Apesar do potencial para transparência e prestação de contas, iniciativas de Dados Abertos Governamentais enfrentam desafios técnicos e de governança. Este artigo apresenta uma abordagem mista para investigar o cenário latino-americano. Inicialmente, conduziu-se uma Revisão Multivocal de Literatura, identificando lacunas em padronização e qualidade. Em segundo lugar, realizou-se uma análise comparativa de três portais representativos (Argentina, Chile e Curitiba-Brasil) usando arquivos de 2025. Os resultados evidenciam que, embora portais nacionais (Argentina) apresentem maior maturidade em formatos GIS e metadados, iniciativas locais (Curitiba) podem superar plataformas como CKAN.
A acessibilidade digital é essencial para garantir que websites sejam utilizáveis por pessoas com diferentes habilidades. Este estudo analisa o nível de conformidade dos sites de universidades brasileiras com as diretrizes WCAG 2.1, destacando erros de acessibilidade como ausência de textos alternativos econtraste inadequado. Utilizando uma abordagem quantitativa, os sites foram avaliados pela ferramenta QualWeb, que identificou as principais falhas. Os resultados evidenciam a necessidade de adequação dos websites educacionais para promover maior inclusão digital no Brasil.
Continuous improvement in public institutions requires effective methods for process mapping and optimization but faces barriers such as bureaucracy, political changes, and stakeholder diversity. This paper presents the Process Mapping and Improvement Methodology for the Public Sector (MIM-PS), derived from the Business Process Management (BPM) cycle and tailored to the public context. The MIM-PS considers process maturity and complexity, enabling flexible application. Validated in three sectors of the Pernambuco State Court of Accounts, the methodology resulted in productivity and agility gains, demonstrating its applicability across different levels of organizational maturity. Beyond enhancing institutional efficiency, MIM-PS contributes to the field of Information Systems by integrating processes, data, and technology, strengthening the use of information in digital transformation and public governance.
Em sistemas de informação distribuídos, é essencial garantir justiça e privacidade na troca de itens digitais entre partes que não confiam plenamente umas nas outras. Nesses ambientes, Várias entidades (usuários, organizações, serviços, dispositivos, etc.) interagem entre si, trocando dados, documentos ou valores digitais. Quando não há confiança entre as partes envolvidas, surge o risco de injustiça, ou seja, a possibilidade de uma delas obter vantagem indevida sobre a outra. Protocolos de troca justa foram desenvolvidos para assegurar que nenhuma das partes obtenha vantagem indevida, garantindo que a troca ocorra de maneira justa. Privacidade, outra propriedade fundamental, impede o vazamento de informações confidenciais. No entanto, alcançar simultaneamente justiça forte e privacidade ainda é um desafio. Protocolos amplamente usados em sistemas de informação para pagamentos online, \textit{e-commerce} e assinaturas digitais garantem justiça, mas comprometem a privacidade ao depender de terceiros centralizados que acessam diretamente os dados das partes, expondo informações sensíveis. Neste artigo, propomos a implementação e análise de um protocolo com justiça forte voltado a sistemas de informação distribuídos, o qual garante que nenhum dos participantes obtenha ambos os itens e concede a cada parte o poder de cancelamento. O modelo adota um terceiro confiável dividido, formado por dois ambientes de execução confiáveis (um para cada participante) e um \textit{public bulletin board} usado apenas para sincronização. Essa arquitetura elimina intermediários centralizados e preserva propriedades essenciais, como justiça forte, cancelamento imediato e unilateral e privacidade. Este trabalho é uma versão estendida do artigo apresentado no SBSeg 2025, incluindo novos resultados experimentais, verificação formal com o SPIN \textit{model checking}, e aprimoramentos de implementação; contribuindo para o avanço de soluções que protege a privacidade dos dados e interoperáveis em sistemas de informação distribuídos.
Este estudo analisa a injustiça algorítmica em sistemas automatizados de tomada de decisão, destacando a necessidade de equidade e transparência diante de seu impacto social. Algoritmos de aprendizado de máquina frequentemente reproduzem vieses dos dados, resultando em decisões discriminatórias. Diversas estratégias de mitigação têm sido propostas, incluindo métodos de avaliação de justiça e ferramentas para detecção de vieses. Este trabalho revisa essas abordagens de forma individual e combinada, avaliando sua capacidade de equilibrar desempenho e justiça. Os resultados evidenciam dois aspectos centrais: o recorrente trade-off entre acurácia e justiça e a falta de padronização das métricas utilizadas, o que dificulta comparações entre estudos. Ao sistematizar esses achados, o estudo contribui para o avanço do debate sobre ética e justiça em sistemas automatizados.
A Internet e as redes sociais desempenham um papel fundamental na formação de opiniões políticas, o que torna importante identificar e analisar este tipo de posicionamento em conteúdos digitais. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo desenvolver duas categorias de léxicos para identificar vieses políticos nos textos em português brasileiro. O primeiro léxico trata dos vieses econômicos (esquerda-direita) e o segundo dos vieses sociais (progressista-conservador). Usando um corpus de 64.473 discursos de deputados, foram criadas três versões para cada léxico, sendo uma utilizando unigramas, outra bigramas e por fim uma utilizando trigramas. Nos experimentos conduzidos, os léxicos demonstraram sua eficácia na captura de vieses, revelando padrões consistentes para o posicionamento dos políticos nas redes sociais e discursos mais neutros dos portais de notícias. Dessa forma, foi construída uma abordagem de fácil uso e de baixo custo computacional para analisar discursos online, potencialmente contribuindo para estudos em ciência política e análise de mídias.
Open Science promotes transparency and collaboration through open data sharing. The dataWASHES initiative supports this goal by providing an API for accessing WASHES workshop proceedings but lacked an interactive visualization tool. This paper presents a dashboard that enhances data analysis, evaluated through qualitative inspection based on Tufte’s and Dowding and Merrill’s principles and usability testing using the System Usability Scale (SUS). The dashboard achieved clarity, consistency, and strong spatial organization, with a SUS score of 91.25 and 96.4% user satisfaction. This work applies visualization and usability principles to Open Science dashboards, reinforces user-centered design, and extends dataWASHES with an interactive interface. Therefore, this work contributes by (1) applying Tufte’s principles and Dowding and Merrill’s principles to the design of Open Science dashboards, (2) reinforcing the role of user-centered design and data visualization in the engineering of Open Science tools, and (3) enhancing dataWASHES with an interactive dashboard that transforms research data into actionable findings. From an Information Systems perspective, the dashboard supports sensemaking by enabling users to interpret and contextualize scientific data through integrated visual representations.
Context: The adoption of Big Data Analytics (BDA) in organizational process management has been consolidated as a transformative strategy for organizations. The use of tools and methods based on advanced digital technologies supports decision-making more efficiently. Such practices generate benefits by optimizing managerial processes, increasing productivity, and enhancing strategic decisions. Problem: However, BDA implementation faces challenges such as the integration of large data volumes, privacy, ethics, and the lack of advanced analytical skills. In this sense, companies must invest both in technological infrastructure and in cultural changes. Objective: This paper analyzes how BDA have been applied in organizational process management and how they guide decision-making in the business context. Method: We conducted a systematic literature review, analyzing 176 empirical and theoretical studies published between 2019 and 2024 across five major databases. Results: The findings reveal a set of widely adopted methods and tools, including machine learning, BI/ERP systems, IoT, dashboards, and data mining frameworks, while also identifying recurrent barriers such as system integration issues, lack of analytical skills, and resistance to data-driven practices. The review highlights consistent impacts on organizational culture, including increased transparency, agility, and emphasis on evidence-based decision-making. Conclusions: The study contributes to the field by consolidating current knowledge on BDA in organizational processes, exposing research gaps, and offering insights to guide future implementations and investigations. By mapping practices, challenges, and impacts, this work supports researchers and practitioners in effectively integrating BDA to foster innovation, operational efficiency, and a robust data-driven culture.
Com o advento do DevOps as entregas Agile tornaram-se mais rápidas devido a automatização. Porém, a rapidez das entregas continuas juntamente com o deployment continuo tem tido efeito negativo quanto aos testes de segurança e detecção de ameaças, principalmente, por que tais testes são aplicados ao final, após a entrega do aplicativo. Por serem demorados, eles não conseguem acompanhar a velocidade das entregas de software. Para cobrir esta lacuna, o DevSecOps surgiu, incluindo testes de segurança em cada fase do ciclo de vida DevOps. Neste sentido,este estudo tem como objetivo investigar as tecnologias e ferramentas de segurança utilizadas no DevSecOps, com vista a fornecer uma base de conhecimento sobre quais delas tem sido referenciada pelos autores em suas pesquisas sobre o assunto. Posto isso, uma Revisão Sistemática de Literatura foi adotada como metodologia para esta pesquisa, delimitando o período ao primeiro semestre de 2024, no qual, dos 87 estudos publicados, 42 deles foram selecionados após um processo de revisão completo sob o foco de três perguntas norteadoras. A primeira pergunta (Q1):” quais tipos de ferramentas de segurança foram reportados nas publicações mais recentes?”, a segunda pergunta (Q2):” quais tecnologias e plataformas são referenciadas nas publicações sobre DevSecOp?” e a terceira pergunta (Q3): “Que ferramentas e tecnologias de segurança são únicas e mais incomuns abordadas nas ultimas publicações?”. Como resultado, as respostas da pergunta Q1, revelaram treze categorias de ferramentas consistentes referenciadas por diferentes artigos. Quanto a resposta da Q2, sobre as tecnologias, o emprego de IA foi mais frequente em referências dos artigos. Já quanto a resposta da Q3, apenas duas ferramentas foram identificas como únicas nas publicações selecionadas para esta RSL, revelando que no corte de tempo desta pesquisa houve muita consistência em relação as ferramentas usadas em DevSecOps.
In recent years, Recommendation Systems have become integral to the online experiences of consumers, particularly those that effectively integrate user interactions into their algorithms, enhancing both efficiency and adaptability. This article presents a comprehensive systematic review of the literature addressing classical problems in recommendation systems, specifically focusing on the consideration of user interaction. We employed a rigorous systematic literature review methodology, critically analyzing various proposals to identify their limitations, characteristics, and potential avenues for further research. Our investigation involved mapping relevant studies that examine how user interaction with recommendation systems is addressed and determining the extent to which this aspect has been explored. We established strict inclusion and exclusion criteria to select academic publications, resulting in a curated set of 29 scientific papers. The findings offer a snapshot of the primary characteristics of the identified works, revealing significant gaps that can inform future research directions. Our analysis indicates that most studies addressing user interaction emphasize preference elicitation and feedback mechanisms, predominantly focusing on improving the accuracy of recommendation rankings, with a notable concentration on the e-commerce domain.
Soft skills are critical in software projects, but their perceived importance varies by role and experience. This study investigates how leaders and non-leaders value soft skills in a large Brazilian Science and Technology Institute. Using a quali-quantitative survey with 42 professionals, we analyzed ratings for 15 soft skills through descriptive statistics, rank-biased overlap, and open coding. Results show teamwork, commitment & responsibility, and communication are highly valued, but notable differences exist across leaders & non-leaders and seniority. These findings offer reflections for team composition, leadership practices, and professional development, contributing to a deeper understanding of human factors in the development of information systems.
Este artigo apresenta um estudo sobre o alinhamento das unidades de uma rede privada de ensino com o projeto fundacional. Utilizando uma abordagem baseada em BPMN e KPIs, foram coletados dados sobre retenção de alunos, taxas de conclusão, médias de notas e satisfação dos pais. Os resultados revelaram uma correlação positiva entre maiores pontuações nos KPIs e um alinhamento mais forte com o projeto fundacional. As conclusões ressaltam a importância dos KPIs no monitoramento e aprimoramento do alinhamento das unidades. Estratégias como o compartilhamento de boas práticas e a oferta de treinamentos contínuos podem fortalecer o alinhamento em todas as unidades. Este estudo contribui para a compreensão do alinhamento das unidades em uma rede privada de ensino e destaca o valor dos KPIs e da abordagem BPMN.
O ecossistema de Sistemas de Gestão da UFRN é uma plataforma utilizada por um número considerável de Instituições Federais de Ensino (IFE). Neste contexto, existem vários cenários de adoção desta tecnologia que incluem fatores a serem identificados para esclarecer quais motivos direcionam para o sucesso na sua adoção, caso não observados, podem prejudicar as atividades destas IFE. O objetivo desta pesquisa, proveniente de uma dissertação de mestrado, é identificar estes fatores. Esta pesquisa foi desenvolvida em três etapas: primeira etapa trata-se da Revisão Sistemática da Literatura; a segunda a aplicação de entrevistas semiestruturadas; e a terceira a aplicação de duas técnicas de codificação da Teoria Fundamentada em Dados. Como resultado obtivemos um esquema teórico que expressa estes fatores.
Na era da internet a presença digital com a aplicação de fundamentos de marketing é um grande desafio para micro e pequenas empresas. Este trabalho propõe o conceito de Avatar Sistêmico e a ferramenta SM Analyzer, que coleta dados em tempo real das redes sociais e cria uma persona representativa do público. Baseado na teoria de Sistemas de Sistemas de Informação, o estudo inclui uma pesquisa com empreendedores na Amazônia, destacando o potencial da SM Analyzer para aumentar a maturidade digital dessas empresas.
Diante da necessidade de elevar as atividades práticas e as discussões sobre gestão de processos, a implantação de Escritórios de Processos (EP) nas organizações se configura como uma solução estratégica. Este artigo, portanto, visa investigar casos de implantação de EP discutidos na literatura e estabelecer um conjunto de diretrizes estruturadas e boas práticas para maximizar as chances de sucesso durante a implantação de um EP. Dessa forma, foi realizado um mapeamento da literatura, sendo selecionados e analisados o total de 8 investigações científicas que versam sobre implantação de escritórios de processos. Na sequência, foi realizada a análise de diferentes aspectos do processo de implantação de um EP, utilizando informações coletadas da literatura sobre desafios e suas resoluções; fatores que contribuem para o sucesso e fracasso da implantação; e etapas de outros modelos de implantação de EP. Por meio do cruzamento dos dados obtidos no processo de coleta, foi possível gerar de forma consolidada um conjunto de boas práticas para a implantação de EP, representada no Modelo de implantação de EP (MIEP).
Managing the vast amount of text data in the digital world is a complex challenge. An effective approach to tackle it is through the technique of text document clustering. This study evaluated the performance of three clustering algorithms — K-Means, Single Linkage, and Gaussian Mixture Model (GMM) — in clustering Brazilian Portuguese news articles using BERTimBau, a Portuguese variant of the BERT model, for preprocessing. Metrics such as accuracy, F1-score, Rand index, and Jaccard coefficient were used for evaluation. The results of these metrics indicated that Single Linkage achieved the best overall performance, surpassing K-Means and GMM in most of the evaluated criteria.
O CSBC é o maior evento científico dedicado à computação da América Latina, integrando a computação brasileira e tratando dos rumos da área no país. Em um de seus eventos satélites, BraSNAM, encontramos investigações sobre a maturidade da(s) rede(s) ou comunidade(s), estruturando e combinando dados e informações, potenciais fontes de conhecimento ou retroalimentação para ações práticas. Este trabalho apresenta duas análises: (i) análise de dados de onze anos de CSBC (2013 - 2023) de publicações dos eventos mais longevos do CSBC; (ii) análise todas as edições, doze anos, do BraSNAM (2012 - 2023), por meio do uso de métodos quantitativos ou estatísticos e de Análise de Redes Sociais. A análise do CSBC como um todo demonstra baixa generalização de fenômenos, onde os espaços ou eventos apresentam especificidades próprias; quanto ao BraSNAM, é possível perceber uma proximidade entre as pessoas autoras de forma que há uma tendência delas iniciarem uma colaboração.
Este trabalho propõe um processo para Elicitação de Requisitos (ER) para Inteligência Artificial (IA) Confiável, focado em sistemas de Aprendizado de Máquina (AM). O processo promove a participação dos diversos stakeholders envolvidos no desenvolvimento desses sistemas. Ele foi desenvolvido com base na técnica de Brainwriting e insights obtidos a partir de um estudo que investigou essa técnica na elicitação de requisitos para IA Confiável. O estudo envolveu seis participantes mulheres, discutindo IA confiável com base no caso de viés de gênero do algoritmo da Amazon, resultando na criação de requisitos para IA confiável. Esta pesquisa contribui para preencher lacunas na ER para IA confiável e promover reflexões sobre os desafios e aspectos desse tema.
Interoperability enables transparent communication between systems and can be achieved through syntactic, semantic, pragmatic, and organizational levels. Maturity models have been used to check systems' maturity. However, these models have been criticized for needing more empirical validation and effective methods to help their specifications, thus harming their adoption. This work presents Amortisse, a maturity model to check interoperability in software systems, and the methodology for its customization and evolution. The results show Amortisse's feasibility in measuring the interoperability maturity of systems, and the methodology allows the development of the first version and its evolution.
Os desafios inerentes à complexidade dos processos organizacionais, que envolvem diversos atores e etapas, tornam a melhoria desses processos uma tarefa desafiadora, dada a necessidade de conciliar diferentes perspectivas e metas, além da explicitação de procedimentos tácitos por partes interessadas. No entanto, aprimorar os processos é crucial para o sucesso das organizações. Este estudo apresenta a experiência de modelagem e aprimoramento do processo de Fornecimento de Informações no Ministério Público de Contas do Estado de Pernambuco, utilizando a metodologia Business Process Management e a notação Business Process Model and Notation. Os resultados evidenciam melhorias expressivas, incluindo gestão do conhecimento, detalhamento de regras, padronização, dimensionamento eficiente de equipes, categorização de demandas, redução de solicitações duplicadas e diminuição do tempo médio de respostas, resultando em otimização operacional e eficácia. Espera-se que esse relato de experiência possa incentivar e beneficiar outras organizações em seus projetos de mapeamento e melhoria de processos.
