[pt] Mecanismos de tratamento de exceções são modelos comumente usados em linguagens de programação para a estruturação do fluxo de execução excepcional de módulos de software. Tais mecanismos possibilitam a detecção e a sinalização da ocorrência de exceções, permitindo que módulos de software tomem medidas corretivas que recuperem o sistema para um estado correto. Estudos recentes mostram que falhas recorrentes e problemas de desempenho em aplicações de software estão relacionados à má qualidade do código que implementa o tratamento de exceções. Os estudos preliminares realizados no contexto desta dissertação não apenas corroboram esses resultados, como também evidenciam uma série de outros fatos interessantes que ocorrem durante a evolução de sistemas de software. Em especial, percebeu-se que é bastante comum nas versões preliminares de um sistema a implementação de ações de tratamento de exceções ineficazes. Também se percebeu que pouco (ou nenhum) esforço é realizado em termos de melhorar o tratamento de exceções durante a evolução do sistema de software. Os trabalhos recentes que se propõem a auxiliar desenvolvedores de software a lidar com código de tratamento de exceções falham em auxiliá-los em uma tarefa primordial: implementar código de tratamento de exceções bem estruturado desde as primeiras versões de um sistema. Neste contexto, o presente trabalho propõe um sistema de recomendação capaz de prover exemplos de código tratando exceções de modo a auxiliar desenvolvedores a implementarem seu próprio código em suas aplicações. O sistema extrai informações estruturais do código sob desenvolvimento para buscar por exemplos em um repositório local a fim de recomendar exemplos de código com contexto parecido ao que o desenvolvedor está trabalhando. O sistema implementado neste trabalho recomenda exemplos de código implementados em Java. / [en] Exception handling mechanisms are models commonly used in programming languages to structure the exceptional execution flow of software modules. These mechanisms enable the detection and signaling of exception occurrences, allowing these modules to take corrective actions to recover a module to a correct state. Recent studies show that recurrent failures and performance issues in software applications are related to the poor structuring of exception handling code. The preliminary studies performed in the context of this dissertation not only confirm these results, but also show other interesting facts that occur during software evolution. In particular, it was realized that it is often very common to observe ineffective exception handling actions in the first releases of a system. It was also realized that little (or no) effort was allocated to improve the quality of these action during the software evolution. Recent studies that aim aiding software developers to deal with exception handling elements fail in assisting them in a crucial task: implementing well-structured exception handling code since the first release of a system. In this context, this dissertation proposes a recommender system able to provide code fragments implementing exception handling code. The proposed strategy aims to assist developers in implementing their own code in their applications. The system extracts structural information from the code under development to search for examples in a local repository in order to recommend code examples that share similar structural context with the code that the developer is working on. The system implemented in the context of this dissertation recommends code examples implemented in Java.

[pt] Pesquisas sobre visualização de dados estatísticos demonstram a necessidade de sistemas que apóiem tomadas da decisões e análises visuais. Constatando problemas de construção de visualizações por usuários inexperientes, nossa questão de pesquisa foi: Como apoiar usuários inexperientes na construção de visualizações eficientes com dados estatísticos? Assim, desenvolvemos ViSC, um sistema de recomendações que apóia a construção interativa de gráficos para visualizar dados estatísticos, através de uma série de recomendações baseadas nos dados selecionados e na interação do usuário com a ferramenta. O sistema explora uma ontologia de visualização para oferecer um conjunto de gráficos que ajudam a responder questões baseadas em informação relacionadas aos dados exibidos no gráfico. Percorrendo os gráficos recomendados através de suas questões relacionadas, o usuário implicitamente adquire conhecimento tanto do domínio quanto dos recursos de visualização que melhor representam os conceitos do domínio de interesse. Esta dissertação apresenta os problemas que motivaram a pesquisa, descreve a ferramenta ViSC e apresenta os resultados de uma pesquisa qualitativa realizada para avaliar ViSC. Para a avaliação, utilizamos o Método de Inspeção Semiótica (MIS) e o Retrospective Communicability Evaluation (RCE) — uma combinação do Método de Avaliação da Comunicabilidade (MAC) e Retrospective Think Aloud Protocol. Concentramo-nos em verificar como as recomendações influenciam na realização de uma tarefa e nas visualizações geradas para então endereçar nossa questão mais ampla. / [en] Research on statistical data visualization emphasizes the need for systems that assist in decision-making and visual analysis. Having found problems in chart construction by novice users, we decided to research the following question: How can we support novice users to create efficient visualizations with statistical data? Thus we, created ViSC, a recommender system that supports the interactive construction of charts to visualize statistical data by offering a series of recommendations based on the selected data and the user interaction with the tool. The system explores a visualization ontology to offer a set of graphs that help to answer information-based questions related to the current graph data. By traversing the recommended graphs through their related questions, the user implicitly acquires knowledge both on the domain and on visualization resources that better represent the domain concepts of interest. This dissertation presents the problems that motivated the research, describes the ViSC tool and presents the results of a qualitative study conducted to evaluate ViSC. We used two methods in our evaluation: the Semiotic Inspection Method (SIM) and the Retrospective Communicability Evaluation (RCE) — a combination of the Communicability Evaluation Method (CEM) and Retrospective Think Aloud Protocol. We first analyze how the questions influence the users traversal through the graph and, then, we address the broader question.

[pt] Um número crescente de sistemas de visualização tem sido desenvolvido tanto comercialmente quanto na comunidade de pesquisa. Embora estas ferramentas possam ajudar na construção de gráficos, elas apresentam desafios para analistas não especialistas. Um desafio em particular é o de prover suporte para destacar visualmente fatos de dados em gráficos. O esforço empregado por analistas não especialistas ou designers (sem conhecimento de programação) para realizar anotações visuais pode ser complexo e demorado. Nesta pesquisa, investigamos representações visuais de fatos de dados para apoiar analistas não especialistas na exploração e comunicação de insights através dos dados. Para endereçar estes desafios, nós tornamos operacional um modelo conceitual que relaciona visualizações, fatos de dados e suas representações visuais. Implementamos o modelo em uma ferramenta de visualização chamada VisStoryMaker, que permite gerar gráficos anotados sem exigir conhecimento especializado. Para avaliar o seu valor percebido, conduzimos um estudo de métodos mistos com usuário comparando com o Tableau Public. No geral, a VisStoryMaker oferece uma abordagem fácil de usar para destacar visualmente fatos sobre dados, e o uso de anotações visuais de fatos sobre dados nas visualizações podem apoiar usuários não especialistas na exploração e comunicação por meio de dados. Entretanto, seu uso deve ser cuidadosamente considerado para evitar poluir visualmente os gráficos. / [en] A growing number of visualization systems have been developed both commercially and within the research community. While these tools can aid in building charts, they can also present challenges for non-expert analysts. One particular challenge is providing support to visually highlight data facts in graphs. The manual effort employed by non-expert analysts or designers (without programming skills) to create annotations can be complex and time-consuming. In this research, we investigate visual representations of data facts in supporting non-expert analysts to explore and communicate insights through data. To address these challenges, we developed a conceptual model relating visualizations, data facts, and their visual representations. We implemented it into a visualization tool named VisStoryMaker, which allows generating annotated charts without requiring specialized knowledge. To benchmark its perceived value, we conducted a mixed-methods user study comparing it to Tableau Public. Overall, VisStoryMaker provides an easy-to-use approach to highlight facts visually, and the use of visual annotations in data visualizations can support non-expert users in data exploration and communication. However, their use must be carefully considered and designed to avoid visually cluttering the charts.

[pt] Os sites de redes sociais ganharam importância nos últimos anos. Neles, seus usuários podem se conectar com outros usuários para interagir entre si. Porém, geralmente o número de usuários cadastrados é muito grande e, por isso, encontrar outros usuários afins para se conectar não é fácil. Sistemas de recomendação são ferramentas de software que provem sugestões de diversos tipos de itens para usuários e podem ser aplicados para recomendar pessoas (outros usuários) em redes sociais. Sistemas que recomendam pessoas utilizam técnicas específicas e, devido às implicações sociais envolvidas nas relações pessoais, devem levar alguns fatores em consideração. A ausência de dados confiáveis torna a tarefa de gerar recomendações úteis mais difícil. Este trabalho discute o assunto e apresenta um sistema de recomendação de pessoas para sites de redes sociais com base em conexões entre usuários. Para testar o sistema apresentado, realizamos um experimento com o Peladeiro, um site real de uma rede social que conta com mais de 500 mil usuários, onde poucos dados estão disponíveis para serem utilizados. / [en] Social networking websites have gained importance in recent years. In them, users can connect with other users to interact with. However, generally, the number of registered users is very large. Therefore, find other users with common interests is not easy. Recommender systems are software tools which generate suggestions for various types of items to users and can be applied to recommend people (other users) on social networks. Systems that recommend people use specific techniques and, due to the social implications involved in personal relationships, must take several factors into consideration. The lack of data available makes the task of generate good recommendations more difficult. This paper discusses the theme and presents a person recommendation system for social networking websites based in user connections. To test the system presented, we conducted an experiment with Peladeiro, a real website of a social network that has over 500 000 users, where few reliable data are available.