abstract: This research start utilizing an efficient sparse inverse covariance matrix (precision matrix) estimation technique to identify a set of highly correlated discriminative perspectives between radical and counter-radical groups. A ranking system has been developed that utilizes ranked perspectives to map Islamic organizations on a set of socio-cultural, political and behavioral scales based on their web site corpus. Simultaneously, a gold standard ranking of these organizations was created through domain experts and compute expert-to-expert agreements and present experimental results comparing the performance of the QUIC based scaling system to another baseline method for organizations. The QUIC based algorithm not only outperforms the baseline methods, but it is also the only system that consistently performs at area expert-level accuracies for all scales. Also, a multi-scale ideological model has been developed and it investigates the correlates of Islamic extremism in Indonesia, Nigeria and UK. This analysis demonstrate that violence does not correlate strongly with broad Muslim theological or sectarian orientations; it shows that religious diversity intolerance is the only consistent and statistically significant ideological correlate of Islamic extremism in these countries, alongside desire for political change in UK and Indonesia, and social change in Nigeria. Next, dynamic issues and communities tracking system based on NMF(Non-negative Matrix Factorization) co-clustering algorithm has been built to better understand the dynamics of virtual communities. The system used between Iran and Saudi Arabia to build and apply a multi-party agent-based model that can demonstrate the role of wedges and spoilers in a complex environment where coalitions are dynamic. Lastly, a visual intelligence platform for tracking the diffusion of online social movements has been developed called LookingGlass to track the geographical footprint, shifting positions and flows of individuals, topics and perspectives between groups. The algorithm utilize large amounts of text collected from a wide variety of organizations’ media outlets to discover their hotly debated topics, and their discriminative perspectives voiced by opposing camps organized into multiple scales. Discriminating perspectives is utilized to classify and map individual Tweeter’s message content to social movements based on the perspectives expressed in their tweets. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Computer Science 2018

Many individuals and businesses make decisions based on freely and easily accessible online reviews. This provides incentives for the dissemination of fake reviews, which aim to deceive the reader into having undeserved positive or negative opinions about an establishment or service. With that in mind, this work proposes machine learning applications to detect fake online reviews from hotel, restaurant and doctor domains. In order to _lter these deceptive reviews, Neural Networks and Support Vector Ma- chines are used. Both algorithms' parameters are optimized during training. Parameters that result in the highest accuracy for each data and feature set combination are selected for testing. As input features for both machine learning applications, unigrams, bigrams and the combination of both are used. The advantage of the proposed approach is that the models are simple yet yield results comparable with those found in the literature using more complex models. The highest accuracy achieved was with Support Vector Machine using the Laplacian kernel which obtained an accuracy of 82.92% for hotel, 80.83% for restaurant and 73.33% for doctor reviews.

Os fóruns de discussões apresentam-se com umas das ferramentas de interação utilizadas nos ambientes virtuais de aprendizagem (AVAs). Esta pesquisa tem como objetivo propor um sistema computacional para recomendação de Objeto de Aprendizagem (OA), levando em consideração as postagens feitas de dentro dos fóruns de um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). A metodologia utilizada foi a pesquisa qualitativa, dos tipos descritiva e explicativa. Esse sistema identifica as palavras-chave nos fóruns de um AVA; usam as palavras-chave como indícios dos interesses dos usuários; classifica (atributos pesos) as palavras mais relevantes (Hot Topics); submete a um mecanismo de busca (repositório), neste trabalho foram usados os motores de busca, para fins de teste e oferece os resultados da busca aos usuários. As contribuições deste sistema para os sujeitos participantes desta pesquisa são: recomendação automática de OA para os alunos e professores; aplicação de mineração de dados para sistema gestão educacional; técnica de mineração de textos, utilizando algoritmo TF*PDF (Term Frequency * Proportional Document Frequency) e integração do AVA com repositório digital. Para validar o sistema de recomendação de OA em um AVA foi desenvolvido protótipo do sistema com uma amostra, contendo vinte e cinco alunos e cinco professores de duas turmas das disciplinas de Modelagem de Banco de Dados e Interface de Usuários e Sistemas Computacionais do curso de Engenharia de Computação da Universidade Estadual do Maranhão. O estudo realizado sobre o tema, e relatado nessa tese, tem como foco a recomendação de OA nos fóruns de um AVA. A avaliação e validação realizadas, através de protótipo do sistema com professores e alunos evidenciaram que o sistema de recomendação de Web Services (RECOAWS) proposto atende às expectativas e pode apoiar professores e alunos, nas suas atividades pedagógicas, dentro dos fóruns. / Discussion forums get present with one of interaction tools used in virtual learning environments (VLEs). This research aims to propose a computational system for Learning Object recommendation (LO), taking into account the posts made from within the forums of a Virtual Learning Environment (VLE). The methodology used was a qualitative study of descriptive and explanatory types. This system identifies the keywords in the forums of a VLE; It uses the keywords as evidence of the interests of users; ranks (attributes weights) the most relevant words (Hot Topics); It submits to a search engine (repository), this work were used search engines for testing purposes and provides the search results to users. The contributions of this system to the participants in this study are: automatic recommendation of LO for students and teachers; data mining application to educational management system; text mining techniques, using TF * PDF algorithm (Term Frequency * Proportional Document Frequency) and integration of the VLE with digital repository. To validate the LO recommendation system in a VLE was developed prototype system with a sample, with twenty-five students and five teachers from two classes of database modeling disciplines and User Interface and Computational Systems of Engineering course Computing of the State University of Maranhão. The study on the subject, and reported in this thesis is focused on LO recommendation in the forums of a VLE. The evaluation and validation performed by the prototype system with teachers and students showed that the Web Services recommendation system (RecoaWS) proposed meets expectations and can support teachers and students in their educational activities within the forums.

Este trabalho apresenta os resultados de uma pesquisa que teve como objetivo avaliar o desempenho de métodos de mineração de textos na previsão e detecção de Eventos Adversos (EA). A primeira etapa foi a revisão sistemática da literatura que buscou identificar os métodos de mineração de textos e as áreas da saúde que esses estão sendo aplicados para prever e detectar EA. Após essa etapa foi realizada uma aplicação de métodos de mineração de textos para prever Infecções do Sítio Cirúrgico (ISC) a partir do texto livre de descrições cirúrgicas no Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). Por fim, métodos de mineração de textos foram aplicados para detectar ISC a partir do texto das evoluções de pacientes 30 (trinta) dias após uma cirurgia. Como resultados, destaca-se a identificação dos melhores métodos de pré-processamento e mineração de textos para prever e detectar ISC no HCPA, podendo ser aplicados a outros EA. O método Stochastic Gradient Descent (SGD) apresentou o melhor desempenho, 79,7% de ROC-AUC na previsão de EA. Já para detecção de EA o melhor método foi o Logistic Regression, com desempenho 80,6% de ROC-AUC. Os métodos de mineração de textos podem ser usados para apoiar de maneira eficaz a previsão e detecção de EA, direcionando ações de vigilância para a melhoria da segurança do paciente. / This work presents the results of a research that aimed to evaluate the performance of text mining methods in the prediction and detection of Adverse Events (AE). The first step was the systematic review of the literature that sought to identify the methods of text mining and the health areas they are being applied to predict and detect AE. After this step, an application of text mining methods was performed to predict Surgical Site Infections (SSI) from the free text of medical records at Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). Finally, text mining methods were applied to detect SSI from the text of medical records 30 (thirty) days after surgery. As results, is highlight the identification of the best methods of pre-processing and text mining to predict and detect SSI in the HCPA, and can be applied to other AE. The Stochastic Gradient Descent (SGD) presented the best performance, 79.7% of ROC-AUC in the prediction of AE. Already for the detection of AE the best method was the Logistic Regression, with performance 80.6% of ROC-AUC. Text mining methods can be used to effectively support the prediction and detection of AE by directing surveillance actions to improve patient safety.

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.

Esta tese tem por objetivo investigar como o letramento em língua estrangeira (LE) pode ser apoiado pelo uso de um recurso digital passível de auxiliar os processos de leitura e produção textual. Assim, a presente pesquisa baseia-se nos estudos de Feldman e Sanger (2006) acerca da mineração de textos e nas pesquisas de Black (2007, 2009) sobre a incorporação de um gênero textual característico da internet (fanfiction) na aprendizagem de línguas. Através da utilização de um recurso de mineração de texto (Sobek), a partir do qual ocorre a extração dos termos mais recorrentes em um texto, os participantes deste estudo criaram narrativas, em meio digital. Os doze alunos participantes da pesquisa utilizaram a ferramenta Sobek como mediadora da produção de histórias conhecidas como fanfictions, nas quais novas tramas são criadas a partir de elementos culturais já reconhecidos na mídia. Os informantes eram seis graduandos em Letras e seis alunos de um curso de extensão, ambos os grupos na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Na tarefa proposta, cada aprendiz leu uma fanfiction de sua escolha, publicada na web, e utilizou a ferramenta de mineração para formar grafos com os termos mais recorrentes da história. Durante tal processo, o aluno tinha oportunidade de fazer associações entre as expressões do texto, de modo a formar, na ferramenta Sobek, uma imagem em rede (grafo) que representasse termos recorrentes nesse gênero textual (tais como o uso de tempos verbais no passado e adjetivos para caracterizar personagens e contexto). Posteriormente, esse grafo foi repassado a um colega, que assim iniciou seu processo de composição com base nessa imagem representativa do texto. A partir da análise dos dados, observou-se que a utilização da ferramenta digital deu suporte à produção textual em LE, e sua subsequente prática de letramento, visto que os autores se apoiaram no recurso de mineração para criar suas narrativas fanfiction. / This doctoral thesis aims at investigating how literacy in a foreign language (FL) may be supported by the use of a digital resource which can help the processes of reading and writing. Thus, the present research is based on studies by Feldman and Sanger (2006) about text mining, and on research by Black (2007, 2009) about the incorporation of a textual genre characteristic of the Internet (fanfiction) in language learning. Through the use of a text mining resource (Sobek), which promotes the extraction of frequent terms present in a text, the participants of this study created narratives, in digital media. The twelve students who participated in the research used the tool Sobek to mediate the production of stories known as fanfictions, in which new plots are created from cultural elements already recognized in the media. The participants were six undergraduate students of Languages and six students who were part of an extension course, both groups at the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS). In the proposed task, each student read a fanfiction of his/her choice, which was published on a website, and used the mining tool to develop graphs with the recurrent terms found in the story. During this process, the student had the opportunity to make associations between expressions from the text, using the software Sobek, so as to form an image (graph) that represented terms used in this textual genre (such as the use of verbal tenses in the past and adjectives to describe characters and context). Later, this graph was forwarded to a peer, who then began his/her writing process based on this picture originated from a text. From the data analysis, it was observed that the use of a digital tool supported the text production in the FL, and its following practice of literacy, as the authors relied on the mining resource to create their fanfictions.

A presente tese tem por objetivo investigar os efeitos do uso do minerador de textos Sobek no processo de leitura e compreensão textual de estudantes. Este minerador de textos é capaz de extrair informações relevantes de textos e representá-las de forma gráfica. Esta tese está apoiada nas teorias de aprendizagem significativa, de uso de mapas conceituais para representação de conhecimento e em pesquisas que apontam que representações gráficas de palavras auxiliam na leitura de textos e na sua decodificação. De acordo com a pesquisa de David Ausubel, a aprendizagem significativa ocorre através da assimilação de novos conceitos e ideias e associação destas ao conhecimento que a pessoa já possui. Através da utilização de um minerador de textos com representação gráfica de informações, busca-se apresentar aos estudantes uma representação visual de textos. Esta representação se assemelha a de um mapa conceitual, de forma a auxiliar no processo de compreensão e assimilação de informações pelos estudantes. Nesta representação, ligações entre termos considerados relevantes pelo minerador auxiliam no entendimento destes termos e simbolizam relações presentes no texto, fato esse que pode auxiliar os estudantes a compreenderem melhor o texto e relacionarem novas informações àquelas que já possuem Nesta tese, foi realizado um estudo para auxiliar estudantes nas atividades relacionadas ao letramento. A pesquisa se caracteriza como mista (qualitativa e quantitativa). A coleta de dados se deu a partir da aplicação de questionários com professores e alunos, além de avaliações com o objetivo de verificar contribuições do uso da ferramenta a partir de seu uso do ponto de vista do letramento. Como resultado, encontramos que estudantes que utilizaram o Sobek obtiveram um número mais elevado de respostas corretas nas atividades de interpretação de textos. Em média, os alunos acertaram 66% das questões quando utilizando o minerador de textos Sobek, contra apenas 47% das questões que eram respondidas sem o apoio do minerador. Outro resultado apresentado é o alto grau de satisfação de alunos e professores quanto à tecnologia e seu uso em sala de aula. Além destes resultados, obtivemos uma avaliação acerca da capacidade do minerador de textos de extrair termos considerados relevantes ao texto. / This thesis aimed to investigate the effects of using Sobek Text Miner to improve literacy. Sobek is a tool capable of extracting relevant information from texts and representing them in a graphical way. The thesis is supported by meaningful learning theory, conceptual maps theory and several research theories which indicate that graphical representation of words may improve reading capability and word decoding. According to David Ausubel, meaningful learning occurs through the assimilation of new concepts and ideas and association of those to what the person already knows. Using text mining with graphical representation of information, we seek to provide students with a graphical representation of a text. This text representation is similar to a concept map, helping students assimilate and comprehend that information. In Sobek’s representation, the relationship between terms considered relevant to text comprehension may assist students to better understand the meaning of each term and demonstrate relationships that are presented in the text, improving context comprehension. Furthermore, the relationship between terms may help information assimilation, once it relates the new information with previous known information This project conducted a study using Sobek text miner in classroom to support student’s literacy. In order to assess the tool’s possible benefits in reading and comprehension activities, we designed a series of classroom activities. To evaluate those activities, qualitative and quantitative approaches were used. The study was conducted in two primary schools, with students from 5th grade and 8th grade. Interviews were also made with the teachers and students, inquiring them about the tool's and main functions and its ability to help students from a literacy point of view. The study shows that students answered more correct question when using Sobek than when no support technology was used. Also, both students and teachers approved the software and agreed that it does improve student’s text comprehension. It also describes an evaluation of Sobek's capability to extract terms considered relevant for text comprehension.

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