01. Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE (Sede)
URI permanente desta comunidadehttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/1
Navegar
2336 resultados
Resultados da Pesquisa
Item “Is my child safe online?” - on requirements for parental control tools in apps used by children(2024-02-28) Assis, João Victor Cavalcanti Teixeira de; Santos, George Augusto Valença; http://lattes.cnpq.br/8525564952779211; http://lattes.cnpq.br/8259623642389625Following the Covid-19 pandemic, children have increased their use of mobile electronic devices to access the internet. Among the main applications used by children between 9 and 17 years old are the social and communication media platforms Instagram and TikTok (CGI.br, 2023). Consequently, they are more exposed to risky situations (e.g. objectionable content, sexual predators, cyberbullying, etc). To address this scenario, we conducted a systematic mapping study and a snowballing process evaluating 33 primary studies to identify recommendations and general guidelines for parental control tools, which should be part of any social media app used by children. Based on this study, we derived 16 functional (FR) and 13 non-functional requirements (NFR) for IT companies to develop features that help caregivers and children promote online protection via assertive decisions and proper safeguards. We used those functional requirements as lenses of analysis of the two main social media software platforms largely used by children: Instagram and TikTok. Our findings revealed that TikTok’s parental control features are more mature and present more options for supervising and restricting children’s online activities than Instagram’s. Therefore, this research expands knowledge about the features for parental control and raises the discussion around children’s protection and welfare as relevant digital citizens.Item Uma estratégia para realizar a análise de eficiência energética em serviços em nuvens(2024-03-08) Domingos, Matheus Felipe Lima; Callou, Gustavo Rau de Almeida; http://lattes.cnpq.br/3146558967986940; http://lattes.cnpq.br/7517541911606270Os serviços de computação em nuvem vêm ganhando popularidade desde a última década. Esse crescimento acaba por trazer preocupações aos provedores relacionadas ao custo e à eficiência energética desses ambientes. Sabe-se ainda que existe uma relação entre o aumento da utilização desses recursos do sistema e o seu consumo de energia. Este trabalho analisa o consumo de energia em relação ao nível de utilização de servidores a fim de diagnosticar, em um ambiente testbed, se é possível otimizar esse consumo em função da eficiência energética. Para isso, foram realizadas medições do consumo de energia, a partir de testes de estresse, e foi verificada a eficiência energética do sistema. Os resultados obtidos mostram que a eficiência energética do servidor varia em função da carga demandada à fonte de energia, com casos em que consumo de energia se alterou desproporcionalmente em relação à utilização de CPU do servidor.Item Comparação de Custo e Performance entre PostgreSQL com Railway, MongoDB Atlas e MySQL com PlanetScale em Arquiteturas Serverless em Cold Start(2024-03-01) Silva, João Victor Galdino Ferreira; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de; http://lattes.cnpq.br/3169193612606500; http://lattes.cnpq.br/1248684288752049Este estudo explora a utilização de tecnologias de banco de dados em computação serverless, focando em como diferentes estratégias de banco de dados afetam a performance e o custo de funções serverless no AWS Lambda durante cold starts. Este trabalho utiliza PostgreSQL via Railway, MongoDB Atlas, e MySQL com PlanetScale como estudos de caso para investigar essa dinâmica, empregando testes em cenários de cold start para quantificar o impacto do tempo de inicialização das diferentes estratégias. Os resultados revelam diferenças significativas na latência de cold start, com o PlanetScale demonstrando uma redução de tempo próxima de 85%. Além disso, analisamos a precificação das soluções, destacando que, embora o PlanetScale se mostre tecnicamente superior, considerações de custo podem levar à seleção de alternativas dependendo do contexto específico de uso. Este trabalho explora essas influências e orienta desenvolvedores na escolha de estratégias que balanceiam desempenho e custo em arquiteturas serverless.Item Uma Ferramenta Semi-Automatizada de Detecção de Ameaças à Privacidade com LINDDUN PRO(2024-02-28) Mendes, Henrique Nunes; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de; http://lattes.cnpq.br/3169193612606500; http://lattes.cnpq.br/9041672612460949Aprimorar a privacidade é um desafio crucial no desenvolvimento de software. Metodologias de modelagem de ameaças podem auxiliar na identificação e mitigação de riscos, mas frequentemente são complexas e demoradas. Este artigo apresenta uma ferramenta de modelagem de ameaças semi automatizada baseada na metodologia LINDDUN PRO. A ferramenta, utilizando regras de produção, identifica automaticamente ameaças à privacidade a partir de um diagrama de fluxo de dados. Os resultados da avaliação mostram que a ferramenta efetivamente identifica ameaças à privacidade, sendo uma ferramenta valiosa paradesenvolvedores em busca de aprimorar a proteção da privacidade em seus sistemas de software.Item Melhorando recomendações baseadas no contexto com classificação de texto para sistemas de recomendação de domínios cruzados(2023-09-21) Liu, Jen Horng; Silva, Douglas Véras e; Pacífico, Luciano Demétrio Santos; http://lattes.cnpq.br/9521600706234665; http://lattes.cnpq.br/2969243668455081; http://lattes.cnpq.br/7294715956605990Os sistemas de recomendação sensíveis ao contexto (CARS) ganharam atenção substancial por sua capacidade de melhorar a precisão das recomendações, considerando vários fatores contextuais. Contudo, a integração eficaz de informações contextuais em diversos domínios continua a ser um desafio. Este artigo apresenta uma nova metodologia para inferir informações contextuais usando técnicas de classificação de texto, e avalia seu impacto no desempenho de um Sistema de Recomendação Sensível ao Contexto de Domínios Cruzados (CD-CARS). Nossa metodologia envolve o préprocessamento de dados textuais e a utilização de Support Vector Machines (SVM) para inferência de contexto. Através de uma avaliação extensa, analisamos os efeitos da integração do contexto inferido nos algoritmos do CD-CARS. Os resultados experimentais demonstram que a metodologia proposta produz maior precisão e relevância das recomendações em diferentes domínios. As conclusões destacam o potencial de aproveitar técnicas de classificação de texto para melhorar as recomendações sensíveis ao contexto, contribuindo assim para o avanço dos sistemas de recomendação em cenários de domínios cruzados.Item Um estudo sobre o Teorema de Hanh-Banach: unicidade, versões e aplicações(2024-02-24) Silva, Pedro Henrique dos Santos; Barboza, Eudes Mendes; http://lattes.cnpq.br/9426464458648172; http://lattes.cnpq.br/5303295697205022A análise funcional desempenha um papel importante na compreensão e descrição das propriedades de espaços vetoriais topológicos, especialmente os espaços de funções. Neste contexto, uma série de resultados surge como marcos significativos na teoria e prática da análise funcional. No presente trabalho, nosso objetivo é estudar o Teorema de Hahn-Banach, ou seja, entender suas demonstrações tanto na sua forma analítica como na sua forma geométrica, além de buscar compreender sua versão para operadores lineares contínuos. Para isso, nos debruçamos sobre teoria e conceitos tanto da álgebra linear quanto da análise, a fim de fundamentar as demonstrações e resultados presentes neste trabalho. Por fim, estabelecendo a base no Teorema de Hahn-Banach, procuramos compreender suas aplicações na análise funcional.Item Understanding CSCL Peer Feedback Contributions: An Automated Content Analysis Approach(2023-03-23) Castro, Mayara Simões de Oliveira; Mello, Rafael Ferreira Leite de; http://lattes.cnpq.br/6190254569597745; http://lattes.cnpq.br/6874213447584388Peer feedback has been widely used in computer-supported collaborative learning (CSCL) setting to improve students’ engagement with massive courses. Although the peer feedback process increases students’ self-regulatory practice, metacognition, and academic achievement, instructors need to go through large amounts of feedback text data which is much more time-consuming. To address this challenge, the present study proposes an automated content analysis approach to identify relevant categories in peer feedback based on traditional and sequence-based classifiers using TF-IDF and content-independent features. We use a data set from an extensive course (N = 231 students) in the setting of engineering higher education. In particular, a total of 2,444 peer feedback messages were analyzed. The results have shown promising outcomes with both TF-IDF and content-independent features. The Conditional Random Fields (CRF) classification model based on the TF-IDF features achieved the best performance, considering all the metrics computed in the analysis. The results illustrate that the ability to scale up the automatic analysis of peer feedback provides new opportunities for student improved learning and improved teacher support in higher education at scale.Item The digital behavior of voters in interactions with the social media posts of candidates running for elections(2022-10-06) Silva Filho, Heriberto Alexandre da; Brito, Kellyton dos Santos; http://lattes.cnpq.br/8750956715158540; http://lattes.cnpq.br/6181814500468590The extensive use of digital tools and digital marketing strategies over the last few years has become increasingly more frequent and characteristic in political campaigns Within this scenario, this study aims to investigate the use of SM in contemporary political communication, seeking to understand the features that influence the engagement of voters in posts by politicians on their social media profiles. As a case study, we have focused on the Brazilian presidential election in 2018. The investigation was based on an analysis of politicians’ posts on Instagram, Twitter, and Facebook (N = 1319) in the last two weeks before the elections, which investigated features such as functional approach, the Aristotelian rhetoric adopted, and the type of content, among others, and established relationships between these features and user engagement. This study also proposes to investigate the feasibility of using machine learning models to predict the level of engagement of the candidate's posts. Finally, another objective of this paper is to find similarities or differences between the digital campaign strategies, and their impacts on the level of engagement, of the two candidates with the best electoral results. Our main results indicate that the platform with the highest level of engagement was Instagram, together with polarized discourses that presented speeches of attack and defense or emotionally charged topics tended to engage more. Regarding the predictions, the Gradient Boosting model proved to be efficient, R² =0.77, to make the predictions. Regarding the digital campaign strategies, although the two candidates are from opposite political sides, it was possible to find more similarities, such as: functional approach, content structure, and content type, and others...than differences. However the few differences found also represent a valuable result for the understanding of the political landscape, there were divergences for example in Aristotelian rhetoric, content type, and rhetorical device. All these results helped to understand how the electorate interacts with the candidates' speeches in a new era of digital campaigning.Item Automação de Testes de Interface Web: uma análise comparativa entre Cypress e Playwright(2022-04-24) Segundo, Marco Antonio de Souza; Furtado, Ana Paula Carvalho Cavalcanti; http://lattes.cnpq.br/5862330768739698; http://lattes.cnpq.br/7175760993922551O mercado de software vem cada vez mais buscando a otimização em seus processos, assim como uma qualidade superior em seus produtos. Dentre os processos, está o de Testes de Software, que contribui de forma considerável para a qualidade dos sistemas. No meio deles, há o Teste de Interface que é baseado na formação de uma sequência de eventos nos componentes de uma interface gráfica a fim de encontrar falhas. Para auxiliar neste processo, é comum a utilização de ferramentas de automação com capacidade de gerenciamento e controle de testes. Entre as principais ferramentas do mercado, está o Selenium WebDriver, que possui limitações em sua aplicação. Diante disso, o objetivo deste trabalho é a realização de uma análise comparativa entre o Cypress e o Playwright, duas ferramentas que possuem arquiteturas diferentes do Selenium, a fim de auxiliar profissionais na escolha de frameworks de automação relacionados à interface gráfica. A partir desta análise, foi possível verificar um equilíbrio entre as ferramentas, com o Cypress obtendo uma vantagem em relação a eficiência dos testes e o Playwright garantindo uma vantagem nos critérios de tempo de execução e cobertura de testes.Item SIPACBot: uma ferramenta para otimizar os fluxos de processos acadêmicos(2024-02-29) Santiago, André Felipe Alves; Souza, Rodrigo de; Nogueira, Sidney de Carvalho; http://lattes.cnpq.br/9171224058305522; http://lattes.cnpq.br/3244120769640989Um desafio nas instituições acadêmicas é conseguir tratar a grande quantidade de processos eletrônicos existente com a pequena quantidade de servidores disponível. Este artigo introduz a ferramenta SIPACBot que automatiza as atividades de download e despacho de processos eletrônicos. A avaliação da ferramenta dentro do contexto da secretaria de um departamento acadêmico da UFRPE demonstrou uma redução significativa no tempo das tarefas, em comparação com a execução realizada de forma manual. Apesar de ser um protótipo, a ferramenta foi considerada de fácil utilização pelo participante da avaliação. Esses resultados destacam o potencial do SIPACBot para aumentar a agilidade dos processos acadêmicos.