A obesidade decorre de um processo multifatorial que envolve aspectos biológicos, comportamentais e ambientais. Atualmente, o tema, por sua dimensão e universalidade, tem despertado o interesse coletivo, sobretudo da ciência, dos governos e da mídia. Um visível esforço está sendo empreendido com vistas ao controle dessa pandemia, com chamamento à responsabilidade de todos os stakeholders, entre eles os atores do Agronegócio mundial. Com o propósito de evidenciar os fundamentos científicos dessas iniciativas e as interrelações entre os agentes envolvidos, buscou-se identificar as dimensões disciplinares presentes nas publicações da FAO/WHO, do governo e da mídia dos Estados Unidos sobre obesogenicidade. Para tanto, foi realizada a análise documental das publicações divulgadas em meio eletrônico por cada um dos agentes, utilizando a mineração de texto. Para a construção dos argumentos que norteiam a pesquisa foram utilizadas as Teorias do Agendamento, do Enquadramento e Priming. Para a construção da estrutura analítica utilizada na mineração de texto foram utilizados 4.648 artigos científicos disponíveis no Portal Web of Science que abordam o tema. Além disso, para caracterizar a dimensão Agronegócio foram coletados todos os artigos publicados no Agribusiness International Journal e no International Food and Agribusiness Management Review no período de 2003-2013. Após a coleta, foram construídos os dicionários de palavras representativos de cada dimensão disciplinar e do Agronegócio, utilizados no escaneamento dos documentos. A base de dados foi composta por 3.342 políticas introduzidas ou promulgadas pelos estados norte-americanos, 1.168 artigos jornalísticos publicados no The New York Times e no The Washington Post e 67 publicações da FAO/WHO publicados no período de 2003-2013. Os resultados indicaram que a mídia tem enquadrado frequentemente a temática sob a perspectiva das Ciências da Saúde, seguida da Multidisciplinar e Agronegócio. Já para o governo, as dimensões disciplinares mais frequentes são Multidisciplinar, Agronegócio e as Ciências da Saúde. Na FAO/WHO as Ciências da Saúde, Multidisciplinar e Agronegócio são as mais frequentes. Mesmo considerando as diferenças quanto ao enquadramento do tema pelos stakeholders, nota-se a existência de alguma semelhança entre esses enquadramentos, evidenciada pela similaridade entre as Ciências da Saúde, Multidisciplinar e as Ciências da Vida. Destaca-se ainda que a participação do Agronegócio é expressiva nos instrumentos políticos dos Estados Unidos, sugerindo o seu papel no crescimento da obesidade coletiva e na sua responsabilidade frente à desejada reversão dessa tendência mundial. / Obesity results from a multifactorial process involving biological, behavioral, and environmental aspects. Today, the scale and universality of obesity has attracted widespread interest, especially among the scientific community, the government, and the media. A visible effort is being made to control this pandemic, with a call for responsibility by all stakeholders, including the leaders of the global agribusiness industry. Aiming to highlight the scientific foundations of these initiatives, and the interrelationships between those involved, we sought to identify the disciplinary dimensions regarding an obesogenic environment in the publications by the FAO/WHO, government, and media in the United States. Therefore, a documentary analysis of publications disseminated electronically by individual agents was conducted, using text mining. Agenda-setting theory, framing, and priming were used to construct the arguments that guide this research. To build the analytical framework used in text mining, 4.648 scientific articles available on the Web of Science portal addressing the issue were used. Furthermore, to characterize the scale of the situation, agribusiness articles published in the International Agribusiness Journal and the International Food and Agribusiness Management Review from 2003-2013 were also used. Subsequently, dictionaries of words representative of each disciplinary dimension and agribusiness were constructed and used while scanning the documents. The database comprised 3.342 introduced or promulgated policies by the North American states, 1.168 media articles published in The New York Times and The Washington Post, and 67 publications by the FAO/WHO, published during this period. The results indicated that the media has often framed the issue from the perspective of health sciences, followed by multidisciplinary and agribusiness. As for the government, the most frequent disciplinary dimensions are multidisciplinary area, agribusiness and health sciences. In the FAO/WHO, health sciences, multidisciplinary area and agribusiness are the most frequent. Even considering the differences in the framing of the issue by stakeholders, it is to be noted that there is some similarity between these frameworks, with a joint occurrence of the health sciences, life sciences, and multidisciplinary area. Note also that the participation of the agribusiness industry is significant in political instruments of the United States, suggesting its role in the growth of obesity and collective responsibility to be taken for the desired reversal of this global trend.

O Brasil possui uma distribuição heterogênea de infraestrutura no setor da saúde, com diferentes níveis de qualificação profissional. Isto leva a variações na qualidade dos serviços de saúde no país. O cenário de Atenção Primária à Saúde (APS) possui um contingente de profissionais que necessita de ações de aperfeiçoamento profissional contínuas. Com esta necessidade de fortalecimento na política de formação de pessoal, a Organização Pan Americana de Saúde (OPAS) buscou a difusão da proposta de Educação Permanente em Saúde (EPS), objetivando alcançar um maior desenvolvimento dos sistemas de saúde na região. Este trabalho investigou como a Mineração Textual pode contribuir no processo de resposta de teleconsultorias a profissionais solicitantes. Aprimorando a recuperação de informação dentro da Plataforma de Telessaúde do Ministério da Saúde, para auxiliar o teleconsultor no seu processo de resposta, avaliou-se as possibilidades de melhoria das informações ofertadas, além de otimização do tempo de respostas. O minerador Sobek foi utilizado para extrair conceitos de um conjunto de solicitações de profissionais presentes na Plataforma. Um ambiente foi construído para armazenar estas minerações e disponibilizar uma pesquisa de solicitações que pudesse facilitar o processo de resposta de teleconsultoria. Foi realizado um estudo com 37 profissionais, que receberam teleconsultorias a serem respondidas no novo ambiente. Após realizarem este processo, os teleconsultores responderam a um questionário com questões abertas e fechadas que buscavam aferir possíveis benefícios das funcionalidades disponibilizadas quanto à precisão das respostas, autonomia e resolutividade dos profissionais solicitantes. Os resultados permitiram concluir que a lista de tópicos extraída pelo minerador Sobek, apresentada no ambiente de avaliação construído, pôde auxiliar na localização de informações pertinentes para a construção de respostas, na aceleração do processo de resposta e na construção de respostas mais informativas e precisas. Os teleconsultores que participaram da pesquisa também consideraram que a consulta de solicitações e respostas prévias pode contribuir na educação permanente de profissionais de saúde. As novas funções introduzidas no ambiente desenvolvido também foram consideradas como incrementos positivos no atual mecanismo de pesquisas da Plataforma de Telessaúde do Ministério da Saúde por 83% dos participantes, motivando estudos futuros sobre o emprego da mineração textual no contexto da Telessaúde. / Brazil has a clear heterogeneous infrastructure distribution, with different levels of professional qualification. This leads to variations in the quality of health services in the country. The Brazilian situation on Primary Health Care includes a profile of Family Health Teams that generally did not receive specialist qualification in terms of Primary Care, constituting a contingent of professionals who needs professional development activities. Because of such need for change in staff training policies, the Pan American Health Organization (PAHO) aimed for the diffusion of Permanent Health Education, trying to obtain adequate development of health services in the region. The main goal of this study has been to investigate how Text Mining could contribute to the teleconsulting process. Aiming to help the teleconsultants in their answering process, information retrieval inside the Health Ministry Telehealth Platform was enhanced. Then, the possibilities obtained through this enhancement were evaluated, such as better information provided and shorter answering time. Sobek Mining Tool was used extract a set of concepts of requests present in the platform. An evaluation environment was built to implement the proposed teleconsultation answering process. A study with 37 teleconsultant professionals was conducted, in which the participants solved two consultations. After that, they answered a questionnaire with open and closed questions, expressing their view about the answering process supported by the text mining tool. The evaluation covered aspects such as precision, autonomy and ability to solve the problem. Results showed that the list of concepts mined by Sobek, presented in the evaluation environment, helped in the search for relevant information related to the requests, speeding up the response process to build better and more accurate answers. The teleconsultants involved in this evaluation also considered how the search for previous requests and answers could contribute in continuing professional education. The new features presented in the evaluation environment were considered positive (83% of the participants) when compared with the current search mechanism present in the Health Ministry Telehealth Platform, encouraging future studies about text mining in the context of Telehealth. / Teleducação

Esta pesquisa apresenta a especificação, desenvolvimento e aplicação de um sistema de mapeamento de indícios de mediação em ambientes virtuais de ensino-aprendizagem – AVEA. Este sistema visa o apoio ao processo de mediação pedagógica a professores que desenvolvem atividades vinculadas a Educação a Distância – EAD, objetivando reduzir a sobrecarga de trabalho desses na identificação e acompanhamento da evolução das mediações realizadas no ambiente. Para isso, utilizamos técnicas de mineração de textos com o emprego de mecanismos de inferência bayesiana para identificação de categorias de mediação a partir de interações realizadas entre os participantes de um curso na modalidade a distância. A validação do sistema e avaliação dos resultados foi realizada através de um estudo de caso, aplicado em uma disciplina de um curso de Pós-Graduação da UFRGS na área de Informática na Educação. Os dados utilizados nesta pesquisa foram obtidos a partir das interações armazenadas no ambiente virtual de ensino-aprendizagem Moodle do Centro Interdisciplinar de Novas Tecnologias na Educação. No decorrer da investigação foram selecionados estudantes da disciplina para mapeamento das interações realizadas. Com o mapeamento de tais interações e identificação das categorias de mediação para cada estudante, foram gerados gráficos e relatórios com informações sobre o processo de mediação. As categorias de mediação auxiliam na identificação dos níveis de mediação. Na análise dos resultados, as informações obtidas em tais gráficos e relatórios foram trianguladas com informações provenientes da entrevista com um dos tutores e a visão do pesquisador envolvido no estudo de caso. Os resultados apontam que a utilização de um sistema de mapeamento de indícios de mediação em ambientes virtuais de ensino-aprendizagem, com adoção da tecnologia de mineração de textos, torna possível a identificação de níveis de medição dos participantes de um curso na modalidade a distância. / This research presents the specification, development and employ of a system to mapping evidences of mediation on Virtual Learning Enviroments – VLE. This system aims to support the mediation process to teachers who develop educational activities related to distance education, aimed at reducing the workload of the teacher during the identification and attendance of the mediations evolution in the environment. For this, we use techniques of text mining with the employ of bayesian inference mechanisms to identify mediations categories from the users interactions in the online course. The system validation and evaluation of results were performed through a case study applied to a discipline of graduate course of the UFRGS about Computers in Education. The data used in this research were achieved from the interactions stored in the Moodle virtual learning environment of the Interdisciplinary Center of New Technologies in the Education. During the investigation were selected students from the discipline to interactions mapping. With the interactions mapping and identification of the mediations categories for each student were created graphics and reports with informations about mediation process. The mediation categories aid to identify levels of mediation. In analyzing the results, the information obtained from such graphs and reports were triangulated with information from an interview with the tutor and the vision of the researcher involved in the case study. The results shown that the use of a system to mapping evidences of mediation in virtual learning environments, with the choice of the text mining technology makes it possible to identify levels of mediation of the participants of a course in the distance modality.

abstract: Since the advent of the internet and even more after social media platforms, the explosive growth of textual data and its availability has made analysis a tedious task. Information extraction systems are available but are generally too specific and often only extract certain kinds of information they deem necessary and extraction worthy. Using data visualization theory and fast, interactive querying methods, leaving out information might not really be necessary. This thesis explores textual data visualization techniques, intuitive querying, and a novel approach to all-purpose textual information extraction to encode large text corpus to improve human understanding of the information present in textual data. This thesis presents a modified traversal algorithm on dependency parse output of text to extract all subject predicate object pairs from text while ensuring that no information is missed out. To support full scale, all-purpose information extraction from large text corpuses, a data preprocessing pipeline is recommended to be used before the extraction is run. The output format is designed specifically to fit on a node-edge-node model and form the building blocks of a network which makes understanding of the text and querying of information from corpus quick and intuitive. It attempts to reduce reading time and enhancing understanding of the text using interactive graph and timeline. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Software Engineering 2018

Devido à facilidade com que informações biomédicas em língua natural são registras e armazenadas no formato digital, a recuperação de informações a partir de registros de pacientes nesse formato não estruturado apresenta diversos problemas a serem solucionados. Assim, a extração de informações estruturadas (por exemplo, no formato atributo-valor) a partir de registros não estruturados é um importante problema de pesquisa. Além disso, a representação de registros médicos não estruturados no formato atributo-valor, permite a aplicação de uma grande variedade de métodos de extração de padrões. Para mapear registros médicos não estruturados no formato atributo-valor, propomos uma metodologia que pode ser utilizada para automaticamente (ou semi-automaticamente, com a ajuda de um especialista do domínio) mapear informações médicas de interesse armazenadas nos registros médicos e descritas em linguagem natural em um formato estruturado. Essa metodologia foi implementada em um sistema computacional chamado TP-DISCOVER, o qual gera uma tabela no formato atributo-valor a partir de um conjunto de registros de pacientes (documentos). De modo a identificar entidades importantes no conjunto de documentos, assim como relacionamentos significantes entre essas entidades, propomos uma abordagem de extração de terminologia híbrida (lingüística/estatística) a qual seleciona palavras e frases que aparecem com freqüência acima de um dado limiar por meio da aplicação de medidas estatísticas. A idéia geral dessa abordagem híbrida de extração de terminologia é que documentos especializados são caracterizados por repetir o uso de certas unidades léxicas ou construções morfo-sintáticas. Nosso objetivo é reduzir o esforço despendido na modelagem manual por meio da observação de regularidades no texto e o mapeamento dessas regularidades como nomes de atributos na representação atributo-valor. A metodologia proposta foi avaliada realizando a estruturação automática de uma coleção de 6000 documentos com informações de resultados de exames de Endoscopia Digestiva Alta descritos em língua natural. Os resultados experimentais, os quais podem ser considerados os piores resultados, uma vez que esses resultados poderiam ser muito melhores caso a metodologia for utilizada semi-automaticamente junto com um especialista do domínio, mostram que a metodologia proposta é adequada e permite reduzir o tempo usado pelo especialista para analisar grande quantidade de registros médicos / The information retrieval from text stored in computer-based patient records is an important open-ended research problem, as the ease in which biomedical information recorded and stored in digital form grows. Thus, means to extract structured information (for example, in the so-called attribute-value format) from free-text records is an important research endeavor. Furthermore, by representing the free-text records in the attribute-value format, available pattern extraction methods can be directly applied. To map free-text medical records into the attribute-value format, we propose a methodology that can be used to automatically (or semi-automatically, with the help of a medical expert) map the important medical information stored in patient records which are described in natural language into an structured format. This methodology has been implemented in a computational system called TP-DISCOVER, which generates a database in the attribute-value format from a set of patient records (documents). In order to identify important entities in the set of documents, as well as significant relations among these entities, we propose a hybrid linguistic/statistical terminology extraction approach which filters out words and phrases that appear with a frequency higher than a given threshold by applying statistical measures. The underlying assumption of this hybrid approach to terminology extraction is that specialized documents are characterized by repeated use of certain lexical units or morpho-syntactic constructions. Our goal is to reduce the effort spent in manual modelling by observing regularities in the texts and by mapping them into suitable attribute names in the attribute-value representation format. The proposed methodology was evaluated to automatically structure a collection of 6000 documents which contains High Digestive Endoscopies exams´ results described in natural language. The experimental results, all of which can be considered lower bound results as they would greatly improve in case the methodology is applied semi-automatically together with a medical expert, show that the proposed methodology is suitable to reduce the medical expert workload in analysing large amounts of medical records

A presente pesquisa tem como objetivo identificar e analisar os principais Mecanismos de Sinalização utilizados na cadeia da carne bovina brasileira, bem como, verificar o grau de ocorrências dessas sinalizações pela Ciência, pelo Governo e pela Mídia, por meio de processos de mineração de textos e descoberta do conhecimento. Embasando-se na Economia da Informação como teoria-chave dessa análise e concentrando-se nas teorias da Assimetria de Informação, Seleção Adversa e Sinalização e, também, da revisão das interações entre Ciência, Mídia e Governo, foram definidas cinco dimensões, sob as quais os sinais sobre a carne bovina são enquadrados: Econômica, Comunicação e Marketing, Qualidade, Institucional e Sistema de Produção. Para análise, foram coletados documentos textuais em formato eletrônico ao longo de cinco anos. A busca dos documentos deu-se em bases de dados de publicações científicas, em portais do Governo e em arquivos dos jornais e magazines disponíveis na rede mundial de computadores , a partir de palavras-chave relacionadas à cadeia da carne bovina. Foram selecionados 4.281 artigos científicos para compor a base de dados da Ciência, 730 documentos para a base de dados do Governo e 5.439 documentos na base de dados da Mídia, totalizando 10.450 documentos selecionados. Esses documentos foram armazenados e classificados no software QDA Miner segundo as variáveis fonte (Ciência, Governo e Mídia) e ano (2005, 2006, 2007, 2008 e 2009). Para extrair o conhecimento das bases textuais, foi elaborada uma estrutura de análise constituída pelas dimensões, códigos (sinais) e palavras -chave. Na sequência foram analisados e codificados os documentos com os respectivos sinalizadores. Aplicando-se a estrutura de análise do software, foram utilizadas representações gráficas elaboradas a partir da frequência relativa das ocorrências de cada código nas três fontes de informação. De acordo com os resultados apresentados foi possível verificar que os termos e dimensões utilizados pela Ciência, Governo e Mídia diferem nas frequências em praticamente todos os códigos , demonstrando pouca sinergia entre as fontes de informação . No decorrer do período analisado, percebeuse maior oscilação na frequência das publicações que incluíam os sinais Sanidade e Sustentabilidade, os quais foram mais enfatizados nos últimos anos da presente análise. Os códigos Certificação e Rastreabilidade que pareciam ter maior destaque para fornecer informações sobre aspectos ligados à carne bovina brasileira, de acordo com estudos existentes, não são os mais emitidos, de acordo com esta pesquisa. A maior identidade da Ciência ao longo do período de anál ise foi para a Dimensão Sistema de Produção, demonstrando que as publicações científicas possuem um caráter mais voltado à melhoria da produção em si, como alimentação, genética, reprodução, idade de abate, dentre outros. Em relação ao Governo, observou-se maior identidade dessa fonte de informação para a Dimensão Institucional, com exceção do ano de 2007, onde se percebe maior es ênfases das publicações do Governo nas Dimensões Qualidade e Sistema de Produção . Já em relação ao que se observa na Mídia, há maior interesse em publicações nas Dimensões Qualidade e Sistema de Produção. Ao analisar os resultados entre as três fontes de informação, verifica-se maior proximidade entre o que se observa na Mídia e no Governo, visto a predominância da Dimensão Sistema de Produção na Ciência. Analisando comparativamente as fontes de informação foi possível observar que o maior grau de similaridade entre os códigos foi observad o nos documentos publicados pelo Governo. Embora os códigos adotados para sinalizar informações sobre a cadeia da carne bovina sejam os mesmos, enquadrados igualmente em cinco Dimensões, determinados sinalizadores são utilizados com maior destaque, similaridades e agrupamentos de códigos e, de acordo com as peculiaridades de cada fonte de informação investigada (Ciência, Governo e Mídia). / The goal of this research is to identify and analyze the main signaling mechanisms utilized in the Brazilian beef chain, as well as to investigate the degree of occurrence of these signalings by science, government, and media, through text mining and knowledge discover processes. Using Information Economy as key theory of this analysis and concentrating on the theories of Information Asymmetry, Adverse Selection and Signaling and, also, through revision of the interactions between science, media and government , five dimensions have been defined which encompass the signals about beef: economic, communication and marketing, quality, institutional and production system. To perform the analysis, electronic text documents over a five-year period have been collected. The documents have been searched in scientific journal databases, government portals, and news paper and magazine files available on the Internet, based on keywords connected to beef chain. The selection included 4.281 scientific articles to compose the science database, 730 documents to the government database, and 5.439 documents to the media database, in a total of 10.450 documents selected. These documents have been stored and classified in the QDA Miner software through the source variables (science, government and media ) and year (2005, 2006, 2007, 2008 and 2009). To extract the knowledge from the text databases, it has been elaborated an analysis framework composed by dimensions, codes (signals) and keywords. The next step was to analyze and codi fy the documents with the respective signallers. With application of the software analysis framework , it has been used graph representations elaborated from the relative frequency of each code occurrences in the three sources of information. According to the results found, it h as been evidenced that the terms and dimensions used by science, government an d media differ in frequency in practically all codes, demonstrating little synergy between the information sources. Over the period analyzed, a greater oscillation has been perceived in publications that included the sani ty and sustainability signals, which have been more emphasized in certain years. According to this research, the certification and traceability signals which, judging from existing studies, seemed to have the greatest emphasis to supply information on aspects related with Brazilian beef, are not the most issued. Science, over the analysis period, has been more identified with the production system dimension, demonstrating that scientific journals are more focused on the enhancement of production itself, such as feeding, genetics, breeding, slaughter age, among others. With regard to the government, it has been observed that this source of information is more identified with the institutional dimension, with exception of the year 2007, where the greatest emphasis of government publications is perceived in the quality and production syste m dimensions. In the media, quality and production system dimensions are the most emphasized in publications. Analyzing the results between the three sources of information, a closer connection between media and government is perceived, given the predominance of production system dimension in science . Comparative analysis between the sources of information revealed that the greatest degree of similarity between the codes has been found in the documents published by the government. Although the codes adopted to signaling information about beef chain are the same, equally framed in five dimensions, certain signallers are utilized with a greater emphasis, similarities and code groupings, and in accordance with the peculiarities of each source of information investigated (science, government and media).

O Brasil possui uma distribuição heterogênea de infraestrutura no setor da saúde, com diferentes níveis de qualificação profissional. Isto leva a variações na qualidade dos serviços de saúde no país. O cenário de Atenção Primária à Saúde (APS) possui um contingente de profissionais que necessita de ações de aperfeiçoamento profissional contínuas. Com esta necessidade de fortalecimento na política de formação de pessoal, a Organização Pan Americana de Saúde (OPAS) buscou a difusão da proposta de Educação Permanente em Saúde (EPS), objetivando alcançar um maior desenvolvimento dos sistemas de saúde na região. Este trabalho investigou como a Mineração Textual pode contribuir no processo de resposta de teleconsultorias a profissionais solicitantes. Aprimorando a recuperação de informação dentro da Plataforma de Telessaúde do Ministério da Saúde, para auxiliar o teleconsultor no seu processo de resposta, avaliou-se as possibilidades de melhoria das informações ofertadas, além de otimização do tempo de respostas. O minerador Sobek foi utilizado para extrair conceitos de um conjunto de solicitações de profissionais presentes na Plataforma. Um ambiente foi construído para armazenar estas minerações e disponibilizar uma pesquisa de solicitações que pudesse facilitar o processo de resposta de teleconsultoria. Foi realizado um estudo com 37 profissionais, que receberam teleconsultorias a serem respondidas no novo ambiente. Após realizarem este processo, os teleconsultores responderam a um questionário com questões abertas e fechadas que buscavam aferir possíveis benefícios das funcionalidades disponibilizadas quanto à precisão das respostas, autonomia e resolutividade dos profissionais solicitantes. Os resultados permitiram concluir que a lista de tópicos extraída pelo minerador Sobek, apresentada no ambiente de avaliação construído, pôde auxiliar na localização de informações pertinentes para a construção de respostas, na aceleração do processo de resposta e na construção de respostas mais informativas e precisas. Os teleconsultores que participaram da pesquisa também consideraram que a consulta de solicitações e respostas prévias pode contribuir na educação permanente de profissionais de saúde. As novas funções introduzidas no ambiente desenvolvido também foram consideradas como incrementos positivos no atual mecanismo de pesquisas da Plataforma de Telessaúde do Ministério da Saúde por 83% dos participantes, motivando estudos futuros sobre o emprego da mineração textual no contexto da Telessaúde. / Brazil has a clear heterogeneous infrastructure distribution, with different levels of professional qualification. This leads to variations in the quality of health services in the country. The Brazilian situation on Primary Health Care includes a profile of Family Health Teams that generally did not receive specialist qualification in terms of Primary Care, constituting a contingent of professionals who needs professional development activities. Because of such need for change in staff training policies, the Pan American Health Organization (PAHO) aimed for the diffusion of Permanent Health Education, trying to obtain adequate development of health services in the region. The main goal of this study has been to investigate how Text Mining could contribute to the teleconsulting process. Aiming to help the teleconsultants in their answering process, information retrieval inside the Health Ministry Telehealth Platform was enhanced. Then, the possibilities obtained through this enhancement were evaluated, such as better information provided and shorter answering time. Sobek Mining Tool was used extract a set of concepts of requests present in the platform. An evaluation environment was built to implement the proposed teleconsultation answering process. A study with 37 teleconsultant professionals was conducted, in which the participants solved two consultations. After that, they answered a questionnaire with open and closed questions, expressing their view about the answering process supported by the text mining tool. The evaluation covered aspects such as precision, autonomy and ability to solve the problem. Results showed that the list of concepts mined by Sobek, presented in the evaluation environment, helped in the search for relevant information related to the requests, speeding up the response process to build better and more accurate answers. The teleconsultants involved in this evaluation also considered how the search for previous requests and answers could contribute in continuing professional education. The new features presented in the evaluation environment were considered positive (83% of the participants) when compared with the current search mechanism present in the Health Ministry Telehealth Platform, encouraging future studies about text mining in the context of Telehealth. / Teleducação

Esta pesquisa apresenta a especificação, desenvolvimento e aplicação de um sistema de mapeamento de indícios de mediação em ambientes virtuais de ensino-aprendizagem – AVEA. Este sistema visa o apoio ao processo de mediação pedagógica a professores que desenvolvem atividades vinculadas a Educação a Distância – EAD, objetivando reduzir a sobrecarga de trabalho desses na identificação e acompanhamento da evolução das mediações realizadas no ambiente. Para isso, utilizamos técnicas de mineração de textos com o emprego de mecanismos de inferência bayesiana para identificação de categorias de mediação a partir de interações realizadas entre os participantes de um curso na modalidade a distância. A validação do sistema e avaliação dos resultados foi realizada através de um estudo de caso, aplicado em uma disciplina de um curso de Pós-Graduação da UFRGS na área de Informática na Educação. Os dados utilizados nesta pesquisa foram obtidos a partir das interações armazenadas no ambiente virtual de ensino-aprendizagem Moodle do Centro Interdisciplinar de Novas Tecnologias na Educação. No decorrer da investigação foram selecionados estudantes da disciplina para mapeamento das interações realizadas. Com o mapeamento de tais interações e identificação das categorias de mediação para cada estudante, foram gerados gráficos e relatórios com informações sobre o processo de mediação. As categorias de mediação auxiliam na identificação dos níveis de mediação. Na análise dos resultados, as informações obtidas em tais gráficos e relatórios foram trianguladas com informações provenientes da entrevista com um dos tutores e a visão do pesquisador envolvido no estudo de caso. Os resultados apontam que a utilização de um sistema de mapeamento de indícios de mediação em ambientes virtuais de ensino-aprendizagem, com adoção da tecnologia de mineração de textos, torna possível a identificação de níveis de medição dos participantes de um curso na modalidade a distância. / This research presents the specification, development and employ of a system to mapping evidences of mediation on Virtual Learning Enviroments – VLE. This system aims to support the mediation process to teachers who develop educational activities related to distance education, aimed at reducing the workload of the teacher during the identification and attendance of the mediations evolution in the environment. For this, we use techniques of text mining with the employ of bayesian inference mechanisms to identify mediations categories from the users interactions in the online course. The system validation and evaluation of results were performed through a case study applied to a discipline of graduate course of the UFRGS about Computers in Education. The data used in this research were achieved from the interactions stored in the Moodle virtual learning environment of the Interdisciplinary Center of New Technologies in the Education. During the investigation were selected students from the discipline to interactions mapping. With the interactions mapping and identification of the mediations categories for each student were created graphics and reports with informations about mediation process. The mediation categories aid to identify levels of mediation. In analyzing the results, the information obtained from such graphs and reports were triangulated with information from an interview with the tutor and the vision of the researcher involved in the case study. The results shown that the use of a system to mapping evidences of mediation in virtual learning environments, with the choice of the text mining technology makes it possible to identify levels of mediation of the participants of a course in the distance modality.

Este trabalho de tese apresenta o Modelo Presença Plus (PPlus) para identificação de pistas textuais denotadoras de presença social em interações discursivas feitas por alunos em fóruns e chats educacionais. O grau de presença social (PS) é um indicativo de como os sujeitos interagem entre si e com o ambiente de aprendizagem; sendo considerado, na literatura, significativo para o desenvolvimento de relacionamentos e fortalecimento de sentimento de pertencimento no grupo. O trabalho se baseia na vertente Pragmática da Linguística, campo que enfatiza a importância de se considerar o contexto de produção dos eventos comunicativos e a dinâmica dialógica entre os interlocutores. Considerando que o mapeamento das interações dos discentes para detectar e avaliar seu grau de presença pode se constituir uma tarefa complexa e morosa para tutores de cursos a distância, desenvolveu-se um software para realizar o processamento automático das mensagens eletrônicas visando torná-lo uma funcionalidade a ser adicionada a ambientes virtuais de ensino e aprendizagem (AVEAs). Apesar de alguns impasses referentes, particularmente, aos aspectos sintáticos dos textos, os resultados obtidos no processamento, por lexicometria, das postagens foram satisfatoriamente semelhantes aos levantados na análise manual. O modelo PPlus e a escala de graus de PS foram também testados em um segundo ambiente disponibilizado na plataforma Moodle, tendo apresentado resultados equivalentes. A sondagem com professores e tutores de cursos a distância forneceu dados que corroboram a proposta de uma ferramenta a ser inserida em AVEAs de modo a facilitar o acompanhamento de estados afetivos, grau de envolvimento e interação entre os participantes no e com o ambiente. / This thesis presents Presence Plus (PPLus), a model for identifying indicators of social presence in text-based interactions made by students in educational forums and chats. The degree of social presence (SP) can be an indicator of how individuals interact among themselves and with the learning environment, and is considered by the literature to be relevant for the development of relationships and the strengthening of the sense of belonging in the group. This study is based on Pragmatics, an area of Linguistics that emphasizes the importance of the context in communicative events and the dialogic dynamics among speakers. Considering that mapping students’ interactions, as well as detecting and evaluating their degree of SP, may be a complex and time-consuming task in distance learning tutoring, a software was developed to do the automatic processing of posts, aiming at making it a possible functionality in virtual learning environments (VLEs). Despite the few conflicting results, mostly related to textual syntactic relations, data from processing tests using lexicometrics were satisfactorily similar to those obtained by manual analysis. The PPlus model and the SP scale were also tested in a different course in the Moodle platform. Results from this experiment presented equally positive data. Feedback from the questionnaire answered by teachers and tutors working in distance learning courses support the proposal of a tool that may facilitate their assessment of affective states, involvement and text-based interaction dents within the environment.

Este estudo analisa conceitos da linguagem científica, veiculados em periódicos nacionais da área de Administração, no período de 2008 a 2012, mais precisamente, 11 revistas classificadas pelo Qualis-Capes. Para tanto, focaliza a Teoria da Gestão da Inovação, embasada na Teoria Econômica da vertente schumpeteriana e neo-schumpeteriana e na Teoria da Linguagem. O ponto de partida foi o questionamento sobre: Qual a estrutura lógica dos conceitos-chave dos artigos sobre Gestão da Inovação? O objetivo geral foi verificar a consistência da linguagem empregada na produção de artigos brasileiros sobre a Gestão da Inovação em relação à sua Teoria. Como objetivos específicos, foram definidos os seguintes: identificar conceitos-chave por meio de um estudo-piloto; confrontar os conceitos identificados encontrados com aqueles elencados no projeto da dissertação; calcular a frequência do uso de tais conceitos-chave; formar clusters com os conceitos empregados pelos pesquisadores da área e, confrontar com as teorias de base o conteúdo de alguns conceitos de maior ocorrência. Este estudo classifica-se como uma pesquisa exploratória, com tratamentos quantitativo (mineração de textos) e qualitativo (análise de conteúdo) de dados. Os nove conceitos pesquisados foram os seguintes: Aprendizagem; Ciência e conhecimento científico; Capacidades (capabilities); Informação; Inovação; Invenção; Pesquisa e Desenvolvimento (P&D); Técnica e Tecnologia. O estudo-piloto constou da leitura de 31 artigos de uma das 11 revistas, cuja especialização era o tema da inovação. A análise quantitativa resultou em 10 clusters, representados por dendrogramas. A análise qualitativa confrontou alguns excertos extraídos dos artigos selecionados com as teorias de base da dissertação. O resultado da análise quantitativa apontou que os conceitos de “Informação”, “Aprendizagem” e “Tecnologia” são os que mais formam clusters com o conceito de “Inovação”. A análise qualitativa revelou que existem lacunas na relação lógica conceitual em muitos casos de aplicação dos conceitos-chave. Este motivo torna-se suficiente para estimular o surgimento de novos estudos nesta linha de tendência multidisciplinar. / The present study examines concepts of scientific language, conveyed in national Business Management scientific journals area, within the period between 2008 and 2012. Therefore, focuses on the theory of Innovation Management, based in the Economic Theory of schumpeterian and neo-schumpeterian strand and in the Theory of Language. The starting point was the question: "what key concepts in Innovation Management constitute a language that matches theoretical content?" The overall goal was to verify the language consistency used in some of Brazilian production of Innovation Management articles. Specific objectives were defined as follows: identify key concepts in reading scientific Brazilian articles chosen, list the key concepts related to innovation management; calculate use frequency of these key concepts; clustering the concepts used by this area researchers and compare contents of some highest occurrence concepts with based theories. This is an exploratory and descriptive research with quantitative (text mining) and qualitative (content analysis) treatment of data. The nine concepts surveyed were: Learning, Science and scientific knowledge; Capabilities; Information, Innovation, Invention, Research and Development (R&D); Technique and Technology. In order to confirm the pre-established conceptual corpus, we conducted a pilot study with a reading of 31 articles from a journal on the topic of innovation. The quantitative analysis resulted in 10 clusters, represented by dendrograms and qualitative analysis confronting extracted excerpts of selected articles with base theories of the study. The results of quantitative analysis showed that the concepts of "Information", "Learning" and "Technology" are the most clustered with the "Innovation" concept. Qualitative analysis revealed that there are gaps in the logic conceptual relationship in many of key concept applications. This fact becomes reason enough to stimulate the emergence of new studies in this multidisciplinary trendline.