Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3250_1.pdf: 3749007 bytes, checksum: 1fa0de20ae4ac4b54782688d5ffa5279 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O número crescente de blogs, foruns e redes sociais na Web aumentou drasticamente a quantidade de textos contendo não apenas fatos mas também opiniões. Com a popularização do E-commerce, um grande número destas opiniões são resenhas de consumidores sobre produtos e serviços. Esta tendência motivou diversas pesquisas e aplicações comerciais buscando a análise automática das opiniões disponíveis. Claramente, esta informação é crucial para novos consumidores, gerentes e empresários que gostariam de tomar suas decisões baseadas no que outras pessoas opiniaram. Considerando as opiniões dadas sobre serviços como lojas e hotéis, é particularmente dificil identificar de maneira automatizada as características (eg. atendimento, entrega, localização, etc.) que influiram na escolha e na satisfação do consumidor. Neste trabalho apresentamos o WhatMatter, um sistema de Análise de Sentimentos que realiza a identificação, extração, classificação e sumário de características em opiniões através de um processo automatizado inovador. Este processo é formado por cinco passos principais: pré-processamento, identificação de substantivos mais freqüentes, identificação dos substantivos relevantes, mapeamento de indicadores e remoção de substantivos não-relacionados. O protótipo deste sistema foi aplicado em opiniões sobre o serviço prestado por lojas de e-commerce brasileiras com resultados bastante satisfatórios

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:38:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11481_DISSERTAÇÃO FINAL ROSENI pós-banca.pdf: 3074827 bytes, checksum: 5e51a23cf992176d37fa878de891acd1 (MD5) Previous issue date: 2017-08-02 / A área de compras das organizações desempenha papel estratégico na consecução de seus objetivos. Na esfera pública, esse papel ganha ainda mais importância em razão da origem dos recursos envolvidos e do atendimento ao interesse público. A busca por melhorias nessa área se faz cada vez mais necessária. Neste contexto, o pregão eletrônico surgiu com o objetivo de atribuir mais eficiência e transparência às compras públicas. A presente pesquisa tratou dos aspectos críticos para a condução desta ferramenta no âmbito de uma autarquia federal a partir da opinião de seus pregoeiros. O estudo objetivou desvelar quais as opiniões dos pregoeiros acerca do uso da modalidade, identificar quais as maiores dificuldades e entraves existentes durante a condução do processo e conhecer seus posicionamentos e atitudes no exercício da função. A pesquisa apresenta um caráter quali-quantitativo de fins exploratório, descritivo e explicativo em que o instrumento de coleta de dados utilizado foi o questionário estruturado misto. Além da aplicação do questionário, utilizou-se a pesquisa documental para levantamento de dados por meio da observação de Atas de pregões realizados. Os resultados da pesquisa indicam que, na opinião dos pregoeiros, o pregão eletrônico na UFES cumpre de forma satisfatória com os objetivos a que veio, sendo necessário, no entanto, melhorar alguns pontos que se mostraram decisivos para o sucesso do certame, tais como a pesquisa de preço de mercado, elaboração do Termo de Referência e, principalmente, valorização do pregoeiro / Procurement section plays a strategic role in achieving organizations objectives. In the public sphere, this role is even more important due to the origin of the resources involved and the meeting to the public interest. The search for improvements in this area becomes even more necessary. In this connection, the electronic auction emerged to bring more efficiency and transparency to public procurement. The present research deals with the critical issues regarding to the conduction of this tool within a federal autarchy from its auctioneers opinion. The aim of this study was to reveal the criers opinions about the use of the modality, to identify the major difficulties and obstacles during the conduct of the process and to know their positions and attitudes toward to the exercise of the function. It is a qualitativequantitative research with exploratory, descriptive and explanatory purposes, using mixed and structured questionnaire as instrument for data collection. Besides the application of questionnaire, the author used documentary research to collect data through the reading of past auctions records. Research results indicate that, in auctioneers’ opinion, the electronic auction at UFES fulfills in a satisfactory way its objectives, however, it is necessary to improve some decisive points to achieve contest success, such as market price research, elaboration of the Term of Reference, and mainly, the valorization of the auctioneer

Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-08-20T19:17:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Diana Cabral.pdf: 7941268 bytes, checksum: 4fda0e3a1cda7182e730ec1bbdd647bc (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-24T21:19:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Diana Cabral.pdf: 7941268 bytes, checksum: 4fda0e3a1cda7182e730ec1bbdd647bc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-24T21:19:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Diana Cabral.pdf: 7941268 bytes, checksum: 4fda0e3a1cda7182e730ec1bbdd647bc (MD5) Previous issue date: 2017-08-14 / CNPq / Mineração de Opinião baseada em Aspectos pode ser aplicada para extrair informações relevantes expressas por pacientes em comentários textuais sobre medicamentos (por exemplo, reações adversas, eficácia quanto ao uso de um determinado remédio, sintomas e condições do paciente antes usar o medicamento). Este novo domínio de aplicação apresenta desafios, bem como oportunidades de pesquisa em Mineração de Opinião. No entanto, a literatura ainda é escassa sobre métodos para extrair múltiplos aspectos relevantes presentes em análises de fármacos. Nesta tese foi desenvolvido um novo método para extrair e classificar aspectos em comentários opinativos sobre medicamentos. A solução proposta tem duas etapas principais. Na extração de aspectos, um novo método baseado em caminhos de dependência sintática é proposto para extrair pares de opiniões em revisões de medicamento. Um par de opinião é composto por um termo de aspecto associado a um termo opinativo. Na classificação de aspectos, propõe-se um classificador supervisionado baseado em recursos de domínio e de linguística para classificar pares de opinião por tipo de aspecto (por exemplo, Condição clínica, Reação Adversa, Dosagem e Eficácia). Para avaliar o método proposto, foram realizados experimentos em conjuntos de dados relacionados a três diferentes condições clínicas: ADHD, AIDS e Ansiedade. Para o problema de extração foi realizado avaliação comparativa com outros dois métodos, onde o método proposto atingiu resultados competitivos, alcançando precisão de 78% para ADHD, 75,2% para AIDS e 78,7% para Ansiedade. Enquanto para o problema de classificação, resultados promissores foram obtidos nos experimentos e várias questões foram identificadas e discutidas. / Aspect-based opinion mining can be applied to extract relevant information expressed by patients in drug reviews (e.g., adverse reactions, efficacy of a drug, symptoms and conditions of patients). This new domain of application presents challenges as well as opportunities for research in opinion mining. Nevertheless, the literature is still scarce of methods to extract multiple relevant aspects present in drug reviews. In this thesis we propose a new method to extract and classify aspects in drug reviews. The proposed solution has two main steps. In the aspect extraction, a new method based on syntactic dependency paths is proposed to extract opinion pairs in drug reviews, composed by an aspect term associated to opinion term. In the aspect classification, a supervised classifier is proposed based on domain and linguistics resources to classify the opinion pairs by aspect type (e.g., condition, adverse reaction, dosage and effectiveness). In order to evaluate the proposed method we conducted experiments with datasets related to three different diseases: ADHD, AIDS and Anxiety. For the extraction problem, a comparative evaluation was performed with two other methods, the proposed method obtained competitive results, obtained an accuracy of 78% for ADHD, 75.2% for AIDS and 78.7% for Anxiety. For the classification problem, promising results were obtained in the experiments and various issues were identified and discussed.

A tuberculose continua sendo um sério problema de saúde pública no Brasil. O coeficiente de mortalidade vem tendo aumento significativo, apesar de todo o avanço tecnológico no campo dos recursos diagnósticos e de tratamentos disponíveis. Esta pesquisa teve como objetivo identificar conhecimentos e opiniões de usuários num serviço de saúde do Município de São Paulo Brasil, sobre a importância do exame das amostras de escarro no diagnóstico da tuberculose pulmonar pelo método bacteriológico. Setenta e oito (78) usuários foram entrevistados, durante o período de junho e julho de 1998. Os resultados mostram uma população com baixas condições sócio-econômicas. Todos os entrevistados haviam sido submetidos à baciloscopia de escarro e radiografia de tórax, e (46,2 por cento ) confiavam mais no RX do que na baciloscopia de escarro. Embora 93,6 por cento alegassem terem sido orientados quanto à colheita de escarro, constatou-se que 33,3 por cento deles, não sabiam colher o exame e 15,4 por cento apresentavam dúvidas. Quando indagados sobre a importância da colheita de mais de uma amostra, 52,1 por cento não souberam responder. Quanto à importância atribuída ao exame de escarro, 10,4 por cento citaram que o exame serve para avaliar o tratamento e, 16,6 por cento que o mesmo descobre se a doença é ativa; embora, uma grande maioria (72,9 por cento ) mencionassem que fizeram o exame porque o médico solicitou. As dificuldades quanto ao entendimento das orientações recebidas apresentam-se relacionadas às condições sócio-econômicas precárias da população estudada, ao modo de trabalho da equipe de saúde, aliadas à atitude passiva dos usuários diante da assistência prestada, ao forte estigma quanto ao ato de escarrar e a crença de que o exame radiológico é o melhor método diagnóstico. A somatória destes fatos promove falhas na qualidade da assistência prestada e na efetivação das ações do Programa de Controle da Tuberculose, o que traz, consequentemente, uma perda da qualidade dos serviços e o agravo do problema da tuberculose em nosso meio. / Tuberculosis continues to be considered a serious public health problem in Brazil. Despite the technological advancements and in addition to diagnosis resources and available treatments, mortality rates have been steadily increasing. The present investigation was intended to study either the knowledge and opinions of patients attending a health service located in the Municipality of São Paulo, Brazil, regarding the usefulness of the bacteriological method and samples sputum used to diagnose pulmonary tuberculosis using a bacteriological method. Seventy-eight (78) patients were interviewed from June to July, 1998. Results showed that the studied population presents a low social and economical level. All the interviewed individuals had been submitted to sputum smears tests and thorax radiographies, while 46,2 per cent of the patients reported a higher confidence level in the radiographic screening that in the sputum smear test. Although 93,6 per cent of the patients claimed to have been oriented on sputum collection, it was evidence that 33,3 per cent of them failed to know the way to collect the material and 15,4 per cent were doubtful in relation to the procedure. When inquired on the importance of collecting more than one sample, 52,1 per cent of the patients failed to know the answer. Regarding the importance attributed to the sputum smear test, 10,4 per cent reported that the test was useful in evaluating the treatment, and 16,6 per cent replied that the test was able to find out whether the disease was active. Most patients (72,9 per cent ) reported having carried out the test advised by medical request. The difficulties regarding the received orientations show to be related to the studied populations precarious socioeconomic conditions, health team working mode, patients passive attitude concerning the help provided, the strong stigma related to the expectoration act, and the belief that the radiographic examination is the best diagnostic method. The totality of findings show deficiencies in the quality of the provided assistance and in the accomplishment of the Tuberculosis Control Program, since they lead to a worsening quality of the service and aggravation of the tuberculosis program within our milieu.

A sumarização de opiniões, também conhecida como sumarização de sentimentos, é a tarefa que consiste em gerar automaticamente sumários para um conjunto de opiniões sobre uma entidade específica. Uma das principais abordagens para gerar sumários de opiniões é a sumarização baseada em aspectos. A sumarização baseada em aspectos produz sumários das opiniões para os principais aspectos de uma entidade. As entidades normalmente referem-se a produtos, serviços, organizações, entre outros, e os aspectos são atributos ou componentes das entidades. Nos últimos anos, essa tarefa tem ganhado muita relevância diante da grande quantidade de informação online disponível na web e do interesse cada vez maior em conhecer a avaliação dos usuários sobre produtos, empresas, pessoas e outros. Infelizmente, para o Português do Brasil, pouco se tem pesquisado nessa área. Nesse cenário, neste projeto de mestrado, investigou-se o desenvolvimento de alguns métodos de sumarização de opiniões com base em aspectos. Em particular, foram implementados quatro métodos clássicos da literatura, extrativos e abstrativos. Esses métodos foram analisados em cada uma de suas fases e, como consequência dessa análise, produziram-se duas propostas para gerar sumários de opiniões. Essas duas propostas tentam utilizar as principais vantagens dos métodos clássicos para gerar melhores sumários. A fim de analisar o desempenho dos métodos implementados, foram realizados experimentos em função de três medidas de avaliação tradicionais da área: informatividade, qualidade linguística e utilidade do sumário. Os resultados obtidos mostram que os métodos propostos neste trabalho são competitivos com os métodos da literatura e, em vários casos, os superam. / Opinion summarization, also known as sentiment summarization, is the task of automatically generating summaries for a set of opinions about a specific entity. One of the main approaches to generate opinion summaries is aspect-based opinion summarization. Aspect-based opinion summarization generates summaries of opinions for the main aspects of an entity. Entities could be products, services, organizations or others, and aspects are attributes or components of them. In the last years, this task has gained much importance because of the large amount of online information available on the web and the increasing interest in learning the user evaluation about products, companies, people and others. Unfortunately, for Brazilian Portuguese language, there are few researches in that area. In this scenario, this master\'s project investigated the development of some aspect-based opinion summarization methods. In particular, it was implemented four classical methods of the literature, extractive and abstractive ones. These methods were analyzed in each of its phases and, as a result of this analysis, it was produced two proposals to generate summaries of opinions. Both proposals attempt to use the main advantages of the classical methods to generate better summaries. In order to analyze the performance of the implemented methods, experiments were carried out according to three traditional evaluation measures: informativeness, linguistic quality and usefulness of the summary. The results show that the proposed methods in this work are competitive with the classical methods and, in many cases, they got the best performance.

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-06-12T19:13:14Z No. of bitstreams: 1 Ingo Jost.pdf: 1217467 bytes, checksum: bf67cd6724b1cd182a12a3cd7b5af1eb (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-12T19:13:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ingo Jost.pdf: 1217467 bytes, checksum: bf67cd6724b1cd182a12a3cd7b5af1eb (MD5) Previous issue date: 2015-02-26 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Deep Learning é uma sub-área de Aprendizado de Máquina que tem obtido resultados sa- tisfatórios em várias áreas de aplicação, implementada por diferentes algoritmos, como Stacked Auto-encoders ou Deep Belief Networks. Este trabalho propõe uma modelagem que aplica uma implementação de um classificador que aborda técnicas de Deep Learning em Mineração de Opiniões, área que tem sido alvo de constantes estudos, dada a necessidade das corporações buscarem a compreensão que clientes possuem de seus produtos ou serviços. O favorecimento do crescimento de Mineração de Opiniões também se dá pelo ambiente colaborativo da Web 2.0, em que várias ferramentas propiciam a emissão de opiniões. Os dados utilizados passaram por um refinamento na etapa de pré-processamento com o intuito de aplicar Deep Learning, da qual uma das principais atribuições é a seleção de características, em dados refinados em vez de dados mais brutos. A promissora tecnologia de Deep Learning combinada com a estratégia de refinamento demonstrou nos experimentos a obtenção de resultados competitivos com outros estudos relacionados e abrem perspectiva de extensão deste trabalho. / Deep Learning is a Machine Learning’s sub-area that have achieved satisfactory results in different application areas, implemented by different algorithms, such as Stacked Auto- encoders or Deep Belief Networks. This work proposes a research that applies a classifier that implements Deep Learning concepts in Opinion Mining, area has been approached by con- stant researches, due the need of corporations seeking the understanding that customers have of your products or services. The Opinion Mining’s growth is favored also by the collaborative Web 2.0 environment, where multiple tools provide issuing opinions. The data used for exper- iments were refined in preprocessing step in order to apply Deep Learning, which it one of the main tasks the feature selection, in refined data, instead of applying Deep Learning in more raw data. The refinement strategy combined with the promising technology of Deep Learning has demonstrated in preliminary experiments the achievement of competitive results with other studies and opens the perspective for extension of this work.

Aspect-based sentiment analysis is the field of study which extracts and interpret the sentiment, usually classified as positive or negative, towards some target or aspect in an opinionated text. This doctoral dissertation details an empirical study of techniques and methods for aspect extraction in aspect-based sentiment analysis with the focus on Portuguese. Three different approaches were explored: frequency-based, relation-based and machine learning. In each one, this work shows a comparative study between a Portuguese and an English corpora and the differences found in applying the approaches. In addition, richer linguistic knowledge is also explored by using syntatic dependencies and semantic roles, leading to better results. This work lead to the establishment of new benchmarks for the aspect extraction in Portuguese. / A análise do sentimento orientada a aspectos é o campo de estudo que extrai e interpreta o sentimento, geralmente classificado como positivo ou negativo, em direção a algum alvo ou aspecto em um texto de opinião. Esta tese de doutorado detalha um estudo empírico de técnicas e métodos para extração de aspectos em análises de sentimentos baseadas em aspectos com foco na língua Portuguesa. Foram exploradas três diferentes abordagens: métodos baseados na frequências, métodos baseados na relação e métodos de aprendizagem de máquina. Em cada abordagem, este trabalho mostra um estudo comparativo entre um córpus para o Português e outro para o Inglês e as diferenças encontradas na aplicação destas abordagens. Além disso, o conhecimento linguístico mais rico também é explorado pelo uso de dependências sintáticas e papéis semânticos, levando a melhores resultados. Este trabalho resultou no estabelecimento de novos padrões de avaliação para a extração de aspectos em Português.

A sumarização de opiniões, também conhecida como sumarização de sentimentos, é a tarefa que consiste em gerar automaticamente sumários para um conjunto de opiniões sobre uma entidade específica. Uma das principais abordagens para gerar sumários de opiniões é a sumarização baseada em aspectos. A sumarização baseada em aspectos produz sumários das opiniões para os principais aspectos de uma entidade. As entidades normalmente referem-se a produtos, serviços, organizações, entre outros, e os aspectos são atributos ou componentes das entidades. Nos últimos anos, essa tarefa tem ganhado muita relevância diante da grande quantidade de informação online disponível na web e do interesse cada vez maior em conhecer a avaliação dos usuários sobre produtos, empresas, pessoas e outros. Infelizmente, para o Português do Brasil, pouco se tem pesquisado nessa área. Nesse cenário, neste projeto de mestrado, investigou-se o desenvolvimento de alguns métodos de sumarização de opiniões com base em aspectos. Em particular, foram implementados quatro métodos clássicos da literatura, extrativos e abstrativos. Esses métodos foram analisados em cada uma de suas fases e, como consequência dessa análise, produziram-se duas propostas para gerar sumários de opiniões. Essas duas propostas tentam utilizar as principais vantagens dos métodos clássicos para gerar melhores sumários. A fim de analisar o desempenho dos métodos implementados, foram realizados experimentos em função de três medidas de avaliação tradicionais da área: informatividade, qualidade linguística e utilidade do sumário. Os resultados obtidos mostram que os métodos propostos neste trabalho são competitivos com os métodos da literatura e, em vários casos, os superam. / Opinion summarization, also known as sentiment summarization, is the task of automatically generating summaries for a set of opinions about a specific entity. One of the main approaches to generate opinion summaries is aspect-based opinion summarization. Aspect-based opinion summarization generates summaries of opinions for the main aspects of an entity. Entities could be products, services, organizations or others, and aspects are attributes or components of them. In the last years, this task has gained much importance because of the large amount of online information available on the web and the increasing interest in learning the user evaluation about products, companies, people and others. Unfortunately, for Brazilian Portuguese language, there are few researches in that area. In this scenario, this master\'s project investigated the development of some aspect-based opinion summarization methods. In particular, it was implemented four classical methods of the literature, extractive and abstractive ones. These methods were analyzed in each of its phases and, as a result of this analysis, it was produced two proposals to generate summaries of opinions. Both proposals attempt to use the main advantages of the classical methods to generate better summaries. In order to analyze the performance of the implemented methods, experiments were carried out according to three traditional evaluation measures: informativeness, linguistic quality and usefulness of the summary. The results show that the proposed methods in this work are competitive with the classical methods and, in many cases, they got the best performance.

A área de Análise de Sentimentos ou Mineração de Opiniões tem como um dos objetivos principais analisar computacionalmente opiniões, sentimentos e subjetividade presentes em textos. Por conta da crescente quantidade de textos opinativos nas mídias sociais da web, e também pelo interesse de empresas e governos em insumos que auxiliem a tomada de decisões, esse tópico de pesquisa tem sido amplamente estudado. Classificar opiniões postadas na web, usualmente expressas em textos do tipo conteúdo gerado por usuários, ou UGC (user-generated content), é uma tarefa bastante desafiadora, já que envolve o tratamento de subjetividade. Além disso, a linguagem utilizada em textos do tipo UGC diverge, de várias maneiras, da norma culta da língua, o que impõe ainda mais dificuldade ao seu processamento. Este trabalho relata o desenvolvimento de métodos e sistemas que visam (a) a normalização de textos UGC, isto é, o tratamento do texto com correção ortográfica, substituição de internetês, e normalização de caixa e de pontuação, e (b) a classificação de opiniões, particularmente de avaliações de produtos, em nível de texto, para o português brasileiro. O método proposto para a normalização é predominantemente simbólico, uma vez que usa de forma explícita conhecimentos linguísticos. Já para a classificação de opiniões, que nesse trabalho consiste em atribuir ao texto um valor de polaridade, positivo ou negativo, foram utilizadas abordagens baseadas em léxico e em aprendizado de máquina, bem como a combinação de ambas na construção de um método híbrido original. Constatamos que a normalização melhorou o resultado da classificação de opiniões, pelo menos para métodos baseados em léxico. Também verificamos extrinsecamente a qualidade de léxicos de sentimentos para o português. Fizemos, ainda, experimentos avaliando a confiabilidade das notas dadas pelos autores das opiniões, já que as mesmas são utilizadas para a rotulação de exemplos, e verificamos que, de fato, elas impactam significativamente o desempenho dos classificadores de opiniões. Por fim, obtivemos classificadores de opiniões para o português brasileiro com valores de medida F1 que chegam a 0,84 (abordagem baseada em léxico) e a 0,95 (abordagem baseada em AM), e que são similares aos sistemas para outras línguas, que representam o estado da arte no domínio de avaliação de produtos. / Sentiment Analysis or Opinion Mining has as a main goal to process opinions, feelings and subjectivity expressed in texts. The large number of opinions in social media has increased the interest of companies and governments, who have changed their decisionmaking systems. This has caused a great interest in this research area. Opinions are usually expressed by subjective text, and their processing is a hard task. Moreover, reviews posted on the web are of a especial text type, also called user-generated content (UGC), whose processing is a very challenging task, since they differ in many ways from the standard language. This work describes the design of methods and systems aimed at (a) the normalization of UGC texts, through the use of spell checking, substitution of web slangs, case and punctuation correction, and (b) the classification of opinions at document level, especially for reviews of products in Brazilian Portuguese. The method proposed for normalization of UGC is linguistically motivated. For the classification of opinions, which, in this work, consists in assigning a polarity value (positive or negative) to a opinion text, some lexicon-based and machine learning approaches, as well as a combination of both in a new hybrid manner have been implemented and evaluated. We noticed that the text normalization has improved the results of opinion classification for lexicon-based methods. The quality of the sentiment lexicons for Portuguese was extrinsically evaluated. The reliability of the opinions authors was verified, since they are used for labeling samples. We concluded that they significantly impact the performance of the opinion classifiers. Finally, we proposed some opinion classifiers for Brazilian Portuguese whose F1-measures values reach 0.84 (lexicon-based approach) and 0.95 (machine learning approach), which are analogous to the the similar systems for other languages, which represent the state of the art in the domain of reviews of products.

O estudo de sistemas complexos nos ajuda a entender como regras locais simples podem gerar padrões agregados complexos e muitas vezes inesperados. Quando as regras são bem definidas e os padrões observáveis, o sistema pode ser modelado e seus resultados comparados. Um dos maiores desafios para a modelagem de sistemas complexos é definir a regra de interação responsável pelo comportamento complexo. Em dinâmica de opiniões, padrão complexo e inesperado pode ser o súbito consenso ou até mesmo a polarização, e objetivo, então, se torna verificar em que circunstâncias podemos observar pessoas concordarem ou descordarem. Embora haja uma série de modelos de dinâmica de opiniões para descrever como as pessoas interagem, cada um define a regra de formação da opinião de forma ad hoc. O modelo CODA (Continuous opinions and Discret Actions) propõe uma fundamentação teórica para os modelos de dinâmica de opiniões baseada em teoria de probabilidade. Suas aplicações se estendem desde estudos sobre inovação à epistemologia. Nesta dissertação, aprofundamos os estudos de epistemologia que envolvem o CODA, investigando principalmente o efeito da confiança no processo de confirmação cientifica. Nossas simulações corroboram investigações sociológicas e históricas sobre o papel fundamental da confiança no processo de aquisição e geração do conhecimento / The study of complex systems helps us understand how simple local rules can generate complex and often unexpected aggregate patterns. When the rules are well defined and patterns observed, the system can be modeled and its results compared. One of the major challenges for modeling complex systems is to define a rule of interaction responsible for complex behavior. In opinion dynamics, complex and unexpected pattern may be the sudden consensus or even a polarization, so the aim it is to verify under what circumstances we can observe agreement or disagreement. Although there are a number of models of opinion dynamics to describe how people should interact with each other, each one defines an ad hoc opinion formation rule. The model of opinion dynamics CODA (Continuous Opinions and Discret Actions) proposes a theoretical framework for the models of opinion dynamics, based on probability theory. Their applications range from studies on innovation to epistemology. In this dissertation, we deepen the studies of epistemology that involve the CODA, investigating mainly the effect of the trust in the process of scientific confirmation. Our simulations corroborates sociological and historical researches on the role of trust in the process of acquisition and generation of knowledge