MENU

Projetos de Pesquisa

 

Filtrar Limpar Filtros
Foto de perfil

Vania Cristina Pires Nogueira Valente

Ciências Sociais Aplicadas

Comunicação
E-mail Currículo
  • extração de dados nas plataformas digitais: um mapeamento interdisciplinar dos arranjos de comunicadores e sua percepção sobre a coleta e uso de dados
  • A relação entre as plataformas digitais e os arranjos de comunicadores representa um fenômeno complexo e dinâmico que influencia diretamente a forma como a comunicação é produzida, distribuída e consumida na sociedade contemporânea. A extração de dados desempenha um papel essencial nessa relação moldando o conteúdo, as estratégias comunicacionais e a experiência do usuário, implicando em desafios éticos importantes a serem considerados no contexto da comunicação digital. Esta pesquisa se insere no projeto temático LinCAr da Fapesp "Datificação da atividade de comunicação e trabalho de arranjos de comunicadores" o qual conta com a participação de 18 pesquisadores da USP, UNESP, UNICAMP além de outras dez instituições. A proposta é investigar a extração de dados nas plataformas digitais e sua relação com os arranjos de comunicadores, apresentando uma abordagem interdisciplinar para explorar os métodos, as técnicas e ferramentas utilizadas nesse processo. O objetivo é compreender como os dados são coletados e utilizados no trabalho dos comunicadores, bem como analisar a percepção desses profissionais sobre a coleta e uso dessas informações. As estratégias metodológicas englobam as seguintes etapas: mapeamento atualizado do tipo de conteúdo produzido pelos arranjos de comunicadores, exame do contexto de trabalho dos comunicadores, rastreamento e categorização dos dados coletados pelas plataformas, análise do discurso dos comunicadores sobre a coleta e uso dos dados, interpretação e discussão dos resultados. Os resultados desta pesquisa pretendem fornecer evidências das estratégias e dinâmicas utilizadas pelas empresas que controlam plataformas digitais para extração e uso dos dados do trabalho humano vivo (materialidades sensíveis). Essas evidências poderão contribuir para a formulação de políticas públicas no sentido da gestão ética de dados e para a gestão da distribuição de recursos econômicos para os produtores de informações.
  • Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - SP - Brasil
  • 02/12/2023-31/12/2026
Foto de perfil

Vânia de Oliveira Neves

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
E-mail Currículo
  • test-ai: ia generativa para a automação efetiva de testes de software
  • O teste de software é fundamental para garantir a qualidade do software, mas, quando realizado manualmente, pode ser demorado e suscetível a erros. Tanto a indústria quanto a academia têm se empenhado em desenvolver ferramentas automatizadas, enfrentando, no entanto, limitações como baixa legibilidade no código gerado, bem como desafios relacionados à escala, eficiência e eficácia. Nesse contexto, as Inteligências Artificiais generativas, incluindo as Large Language Models (LLMs), surgem como uma perspectiva promissora para a geração automática de casos de teste. A hipótese central deste projeto de pesquisa é que a incorporação de LLMs no teste de software pode ser uma solução promissora para melhorar a qualidade e eficiência dos testes. Embora as LLMs já tenham demonstrado sucesso na geração automática de código-fonte e em outras tarefas da Engenharia de Software, a sua aplicação na geração automática de casos de teste permanece pouco explorada. Para alcançar os objetivos propostos, este projeto está estruturado em quatro etapas: a construção de uma base de dados curada de projetos através da mineração de repositórios; a especialização de modelos LLMs; a definição de abordagens e desenvolvimento de ferramentas para automação de casos de teste baseados em prompts dirigidos a LLMs; e, finalmente, a avaliação dessas abordagens em cenários reais. O resultado chave será a produção de softwares menos propensos a falhas e com garantia de qualidade global. Ao final do projeto, espera-se obter evidências concretas de que a incorporação de LLMs no teste de software pode contribuir para melhorar a qualidade e eficiência de software.
  • Universidade Federal Fluminense - RJ - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
Foto de perfil

Vânia Gomes de Moura Mattaraia

Ciências Humanas

Educação
E-mail Currículo
  • macacário: rhesus, do fator rh à inclusão social
  • Vide projeto anexo
  • Instituto Butantan - SP - Brasil
  • 03/02/2023-30/11/2026
Página 1299 de 1.340
3 Itens por página
Mostrando 3.895 - 3.897 de 4.018 resultados.