dinâmico, a velocidade da tomada de decisão passou a ser um diferencial, principalmente em um cenário que possui muitos entraves, como o governo. Interesses de diferentes esferas (municipal, estadual e federal) e diferentes atores (partidos políticos, bancadas, mobilização de grupos populares), devem consolidarse na decisão mais assertiva para a sociedade. Desse modo, métodos que garantam a diminuição da subjetividade e aumento da consolidação de diversos pontos de vista são necessários. Assim, o objetivo deste estudo é demonstrar um modelo de tomada de decisão por meio da utilização do processo hierárquico analítico (AHP) em parceria com o método Promethee II aplicando a otimização por meio do Risk Simulator para priorizar as demandas de tecnologia da informação do Ministério Público Federal. Esta pesquisa é do tipo exploratória com abordagem qualitativa-quantitativa com uso de análise multicritério e otimização. Como resultado preliminar do estudo, estabeleceu-se os critérios Suporte, Estratégicos e Partes Interessadas, com os respectivos pesos aproximados de 65%, 28% e 7%. Definiu-se 8 alternativas, onde a de maior destaque foi "Conhecimento técnico da equipe de TIC" com peso aproximado de 24,5%. A combinação dos critérios e alternativas aplicada durante a pesquisa resultou na demanda de Segurança como a mais prioritária e a demanda de BI como a menos prioritária dentre as 12 selecionadas. Cabe ainda a aplicação computacional da ferramenta Risk Simulator para a realização da priorização otimizada conforme restrições definidas pela alta administração.

Jurisprudência se refere ao conjunto de decisões reiteradas sobre determinado assunto, constituindo uma espécie de precedente judicial. No âmbito do Tribunal de Contas da União (TCU), órgão responsável por exercer o controle externo da Administração Pública Federal, a jurisprudência representa as interpretações consolidadas das normas aplicáveis à fiscalização financeira e operacional das contas públicas dos órgãos e entidades da União. Uma vez que a elaboração da jurisprudência é definida a partir de um agrupamento de acórdãos similares, é relevante desenvolver ferramentas automatizadas que auxiliem os especialistas responsáveis por esta atividade. Porém, essa é uma tarefa desafiadora para a área da computação, devido às especificidades do vocabulário presente nos textos dos acórdãos e ao volume massivo de dados a serem processados. Sendo assim, é necessário desenvolver abordagens escaláveis, eficazes e eficientes, e que possuam baixo custo computacional. Este trabalho apresenta o estudo e implementação de algumas abordagens para a representação desses documentos textuais, tanto em nível de palavra quanto em nível de conceito. Como contribuição, foi proposta uma nova abordagem denominada BoC-Th (Bag of Concepts with Thesaurus), que gera histogramas ponderados de conceitos definidos a partir da distância das palavras do documento ao seu respectivo termo similar dentro de um tesauro. Esta abordagem permite enfatizar palavras com maior significado no contexto, gerando, assim, vetores mais discriminativos. Realizaram-se avaliações experimentais comparando a abordagem proposta com as abordagens tradicionais para representação de documentos. O método proposto obteve resultados superiores entre as técnicas avaliadas para recuperação de documentos jurisprudenciais. O BoC-Th aumentou a precisão média em comparação às abordagens tradicionais, incluindo a versão original BoC (Bag of Concepts), ao mesmo tempo que foi mais rápido que as representações tradicionais BoW, BM25 e TF-IDF. A abordagem proposta contribuiu para enriquecer uma área com características peculiares, fornecendo um recurso para recuperação de informações textuais de forma mais precisa e rápida do que outras técnicas baseadas em processamento de linguagem natural.

O Centro de Coordenação de Operações Móvel (CCOp Mv) é um projeto estratégico do Exército Brasileiro que está em desenvolvimento, tendo por objetivo apoiar um Grande Comando Operacional em situações de guerra e não guerra. O CCOp Mv será composto por tecnologias, sistemas e recursos diversos, de forma a possibilitar o alcance de seu objetivo. Dentre suas principais funcionalidades podem ser destacadas a obtenção e o fornecimento de informações de eventos de campo, que além de direcionarem a construção da consciência situacional, representam parâmetros essenciais para o processo de tomada de decisão das autoridades, em operações militares. A despeito dos avanços tecnológicos experimentados nos dias de hoje, a natureza dos conflitos atuais permite a percepção da relevância em obter dados por meio de observadores humanos. Porém, a simples obtenção de dados não é julgada suficiente para a formação de conhecimentos específicos sobre um determinado domínio, sendo necessária a construção de uma base de informações estruturada, que permita a recuperação de conhecimentos de forma otimizada. Nesse contexto, a proposta desta pesquisa é fornecer uma Arquitetura da Informação voltada à obtenção de dados por meio de observadores de campo, além de disponibilizar conhecimentos gerados, tendo como parâmetros a organização e a estruturação de relatórios informacionais, empregando ontologias para a sua representação semântica. Além disso, está sendo proposta a construção de um protótipo de ontologia, com o intuito de fornecer suporte à Arquitetura da Informação desenvolvida, uma vez que o domínio de eventos militares possui uma considerável especificidade. Como contribuições podem ser destacados o fornecimento de uma Arquitetura da Informação, que visa auxiliar na otimização da obtenção de informações em operações militares, bem como o protótipo de ontologia que foi desenvolvido, que poderá servir como base para o desenvolvimento outras aplicações dentro do Exército Brasileiro.

O Centro de Inteligência da Polícia Militar do Estado de São Paulo (CIPM/PMESP) passou por um estágio evolutivo em seus sistemas legados, que atualmente se encontram em uma arquitetura de microsserviços. Tal arquitetura divide um aplicativo em pequenos serviços, que são implementados de forma independente, com sua própria unidade de deployment. Essa arquitetura pode trazer benefícios, no entanto, também apresenta desafios, principalmente quanto aos aspectos de segurança. Portanto, surge a importância de explorar o conhecimento sobre questões de segurança em microsserviços, principalmente nos aspectos de autenticação e autorização. Soma-se ainda a natureza da atividade de inteligência que obrigatoriamente deve atingir uma série de princípios por conta da natureza sensível dessa atividade. Um desses princípios é a compartimentação, que objetiva restringir o acesso a determinadas informações somente para profissionais que tenham necessidade de conhecer. Reforça-se assim que é preciso verificar se o ambiente atual se encontra adequado em questões de autenticação e autorização, para garantir o cumprimento de tal princípio.
Este trabalho tem o objetivo de propor e avaliar a segurança de uma solução orientada a microsserviços para realizar a autenticação e autorização nos Sistemas de Inteligência da Polícia Militar do Estado de São Paulo. Para tal, é feita uma Revisão Sistemática de Literatura para checar quais são os principais desafios em autenticação e autorização na arquitetura de microsserviço, os mecanismos que lidam com tais desafios e as tecnologias open source que implementam tais mecanismos. Com esses achados, é apresentado um questionário de validação, para verificar se tais descobertas são observadas na indústria. O objetivo é confirmar a utilização prática do que foi encontrado, além de procurar apurar novas respostas que não foram encontradas anteriormente. Por fim, é realizada uma execução no ambiente de inteligência da PMESP com a tecnologia open-source que utiliza os mecanismos encontrados, aplicando testes de segurança no ambiente atual e o novo, com vistas a verificar se esses mecanismos melhoraram sua segurança.

Botnet é uma rede de computadores infectados, os quais são controlados remotamente
por um cybercriminal, denominado botmaster e que tem como objetivo realizar ataques
cibernéticos massivos, como DDoS, SPAM e roubo de informações. Os métodos tradi-
cionais de detecção de botnets, normalmente baseados em assinatura, são incapazes de
detectar botnets desconhecidas. A análise baseada em comportamento tem sido promis-
sora para a detecção de tendências atuais de botnets, as quais estão em constante evolução.
Considerando que um ataque de botnet à infraestrutura de TI do Centro de Coordenação
de Operações Móvel (CCOp Mv) do Exército Brasileiro pode prejudicar o sucesso das
operações, através do furto de informações sensíveis ou mesmo causando interrupção à
sistemas críticos do CCOp Mv, esta dissertação propõe um mecanismo de detecção de
botnets baseado na análise do comportamento de fluxos de rede. O objetivo principal é
propor uma camada adicional de proteção cibernética à infraestrutura de TI do CCOp Mv.
A técnica utilizada para detecção de botnets foi recentemente desenvolvida por Pontes et
al. [1] e é denominada Energy-based Flow Classifier (EFC). Essa técnica utiliza estatística
inversa para detecção de anomalias e possui uma importante característica que é a sua
fácil adaptação a novos domínios. Devido à essa característica, o EFC se mostra uma
técnica promissora para detecção de botnets desconhecidas. Além disso, o EFC é um
algoritmo considerado interpretável, o que permitiu realizar uma seleção dos atributos
mais informativos para a detecção de botnets, através da análise dos acoplamentos entre
pares de atributos. Dois conjuntos de dados heterogêneos, CTU-13 e ISOT HTTP, foram
utilizados para avaliar a eficiência do modelo gerado e os resultados foram comparados
com diversos modelos gerados por algoritmos tradicionais. Os testes realizados mostram
que o EFC apresentou resultados satisfatórios quando testado no mesmo domínio e os
testes realizados em domínios diferentes mostram que o EFC consegue manter resultados
mais estáveis, independente do domínio, ao contrário dos demais algoritmos testados. Um
terceiro conjunto de dados, ISCX-Bot-2014, foi utilizado para validação dos atributos se-
lecionados pelo EFC e os resultados foram comparados com outras duas abordagens para
seleção de atributos.

Em Operações de resposta a desastres é necessária uma grande coordenação de vários agentes e instituições. O uso de software tático e operacional é de grande importância para o êxito da operação. No entanto, as operações podem ocorrer em locais adversos com recursos escassos de acesso à Internet. Essa limitação pode gerar problemas no fornecimento de serviços, uma vez que tais aplicações utilizam processamento remoto, o qual é tipicamente realizado em datacenter distantes. Neste contexto, este projeto de pesquisa propõe uma arquitetura, denominada MFog, que explora os conceitos de computação em névoa com foco na resiliência das aplicações. Essa arquitetura pode ser utilizada em lugares onde, apesar de existirem estruturas com recursos computacionais próximos ao usuário final, o acesso à Internet é limitado (similar ao que ocorre nessas operações). Para isso, são definidos componentes mínimos da arquitetura e mecanismos de orquestração com base em modelos de migração de aplicações em contêiner. Os resultados obtidos, a partir de um estudo de caso, indicam que a arquitetura proposta consegue ser resiliente aos problemas enfrentados nos cenários dessas operações.