[pt] A crescente urbanização vem gerando grandes e médias cidades, que sem o devido planejamento urbano, enfrentam problemas cotidianos. Dentre esses problemas podem-se destacar aqueles ligados a mobilidade, que mostram que o atual modelo de circulação é caro e impactante. Torna-se assim evidente a necessidade de repensar a mobilidade urbana, incentivando a utilização e evolução de meios de transporte coletivos de qualidade e ambientalmente sustentáveis, contribuindo dessa forma para o desenvolvimento das cidades e para a qualidade de vida de sua população. Uma opção para melhorar a mobilidade é o VLT (Veículo Leve sobre Trilhos) que opera por força da eletricidade, induz a renovação urbana, e atrai usuários de outros transportes coletivos e do transporte individual, contribuindo desta forma para a implantação de uma mobilidade urbana mais sustentável e inclusiva. Deste modo, em 2014 foi iniciado o projeto de implantação de VLT na região central do Rio de Janeiro, e neste trabalho é apresentada a ferramenta de monitoramento de obras criada e utilizada em sua execução. Após análises da ferramenta é possível concluir que este modelo atendeu bem a seus propósitos, principalmente na etapa de planejamento, apresentando um meio de medir o progresso de construção de fácil compreensão, com amplo alcance dentre os gerentes do projeto e online, necessidades crescentes na indústria da construção. Sendo assim, este estudo demonstra um caráter atual, ao tentar desenvolver uma ferramenta que atende a uma demanda na indústria da construção, e inovador já que poucos estudos neste tema foram realizados na construção do VLT. / [en] The increasing urbanization has generated large and medium cities, which without proper urban planning, face daily problems. Among these problems can be detach those linked to mobility, which shows that the current circulation model is expensive and impactful. Becomes evident the need to rethink the urban mobility, encouraging the use and evolution of quality and sustainable means of transportation, thus contributing to the cities development and to the population life quality. An option to improve the mobility is the tramway that operates by electricity force, induces urban renewal, and attracts other collective transportation modes and individual transportation users, thus contributing to a more sustainable and inclusive urban mobility implantation. In this way, in 2014 was started the tramway implantation project in the central zone of Rio de Janeiro, and in this work it is presented a construction work monitoring tool created and used in your execution. After the tool analyses it is possible to conclude that this model served its purposes, mainly in the planning stage, presenting a way to measure the construction progress easy to understand, with wide reach between the project managers and online, construction industry growing needs. Therefore, this study demonstrate itself current, when try to develop a tool that meets a construction industry demand, and innovative since few studies in this theme were realized in the tramway construction.

[pt] Investidores estão sempre à procura de uma vantagem. Porém, tradicionais teorias financeiras nos dizem que tentar predizer tendências na bolsa de valores é um esforço em vão, uma vez que seguem um passeio aleatório, i.e., um processo estocástico ou randômico. Além disso, afirma-se que o mercado é eficiente de maneira que sempre incorpora e reflete toda informação relevante, o que torna impossível bater o mercado. Recentemente, com o crescimento da web e aumento da disponibilidade de dados em conjunto com a evolução dos algoritmos de Aprendizado de Máquina, diversos trabalhos tem aplicado técnicas de Processamento de Linguagem Natural em notícias financeiras e dados de redes sociais para prever variações do preço de ações. Consequentemente, estão surgindo fortes evidências que o mercado pode, em algum grau, ser previsto. Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma aplicação baseada em Aprendizado de Máquina para realizar a predição de tendências no mercado de ações, i.e., variações negativas, positivas ou neutras de preços com granularidade de minuto. Avaliamos o sistema usando dados de cotação de ações da B3 (Brasil Bolsa Balcão), antiga BM&FBOVESPA, e um dataset de tópicos mais relevantes buscados no Google Search e seus artigos relacionados, que são disponibilizados pela plataforma Google Trends e coletados, minuto a minuto, de 15/08/2016 até 10/07/2017. Os experimentos mostram que esses dados provêem informação relevante para a tarefa em questão, onde conseguimos uma acurácia de 69.24 porcento para a predição de tendências do ativo PETR4, criando alguma / [en] Investors are always looking for an edge. However, traditional economic theories tell us that trying to predict short-term stock price movements is wasted effort, since it approximate a random walk, i.e., a stochastic or random process. Besides, these theories state that the market is efficient enough to always incorporate and reflect all relevant information, making it impossible to beat the market. In recent years, with the growth of the web and data availability in conjunction with advances in Machine Learning, a number of works are using Natural Language Processing to predict share price variations based on financial news and social networks data. Therefore, strong evidences are surfacing that the market can, in some level, be predicted. This work describes the development of an application based on Machine Learning to predict trends in the stock market, i.e., positive, negative or neutral price variations with minute granularity. We evaluate our system using B3 (Brasil Bolsa Balcão), formerly BM&FBOVESPA, stock quotes data, and a dataset with the most relevant topics of Google Search and its related articles, provided by the Google Trends platform and collected, minute by minute, from 08/15/2016 to 07/10/2017. The experiments show that this data provides useful information to the task at hand, in which we achieve 69.24 per cent accuracy predicting trends for the PETR4 stock, creating some leverage to make profits possible with intraday trading.

[pt] Neste trabalho, estudo o comportamento dos arbitradores ao se depararem com variações nos níveis de preços das ações, mais especificamente, analisando a forma como eles buscam informações sobre esses ativos. Para isso, testo e confirmo a hipótese de que os retornos anormais das ações levam os investidores a buscarem ativamente mais informações sobre essas empresas, usando dados de volume de buscas no Google. Adicionalmente, analiso de forma separada o impacto de retornos anormais negativos e de retornos anormais positivos sobre o volume de buscas do Google, chegando à conclusão de que os retornos negativos têm um efeito maior sobre o volume de buscas que os efeitos positivos. / [en] I study the behavior of arbitrageurs when they are faced with changes in stock price levels, more specifically analyzing the way they seek information about these assets. I test and confirm the hypothesis that abnormal stock returns prompt investors to seek actively information about these companies by using Google search volume data. Furthermore, I study the separate effects of negative abnormal returns and positive abnormal returns on Google search volumes, and conclude that negative returns cause a greater impact on the search volumes than positive returns.

[pt] A internet se tornou um vasto terreno de pesquisa e fonte de informação e também uma poderosa ferramenta de lucrativa desinformação e propaganda. Silverman (2016) verificou que três meses antes das eleições americanas de 2016, as 20 informações falsas mais compartilhadas somaram um total de 8.711.00 de compartilhamentos em contraponto às 20 notícias mais compartilhadas publicadas por jornais como The New York Times, NBC News e outros, que tiveram 7.367.00 compartilhamentos. Segundo o Índice Global de Desinformação (GDI, na sigla em inglês) a desinformação é um mercado de pelo menos 235 milhões de dólares em publicidade online. É o que estima estudo de 2019, que acompanha o alcance e os efeitos da desinformação no mundo. Esta é a receita estimada dos 20 mil sites de diversos países classificados como desinformadores pelo GDI. Essa receita com publicidade foi auferida por meio de uma tecnologia chamada propaganda computacional ou mídia programática, que automatiza leilões de espaços publicitários em sites em tempo real. O presente trabalho procura, a partir do método dialético de Marx, tecer considerações sobre desinformação, esclarecendo termos como fake news, pós-verdade, misinformation e disinformation para compreender os impactos do fenômeno e buscar compreender a quem interessa desinformar. Compreendemos que a desinformação, em muitos casos, tem o objetivo de trazer lucro a quem a dissemina. Com base no estudo publicado pelo Oxford Internet Institute, da Universidade Oxford, procuramos mensurar a lucratividade dos sites de desinformação brasileiros, indicados pelo site jornalístico independente de verificação de fatos Aos fatos, e utilizando a mesma plataforma de gestão de visibilidade online, SemRush, que o instituto usou para mensurar os dados, e comparamos com sites de jornalismo de referência (Aguiar, 2018). Dissertamos também sobre a legislação que começa a ser construída no Brasil em relação à desinformação. / [en] The Internet has become a vast field of research and source of information and also a powerful tool of lucrative disinformation and propaganda. Silverman (2016) found that three months before the 2016 American elections, the 20 most shared false information totaled a total of 8,711,00 shares in contrast to the 7,367,00 shares of the 20 news articles published by newspapers like The New York Times, NBC News and others. According to the Global Disinformation Index (GDI), disinformation is a market of at least 235 million dollars in online advertising. This is what the 2019 study estimates, which follows the reach and effects of disinformation in the world. This is the estimated revenue of the 20,000 sites classified as uninformed by the GDI. This advertising revenue was earned through a technology called computer advertising or programmatic media that automates auctioning of advertising space on websites in real time. The present work seeks, from Marx s dialectical method, to weave considerations about misinformation, clarifying terms such as fake news, post-truth, misinformation and disinformation to understand the impacts of the phenomenon and seek to understand who is interested in misinformation. We understand that disinformation, in many cases, aims to bring profit to those who disseminate it. Based on the study published by the Oxford Internet Institute of Oxford University, we seek to measure the profitability of Brazilian disinformation sites, indicated in the article of the independent journalistic fact-checking website, To the facts, and using the same online visibility management platform, Semrush, that the Institute measured the data and comparing with reference journalism sites (Aguiar, 2018). We also discuss the legislation that is beginning to be built in Brazil in relation to disinformation.

[pt] A partir da compreensão do Google como um agente atuante no processo de formação dos saberes contemporâneos, esta pesquisa avaliou a consistência entre os aparatos cognitivos envolvidos nos processos de aprendizagem e o funcionamento do mecanismo de busca. Seu desenvolvimento iniciou-se por uma revisão bibliográfica, que apontou a conceituação de relevância associada à popularidade, em conjunto com a confiança dos indivíduos no ordenamento sistêmico do Google como fatores responsáveis pela alta similitude e baixa diversidade dos resultados encontrados. Em seguida, identificaram-se na literatura indícios de que os processos de aprendizagem são potencializados pelo acesso a conteúdos diversos, capazes de estimular um maior número de conexões com os saberes prévios. Pelas incongruências entre as observações teóricas, optou-se pela realização de experimentos práticos. Neles, manipulou-se o funcionamento do Google, ampliando a divergência presente nos resultados das buscas e avaliando suas consequências para os processos de aprendizagem. Após a análise dos dados levantados, constatou-se que os indivíduos se beneficiaram da exposição a um espaço informacional mais abrangente, obtendo melhores índices em avaliações relativas aos conteúdos sub-representados nos resultados, assim como para os conteúdos amplamente difundidos. Além da melhoria na aquisição de conhecimento, os usuários também puderam experimentar um recorte informacional mais representativo, em que o enviesamento para os conteúdos predominantes foi atenuado. / [en] From the understanding of Google as an active agent in contemporary knowledge formation process, this study investigated consistency between the cognitive apparatus involved in learning process and search engine operation. Its development was initiated by a literature review, that showed relevance concept associated to popularity, along with individuals confidence in Google s systemic ordering as factors responsible for high similarity and low diversity of the results. Afterwards, evidences in literature showed that learning processes are amplified by access to diverse content, able to stimulate a larger number of connections to prior knowledge. By the inconsistencies between theoretical observations, it was decided to carry out practical experiments. In them, Google s functioning was manipulated by extending search results divergence and by evaluating impacts in the learning process. After analyzing collected data, it was found that individuals were benefited from an exposure to a broader information sample, getting better rates on assessments related to underrepresented contents in results, as well for the widely broadcast contents. Besides the knowledge acquisition improvement, users were also able to experience a more representative informational scenario, in which the bias for predominant contents has been softened.

[pt] Este estudo explora fontes de dados não convencionais como dados textuais de jornais e pesquisas de internet do Google Trends em dois problemas empíricos: (i) analisar o impacto da mobilidade sobre o número de casos e mortes por Covid-19; (ii) nowcasting do PIB em alta-frequência. O primeiro artigo usa fontes de dados não estruturados como controle para fatores comportamentais não observados e encontra que um aumento na mobilidade residencial diminui significativamente o número de casos e mortes num horizonte de quatro semanas. O segundo artigo usa fontes de dados não estruturadas para fazer um nowcasting semanal do PIB, mostrando que dados textuais e Google Trends pode aumentar a qualidade das projeções (medido pelo EQM, EAM e outras métricas) comparado com as expectativas de mercado do Focus como base. Em ambos casos, dados não estruturados reveleram-se fontes ricas de informação não codificadas em indicadores estruturados convencionais. / [en] This study exploits non-conventional data sources such as newspaper textual data and internet searches from Google Trends in two empirical problems: (i) analysing the impacts of mobility on cases and deaths due to Covid-19; (ii) nowcasting GDP in high-frequency. The first paper resorts to unstructured data to control for non-observable behavioural effects and finds that an increase in residential mobility significantly reduces Covid-19 cases and deaths over a 4-week horizon. The second paper uses unstructured data sources to nowcast GDP on a weekly basis, showing that textual data and Google Trends can significantly enhance the quality of nowcasts (measured by MSE, MAE and other metrics) compared to Focus s market expectations as a benchmark. In both cases, unstructured data was revealed to be a valuable source of information not encoded in structured indicators.