Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Ciência da Informação e Documentação, Departamento de Ciência da Informação e Documentação, 2008. / Submitted by Jaqueline Oliveira (jaqueoliveiram@gmail.com) on 2008-12-02T15:17:53Z No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_2008_HeliaDeSousaCRamos.pdf: 2175025 bytes, checksum: befb78b55511f15b89dd404aa64c76f4 (MD5) / Approved for entry into archive by Georgia Fernandes(georgia@bce.unb.br) on 2009-02-16T14:01:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_2008_HeliaDeSousaCRamos.pdf: 2175025 bytes, checksum: befb78b55511f15b89dd404aa64c76f4 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-02-16T14:01:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_2008_HeliaDeSousaCRamos.pdf: 2175025 bytes, checksum: befb78b55511f15b89dd404aa64c76f4 (MD5) / Esta pesquisa aborda a aplicação da técnica de Descoberta de Conhecimento em Texto (DCT) em bases de dados textuais (de conteúdos não-estruturados), repositórios de informações não evidentes, as quais podem se revelar importantes fontes de informação para aplicações diversas, envolvendo processos de tomada de decisão. O objetivo central da pesquisa é verificar a eficácia da DCT na descoberta de informações que possam apoiar a construção de indicadores úteis à tomada de decisão estratégica, assim como a definição de políticas públicas para a microempresa. O estudo de caso foi o conteúdo textual do Serviço Brasileiro de Respostas Técnicas (SBRT), um sistema de informação tecnológica na Web destinado ao setor produtivo, notadamente empreendedores, micro e pequenas empresas, fruto de um esforço compartilhado entre governo, instituições de pesquisa, universidades e iniciativa privada. A metodologia adotada contempla a aplicação da DCT em 6.041 documentos extraídos do sistema de informação SBRT, para a qual foi utilizado o pacote de software SAS Data Mining Solution. A técnica utilizada foi a geração de agrupamentos de documentos a partir dos termos minerados na base de dados. Foram realizadas análises comparativas entre agrupamentos semelhantes e foi selecionado um dos agrupamentos para análise mais aprofundada. Os resultados dessas análises demonstram a eficácia do uso da DCT para extrair informações ocultas em documentos textuais, as quais não poderiam ser visualizadas a partir de recursos tradicionais de recuperação da informação. Uma importante descoberta foi a de que a preocupação com o meio ambiente é um forte componente nas demandas feitas pelos usuários do serviço SBRT. Observou-se a possibilidade de se extraírem informações úteis para apoio à construção de indicadores e à orientação de políticas internas à rede SBRT, assim como para o setor de pequenas e médias empresas. Evidenciou-se, ainda, o potencial da DCT para subsidiar a tomada de decisão, podendo, inclusive, ser utilizada para fins de inteligência competitiva nas organizações. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This research addresses the application of Knowledge Discovery in Texts (KDT) in textual databases (of non-structural contents), repositories of non-evident information that can reveal to be important sources of information for several purposes involving decision-making processes. The main objective of the research is to verify the effectiveness of KDT for discovering information that may support the construction of ST&I indicators useful for the strategic decision-making process, as well as for the definition of public policies destined to microenterprises. The case study of the research was the textual content of the Brazilian Service for Technical Answers (Serviço Brasileiro de Respostas Técnicas – SBRT), a technological information database, available in the Web, geared to the Brazilian production sector, specially micro and small enterprises or entrepreneurs. SBRT is a shared effort accomplished by government, research institutions, universities and the private sector. The methodology adopted encompasses the application of KDT in 6.041 documents extracted from SBRT database by using the SAS Data Mining Solution software package. The technique adopted was document clustering from terms mined in the database. A comparative analysis of similar clusters was carried out and one of the clusters was selected to be subject of more profound investigation. The results of these analyses demonstrate the efficacy of using KDT to extract hidden information – that could not be found by using the traditional information retrieval – from textual documents. An important discovery was that environmental concerns are strongly present in the demands posted by SBRT’s users. It was observed the possibility to extract useful information to construct ST&I indicators and to orient policies for SBRT network and for the microenterprise sector as a whole. It was also evidenced the potential of KDT to support decision-making processes in organizations, and, in addition, to be used for competitive intelligence purposes.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Ciência da Informação e Documentação, Departamento de Ciência da Informação e Documentação, 2007. / Submitted by Luis Felipe Souza (luis_felas@globo.com) on 2009-01-12T11:44:00Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_2007_JoseSchiessl.pdf: 1688737 bytes, checksum: 8cde16615a96a2427a9cdfb62c3f48cc (MD5) / Approved for entry into archive by Georgia Fernandes(georgia@bce.unb.br) on 2009-03-04T14:33:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_2007_JoseSchiessl.pdf: 1688737 bytes, checksum: 8cde16615a96a2427a9cdfb62c3f48cc (MD5) / Made available in DSpace on 2009-03-04T14:33:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_2007_JoseSchiessl.pdf: 1688737 bytes, checksum: 8cde16615a96a2427a9cdfb62c3f48cc (MD5) / Analisa um Serviço de Atendimento ao Consumidor de uma instituição financeira que centraliza, em forma textual, os questionamentos, as reclamações, os elogios e as sugestões, verbais ou escritas, de clientes. Discute a complexidade da informação armazenada em linguagem natural para esse tipo de sistema. Visa apresentar alternativa para extração de conhecimento de bases textuais com a criação de agrupamentos e modelo de classificação automática de textos para agilizar a tarefa realizada atualmente por pessoas. Apresenta uma revisão de literatura que mostra a Descoberta de Conhecimento em Texto como uma extensão da Descoberta de Conhecimento em Dados que utiliza técnicas do Processamento de Linguagem Natural para adequar o texto a um formato apropriado para a mineração de dados e destaca a importância do processo dentro da Ciência da Informação. Aplica a Descoberta de Conhecimento em Texto em uma base do Serviço de Atendimento ao Cliente com objetivo de criar automaticamente agrupamentos de documentos para posterior criação de um modelo categorizador automático dos novos documentos recebidos diariamente. Essas etapas contam com a validação de especialistas de domínio que atestam a qualidade dos agrupamentos e do modelo. Cria indicadores de desempenho que avaliam o grau de satisfação do cliente em relação aos produtos e serviços oferecidos para fornecer subsídio à gestão na política de atendimento. _______________________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / It analyses a Help Desk System of a federal institution that centralizes customer answers, complains, compliments, and suggestions, spoken or written. It argues about information complexity stored in natural language. It intends to present an alternative for knowledge extraction from textual databases by creating clusters and automatic classification model of texts in order to improve the current tasks made by employees. It presents a literature revision that shows the Knowledge Discovery in Text as an extension of Knowledge Discovery in Data that utilizes the Natural Language Processing in order to adequate the text into an appropriated format to data mining and enhances the importance of the process in the Information Science field. It applies the Knowledge Discovery in Text techniques in the Help Desk Database in order to create cluster of documents and, after that, to build an automatic classification model to new documents received every day. These steps need to be validated by specialist in the area to verify the model and clusters quality. It creates performance indexes in order to measure the customer satisfaction related to products and services to provide information for decision makers.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-11-06T11:47:27Z No. of bitstreams: 1 Marcelo Vighi Fernandes.pdf: 3509868 bytes, checksum: d6db1f1e680ba92bb965b2d327c5de04 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-06T11:47:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcelo Vighi Fernandes.pdf: 3509868 bytes, checksum: d6db1f1e680ba92bb965b2d327c5de04 (MD5) Previous issue date: 2018-08-27 / Nenhuma / A revolução das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) fez as empresas perceberem a importância da estratégia tecnológica para a sua sobrevivência. Blockchain é uma tecnologia descentralizada de gerenciamento de transações e dados desenvolvida, primeiramente, para a moeda digital bitcoin. O interesse na tecnologia blockchain tem aumentado desde que o termo foi cunhado. Esse interesse fez com que este fenômeno se tornasse, atualmente, um dos principais tópicos de pesquisa e publicação na Web. O objetivo principal deste trabalho é entender de que forma o fenômeno blockchain está impactando na estratégia tecnológica. Para tanto, foi realizado um estudo exploratório utilizando o processo de Descoberta de Conhecimento em Texto (DCT), com a utilização de ferramentas de mineração de textos, de forma a coletar e analisar o conteúdo de um conjunto de notícias publicadas na Web sobre a tecnologia blockchain. Foram extraídas 2.605 notícias da Web sobre blockchain, publicadas entre os anos 2015 e 2017, no idioma inglês. Como resultado do estudo, foram geradas 6 proposições, mostrando que este fenômeno está impactando a estratégia tecnológica da indústria financeira direcionando o foco deste setor para implementação de soluções em arquiteturas descentralizadas. Também foi verificado que o foco estratégico tecnológico das empresas impulsionou o desenvolvimento das tecnologias de blockchain privadas. Identificou-se, também, os benefícios trazidos por esta tecnologia para sistemas de pagamentos entre países, diminuindo os intermediários e melhorando os processos. Ainda, foi possível mapear que esta tecnologia tem potencial para afetar as transações através de uma plataforma eletrônica comum. Em relação ao grau de maturidade desta tecnologia, foi realizada uma discussão dos achados das análises das notícias com a teoria da difusão da inovação e concluiu-se que esta tecnologia está no limiar entre as categorias de Innovators e Early Adopters. O mapa produzido por esta pesquisa ajudará empresas e profissionais na identificação de oportunidades de direcionamento das suas estratégias tecnológicas para a tecnologia de blockchain. / The Information and Communication Technologies (ICT) revolution made companies realize the importance of technology strategy for their survival. Blockchain is a decentralized transaction and data management technology first developed for the bitcoin digital currency. The interest in blockchain technology has increased since the idea was coined. This interest has made this phenomenon one of the main topics of research and publication on the Web. The main objective of this paper is to understand how the blockchain phenomenon is impacting technology strategy. To do so, an exploratory study was conducted using the Knowledge Discovery in Text (KDT) process, with the use of text mining tools, to collect and analyze the contents of a set of news published on the Web about blockchain technology. At total, 2605 blockchain web news were extracted, all news were published between the years of 2015 and 2017, in the English language. As a result of the study, 6 propositions were generated, in which the results showed that this phenomenon is impacting the technology strategy of the financial industry, directing the focus of this sector to the implementation of solutions using decentralized architectures. It was also verified that the companies’ strategic technological focus boosted the development of private blockchain technologies. Additionally, was identified the benefits brought by this technology to cross-border payment systems, reducing intermediaries and improving processes. Also, it was possible to map out that this technology has the potential to affect the transactions through a common electronic platform. In relation to the degree of maturity of this technology, a discussion of the findings with the theory of the diffusion of innovation was made and it is concluded that this technology is in the threshold between the categories of Innovators and Early Adopters. The map produced by this research will help companies and professionals in identifying opportunities to target their technology strategies to blockchain technology.