Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI)
Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
Este documento traz o front matter dos Anais Estendidos do SBSI 2026.
A Multimodal Approach to Evaluate Transparency in Software Ecosystem Portals from a Developer Experience Perspective - Extended Abstract – CTDG-SI 2026
Software ecosystems (SECO) rely on web portals to provide documentation, tools, architectural information, and communication channels for third-party developers, making transparency a key factor for developer experience (DX). However, transparency in SECO portals is often fragmented, increasing cognitive effort and hindering onboarding, coordination, and engagement. This work investigates DX-oriented transparency in SECO portals and proposes SECO-TransP, a framework designed to support the evaluation of transparency in these portals. Following the Design Science Research Methodology, the artifact was refined through expert evaluation and a feasibility study in industry. The results indicate that SECO-TransP makes transparency in SECO portals observable and actionable, enabling practitioners to systematically identify and address barriers that affect developer onboarding, understanding, and engagement. Finally, this work aligns with the information systems field by addressing three pillars: people (third-party developers), processes (developer onboarding and participation), and technology (SECO portals).
Information Systems Beyond the Sociotechnical through Speculative Entangled Design: Extended Abstract – CTDG-SI 2026
Current methodologies and theories of information systems (IS) design and development are largely grounded in anthropocentric and instrumental assumptions. This study introduces Speculative Entangled Design (SpED), a theoretical and methodological approach grounded in Actor-Network Theory, Speculative Realism, Agential Realism, and Postphenomenology. SpED conceptualizes design as a performative and relational practice through which sociotechnical worlds are enacted. This innovative approach is operationalized through the Sociotechnical Entanglement Framework (SEF) and a set of speculative design tools. Drawing on a participatory workshop conducted in 2024 and a diffractive analytical strategy, the study demonstrates how speculative practices can make non-human actors, infrastructural constraints, and algorithmic mediations visible and actionable. The findings highlight the potential of SpED to support post-anthropocentric, ethically situated, and future-oriented IS design.
MIPS - Mapping the Relationship between Research, Innovation, and Society through Topic Modeling
The growing proliferation of data on the Web and in multimedia systems, including scientific articles, patents, and social media discussions, covers the entire innovation lifecycle. However, the integrated analysis of these data to guide strategic decisions remains a challenge, given its heterogeneous and fragmented nature. The thesis proposes an integrated technique to identify, analyze, and map the relationships between topics present in the scientific, technological, and social dimensions over time. Using topic modeling, the solution reveals how innovation is born in research, transforms into technology, and is perceived by society, offering a multidimensional view that current solutions do not provide. Experiments demonstrate the method’s ability to track the evolution of research themes and their social discussion, including the identification of rumors and disinformation. The results indicate significant connections between the dimensions, highlighting the approach’s utility for technological foresight and impact analysis.
Enhancing Declarative Business Process Management Availability Through Generative AI Extended Abstract – CTDG-SI 2026
This work addresses the scarcity of multi-perspective declarative process models caused by privacy constraints and formalism adoption by introducing Terpsichora, a framework utilizing Large Language Models (LLM) for synthetic generation. Aligned with the “Grand Challenges of Information Systems Research in Brazil” (GranDSI-BR) 2016-2026, it bridges openness and privacy through synthetic artifacts for public benchmarking, tackles multi-perspective modeling across diverse domains, and evaluates cognitive comprehensibility. Validated through Representation Theory, the 2,000 produced models confirm syntactic rigor, semantic accuracy, and pragmatic validity.
Aprendizado Federado Incremental e Sensível ao Risco para Modelos de Ranqueamento em Cenários com Distribuições Heterogêneas de Dados
Esta dissertação apresenta o FedRisk, uma abordagem inédita de Federated Learning to Rank (FLTR) projetada para enfrentar um dos desafios mais críticos dos Sistemas de Informação distribuídos: a agregação de modelos sob heterogeneidade e distribuições não independentes e não identicamente distribuídas (não-IID). A proposta integra um mecanismo de agregação sensível ao risco — capaz de ponderar as atualizações dos clientes de acordo com a variabilidade do erro de predição — a uma estratégia de estabilização baseada na incorporação de parâmetros globais históricos, promovendo maior robustez e estabilidade no processo de convergência federada. Experimentos extensivos no benchmark MSLR-WEB10K demonstram que o FedRisk supera abordagens federadas consolidadas, como o FedProx, alcançando ganho de 15,6% em nDCG@5 e desempenho equivalente ao treinamento centralizado em nDCG@10, além de reduzir substancialmente a variância ao longo das rodadas de comunicação. Para além dos ganhos empíricos, o trabalho apresenta uma formulação principiada de agregação sensível ao risco para FLTR, uma análise sistemática dos efeitos da heterogeneidade no ranqueamento federado e uma validação experimental abrangente em cenários distribuídos realistas. Ao integrar Recuperação de Informação, Aprendizado de Máquina Distribuído e princípios de privacidade e governança de dados, esta dissertação contribui para o avanço de Sistemas de Informação escaláveis, inteligentes e alinhados a requisitos regulatórios contemporâneos. Sua relevância científica foi reconhecida com o prêmio de Honra ao Mérito de Melhor Artigo Completo no SBBD 2025.
Interoperabilidade Organizacional no Contexto dos Sistemas de Sistemas de Informação: Uma Abordagem Colaborativa - Resumo Estendido - CTDG-SI 2026
A interação em SoIS desafia a Interoperabilidade Organizacional, exigindo alinhamento de processos. Soluções atuais falham em contextos dinâmicos por serem predominantemente estáticas, carecendo de mecanismos para gerenciar a volatilidade de participantes em tempo de execução. Para mitigar essa lacuna, este trabalho propõe uma estratégia composta por um metamodelo, um ambiente de gestão e uma estrategia de simulação fundamentada em registros compartilhados (shared ledgers). A solução possibilita a dissociação entre Papéis (funções abstratas) e Participantes (entidades concretas), favorecendo o gerenciamento automatizado de links de interoperabilidade técnicos e sociotécnicos. Na avaliação via simulação nos três cenários distintos foi possivel observar o rerroteamento de tarefas e a consequente viabilidade da solução para gerenciar a dinâmica de membros, provendo transparência e flexibilidade para colaborações em SoIS.
Aprendizagem Profunda e Inteligência Artificial Verde: Caminhos para um Futuro mais Sustentável Resumo Estendido – CTDG-SI 2026
In the last decade, there have been significant advances in the results achieved by Deep Learning models and their widespread adoption in academia and industry. Although these models have the potential to assist in the management of natural resources and environmental issues, they typically require a great deal of computing power, resulting in higher energy costs and also large carbon footprint numbers. This work seeks to highlight and discuss the energy costs involved in using neural network models, experimentally comparing some architectures in terms of performance, energy efficiency, and computational cost. The results obtained reinforce that it is possible to build models that reconcile sustainability and performance, providing subsidies for more conscious technical choices.
Cidadão.AI: Uma Proposta de Sistema Multiagente para Democratização da Transparência Governamental
Menos de 5% dos brasileiros acessam portais de transparência governamental, ilustrando o paradoxo da transparência opaca: a abundância de dados técnicos e fragmentados cria barreiras ao invés de removê-las. Este artigo apresenta o Cidadão.AI, sistema multiagente de IA que transforma consultas em linguagem natural em análises de gastos públicos por meio de 17 agentes especializados, nomeados em homenagem a figuras históricas brasileiras. O sistema integra pessoas, processos organizacionais e tecnologia para democratizar a participação cidadã, endereçando os Grandes Desafios GD4, GD5, GD6 e GD10. A avaliação técnica demonstrou viabilidade: 17 agentes operacionais com padrões de orquestração documentados, 76% de cobertura de testes e deployment em nuvem. Validação preliminar com 32 usuários beta orgânicos indicou recepção positiva, com feedback qualitativo destacando a interface conversacional como valor principal. As principais contribuições são: (i) arquitetura multiagente open-source com padrões replicáveis; (ii) modelo de processo DSR para IA cívica; (iii) cinco princípios de design aplicados; e (iv) quatro lições aprendidas. Código-fonte sob licença MIT.
Data Privacy in Software Practice: Brazilian Developers’ Perspectives – Extended Abstract – CTDG-SI 2026
This extended abstract presents a study on data privacy in software development practice. Based on a survey with 88 Brazilian developers with privacy-related experience, it investigates their awareness of data privacy, perceptions of privacy strategies, and the influence of organizational factors. Our results reveal gaps between developers with direct and indirect privacy experience. While strategies such as encryption are widely adopted and perceived as highly important, others, such as disabling data collection, show that ease of use does not necessarily lead to adoption. We also found that the absence of dedicated privacy teams is associated with lower prioritization and reduced investment in tools. Overall, the findings highlight the role of organizational context in shaping privacy practices and provide insights to improve privacy engineering in software development.
Implementing Knowledge Gain Measurement in Real Search Environments
The operationalization of learning metrics in real search environments remains an open challenge in the Searching as Learning (SaL) paradigm. While behavioral proxies offer scalability, they capture conceptual change only indirectly; structured assessments provide more direct evidence but often compromise ecological validity. The Degree of Knowledge Gain (DKG) metric addresses this tension by combining Shannon entropy with semantic similarity between queries and clicked documents to model the progressive reduction of uncertainty during search. This paper reports on two technological artifacts developed to embed DKG computation into real-world search workflows, within the scope of the CNPq project 3C-BPA: Comportamento de busca, Complexidade da informação e pensamento Crítico na Busca como um Processo de Aprendizagem. A standalone search engine prototype established the feasibility of real-time DKG computation but exposed limitations in ecological validity and operational sustainability. These were addressed by a Chrome browser extension that estimates the metric unobtrusively while users interact with their preferred search engines. To assess the extension’s applicability, an experiment was conducted combining preand post-tests with the Concurrent Think-Aloud (CTA) protocol and automated interaction logging. Preliminary results indicate that DKG is sensitive to variation in search strategy use as participants who engaged in systematic query reformulation and multi-source evaluation achieved stronger knowledge gains, while those exhibiting disorientation and limited cognitive regulation showed more modest outcomes. Beyond its empirical contributions, the study illustrates how undergraduate research participation can play a substantive role in advancing the development and application of formal learning metrics in information science.
SR-KIF: Uma Ferramenta para Identificação da Variação do Nível de Valores de Ativos Financeiros
Suporte e resistência são comumente utilizados por traders e investidores nas tomadas de decisões, visto que eles representam momentos em que compradores e vendedores demonstraram interesse significativo em um ativo financeiro. Contudo, identificar suporte e resistência pode ser uma tarefa subjetiva devido a fatores como interpretação do analista, inferências e psicologia do mercado. Este artigo propõe uma ferramenta para identificar níveis de suporte e resistência de forma automática e objetiva com o mínimo de intervenção humana. Os resultados obtidos indicam uma solução generalizável capaz de se adaptar a diferentes mercados, granularidades de tempo e configurações analíticas.
IARA: Aplicação de Inteligência Artificial para Análise Automatizada de Matrículas Imobiliárias
A análise de registros imobiliários em cartórios ainda depende muito de processos manuais, o que impacta a eficiência e a consistência. Este artigo apresenta o IARA (Inteligência Artificial Aplicada a Resultados e Análises), um sistema de informação baseado em Inteligência Artificial projetado para auxiliar na extração e análise automatizada de documentos de registro de imóveis. A solução foi desenvolvida por meio de uma prova de conceito baseada em um benchmark de OCR e validada em dois cartórios na Bahia.
Continuous Microservice Granularity Management with Saturation Signals in an Industrial Context
This paper presents an industry experience with Granulify, an evidence-based approach for continuous microservice granularity management applied during a 13-month modernisation initiative at a large financial institution in Brazil. The approach integrates the Granularity Classification Spectrum for qualitative boundary diagnosis and the Granularity Saturation Method for quantitative assessment. The longitudinal study revealed that periods without systematic management exhibited over-decomposition and architectural degradation, while Granulify enabled the team to detect saturation signals and perform strategic consolidation with measurable improvements.
Um Sistema Integrado para Monitoramento Automático do Uso de EPIs na Indústria Alimentícia com Detecção Visual e Atuação Embarcada em Tempo Real
A verificação do uso de Equipamentos de Proteção Individual (EPIs) é fundamental em ambientes do setor alimentício. Este trabalho apresenta um sistema integrado de monitoramento em tempo real que combina detecção automática de EPIs com comunicação assíncrona e atuação embarcada. A solução foi avaliada experimentalmente em ambiente laboratorial adaptado, com características operacionais semelhantes a linhas de envase. O sistema alcançou mAP@50 de aproximadamente 90% e tempo médio de resposta de 140 ms, demonstrando viabilidade técnica para aplicações de monitoramento contínuo.
A Tool for Transparency Evaluation in Software Ecosystem Portals
Transparency is a key challenge in the information systems, particularly in software ecosystems (SECO), where developer portals directly influence developer experience (DX). Limitations in information clarity, accessibility, and usability can compromise SECO engagement and platform sustainability. In this context, this paper introduces a Tool for Transparency Evaluation in Software Ecosystem Portals (SECO-TransP), designed to support the assessment and improvement of transparency practices in developer portals. SECO-TransP was developed through an adapted Scrum-based process and verified in a smallscale evaluation. The tool enables SECO platform managers to identify critical transparency issues and provides practical guidance to improve transparency shortcomings. The initial results indicate that SECO-TransP can contribute to a precise and scalable transparency evaluation in SECO.
SIMPAG: Sistema Integrado de Monitoramento do Programa Arroz da Gente
A execução de políticas públicas agrícolas em larga escala impõe desafios aos Sistemas de Informação, especialmente no monitoramento de processos distribuídos e na integração de dados. Este trabalho apresenta a experiência de concepção e operação do Sistema Integrado de Monitoramento do Programa Arroz da Gente (SIMPAG), desenvolvido no âmbito da CONAB. O sistema está em produção e, atualmente, acompanha mais de 6 mil famílias, 600 comunidades e 40 territórios. O SIMPAG permite o levantamento da produção de arroz e de culturas associadas, como milho, feijão e mandioca, além do monitoramento de colheitadeiras quanto a uso, geolocalização e manutenção, integrando aplicação web, aplicação mobile com sincronização e painel analítico.
Construindo Indicadores Estratégicos para a Saúde e Segurança no Trabalho a Partir de uma Metodologia de Visão Computacional de EPIs
Este trabalho propõe uma metodologia para converter detecções de visão computacional em indicadores estratégicos de Segurança e Saúde do Trabalho, materializada no sistema Onsafety Vision AI (OnVI). Utilizando um modelo de detecção de EPIs e não conformidades, esta proposta integra variáveis climáticas, espaciais e de severidade para superar a gestão reativa convencional. A abordagem viabiliza decisões proativas e data-driven, identificando falhas ergonômicas e estruturais via métricas transparentes e contextuais.
OnSafety Vision AI (OnVI): Um Sistema de Detecção de EPIs e não conformidades via Ensemble de Redes Neurais e Super Resolução em Arquitetura Híbrida e Adaptativa
O monitoramento manual de EPIs apresenta-se ineficiente frente à complexidade do ambiente industrial. Este trabalho propõe o OnVI (OnSafety Vision AI), uma solução de Visão Computacional baseada em uma Arquitetura Híbrida e Adaptativa que integra privacidade e escalabilidade. O sistema orquestra um Ensemble de redes YOLOv4 de inferência de EPIs (Generalistas e Especialistas), estimativa de pose e Super Resolução para superar limitações de oclusão e distância. Essa estratégia visa compensar as limitações de detectores isolados por meio da robustez do conjunto, maximizando a precisão na identificação de conformidades e não conformidades e minimizando falsos positivos, sem negligenciar a flexibilidade de infraestrutura exigida pela indústria moderna.
AcolheEdu: Uma Solução de Triagem Escolar para Risco Psicossocial com Aprendizado de Máquina
O AcolheEdu propõe uma triagem escolar orientada a dados para identificar precocemente estudantes potencialmente vulneráveis a sofrimento psíquico. Com microdados públicos e anonimizados da PeNSE 2019, um HistGradientBoosting calibrado estima um risk score a partir de fatores psicossociais autorreferidos. O modelo obteve ROC-AUC 0,86 e PR-AUC 0,77 na validação cruzada e ROC-AUC 0,859 no holdout. Com limiar 0,30, atingiu Recall de 80,1% e Precision de 61,7%. O fluxo atual é um protótipo navegável no Figma, com integração via API (FastAPI) prevista.
Aplicação do KTH Innovation Readiness Level (KTH-IRL) na Gestão de Hubs de Inovação: Uma Experiência Brasil–Suécia
A gestão de projetos em hubs de inovação requer instrumentos para avaliar a maturidade da inovação além da dimensão tecnológica. Este artigo apresenta a aplicação do framework KTH Innovation Readiness Level (KTH-IRL) na gestão de centros de inovação, com adaptação ao contexto brasileiro e a proposição de um modelo analítico para avaliação de desempenho institucional. A partir da cooperação entre UTFPR e KTH, descreve-se a implementação inicial do framework no ecossistema de inovação do Paraná e a estruturação de uma Comunidade de Prática como mecanismo de padronização e governança. Como contribuição, propõe-se um indicador para análise de portfólios de projetos, apoiando a tomada de decisão baseada em métricas.
Otimização da Gestão de Capital Humano: Uma abordagem Orientada a Dados com o Sistema TaskMatch
A alocação eficiente de profissionais é um desafio recorrente na gestão de projetos de software, uma vez que decisões inadequadas podem gerar sobrecarga de trabalho e atrasos no cronograma. Este artigo apresenta o TaskMatch, uma plataforma web desenvolvida para apoiar a alocação de recursos humanos em projetos de software. A solução foi implementada utilizando FastAPI, React e PostgreSQL e incorpora uma interface conversacional baseada em regras de negócio usando técnicas de inteligência artificial com reconhecimento de intenção via queries de palavras-chave e extração de entidades. A avaliação funcional dos módulos sugere potencial de redução do esforço manual no processo de alocação, sendo a validação empírica com gestores reais prevista como trabalho futuro.
Obatalá: Sistema para Gestão Digital de Processos Curatoriais
A transformação digital no setor museológico brasileiro evidencia a ausência de soluções dedicadas à gestão estruturada do ciclo curatorial. Este trabalho apresenta o Obatala, sistema de gestão de workflows curatoriais desenvolvido como plugin para WordPress e integrado ao Tainacan. A solução utiliza modelagem baseada em BPMN para formalizar processos como patrimoniação e movimentação de acervos, permitindo execução controlada, rastreabilidade e definição granular de responsabilidades. Atualmente, três modelos encontram-se em validação no Museu Paulista e o sistema está em implantação em outros dois museus. O plugin foi submetido ao diretório oficial do WordPress, ampliando seu potencial de adoção. O Obatala contribui para desafios em Sistemas de Informação relacionados à governança digital, interoperabilidade e formalização de processos organizacionais complexos no setor público cultural.
Silica grade forecast in flotation processes: Evaluation and Statistical Diagnosis of Machine Learning Methods
This study evaluates machine learning models for one-step-ahead (T + 1) silica grade forecasting in iron ore flotation, comparing autoregressive (AR) and autoregressive plus process variables (AR+Var) strategies on a private industrial dataset and a public Kaggle dataset. The evaluated models were Decision Tree, Random Forest, XGBoost, and LSTM, with a Naive persistence forecast used as baseline. The results show that the Naive method is a strong benchmark, especially in the industrial dataset, where several tree-based models did not outperform it. The best predictive result in the industrial scenario was obtained by the AR-LSTM (R2 = 0.75, MAE = 0.37), but residual diagnostics indicated remaining autocorrelation and bias. In the public dataset, Random Forest achieved consistent performance (R2 = 0.66 in both AR and AR+Var) and passed residual diagnostic tests, while LSTM achieved the highest R2 in AR (0.67) but failed residual adequacy tests.
Paraíba Social: Plataforma de Gestão, Monitoramento e Análise de Indicadores Sociais da Secretaria de Estado do Desenvolvimento Humano da Paraíba
Um dos principais desafios na gestão de políticas públicas e sociais é a fragmentação dos dados produzidos, frequentemente dispersos em múltiplas bases e sistemas, o que acaba comprometendo a tomada de decisões baseada em dados reais e atualizados. Nesse contexto, este artigo apresenta o “Paraíba Social”, uma aplicação web desenvolvida pela Secretaria de Estado do Desenvolvimento Humano para centralizar e organizar as informações dos programas sociais executados no estado da Paraíba.
Rede Neural Multivariada Para Apreçamento de Ativos no Mercado Financeiro Brasileiro do Setor Varejista
Utilizando dados públicos da Pesquisa Mensal do Comércio(PMC) fornecida pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e dados públicos da ação da varejista Grupo Mateus S.A (GMAT3), neste artigo é proposto um modelo de Long Short-Term Memory (LSTM) multivariado que apresenta maior precisão na predição do valor de fechamento no ativo GMAT3 da bolsa de valores brasileira quando comparado com o modelo univariado, demonstrando sua utilidade no apreçamento de ativos do setor de varejo brasileiro e potencial de pesquisa da linha de modelos preditivos em séries temporais.
Recuperação Semântica Descentralizada de Documentos Científicos em Redes P2P: um Desenho de Pesquisa
Este artigo apresenta o desenho de um projeto de mestrado em andamento na UDESC sobre uma arquitetura P2P descentralizada para persistência e recuperação semântica de documentos científicos. A proposta combina um overlay DHT para descoberta de pares e roteamento base com um plano de dados em QUIC e erasure coding para armazenamento tolerante a falhas. Sobre essa infraestrutura, investiga-se roteamento semântico distribuído em vizinhanças aproximadas, permitindo busca por similaridade sem índice global sob churn. Experimentos iniciais fornecem evidência de viabilidade.
Detecção e Incorporação de Emoções na Tradução Automática para Libras: um Desenho de Pesquisa
A tradução automática para a Língua Brasileira de Sinais tem papel crucial na redução das barreiras de acesso à informação, especialmente por meio de avatares tal como no VLibras. Contudo, essas ferramentas permanecem limitadas pela neutralidade expressiva, carecendo de uma representação dinâmica das emoções através das Expressões Não Manuais. Este trabalho propõe uma arquitetura modular que integra um módulo de inferência emotiva no texto, baseado em LLMs, para identificar o estado emocional e incorporar essas informações emotivas ao processo de tradução. A pesquisa busca melhorar a percepção de naturalidade e a expressividade emotiva, contrastando o avatar neutro com uma versão emocional adaptada.
Método de Classificação de Imagens Usando Aprendizado de Máquina com Computação Quântica
A área de visão computacional impacta diretamente diversas atividades cotidianas como reconhecimento facial e detecção de objetos. A Computação Quântica trouxe avanços em áreas como criptografia, contudo, as vantagens de sua utilização não são claras em outros contextos. Embora haja evidências que modelos quânticos necessitem de um menor número de parâmetros e treinamento para alcançarem desempenho similar aos modelos clássicos, poucos trabalhos na literatura mostram sua aplicação em conjuntos de dados mais complexos. Apresenta-se um modelo híbrido com, aproximadamente, 94% de acurácia no conjunto de dados MNIST.
Aplicação de Aprendizado de Máquina Quântico na Otimização de Portfólios
Com a crescente diversidade de ativos financeiros disponíveis no mercado, torna-se fundamental o desenvolvimento de modelos que auxiliem os gestores na alocação eficiente de recursos. Embora abordagens clássicas ainda sejam amplamente utilizadas, esses métodos dependem de pressupostos teóricos que nem sempre são verificados na prática. Este trabalho propõe uma abordagem empírica, baseada em redes neurais quânticas. Recentemente, as redes neurais quânticas apresentam-se como ferramentas promissoras para lidar com grandes volumes de dados e modelos complexos. A análise preliminar revelou que o modelo proposto apresentou desempenho competitivo, oferecendo uma abordagem mais geral e adaptativa para a gestão de investimentos.
Fatores Críticos de Sucesso na Colaboração Universidade–Empresa no Contexto da Transformação Digital: Uma Análise Sistêmica com Desenvolvimento de Instrumentos Diagnósticos
Em virtude das profundas mudanças impostas pela Transformação Digital, a Colaboração Universidade–Empresa (UIC) tem sido reconhecida como um mecanismo estratégico para a inovação tecnológica no setor produtivo. Com base no paradigma da Inovação Aberta, que apresenta desafios relevantes, esta pesquisa investiga os Fatores Críticos de Sucesso (FCS) que influenciam o sucesso desse tipo de parceria em ambientes digitais, considerando os pilares organizacional, relacional e tecnológico/de conhecimento, por meio de uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL). A partir desses fatores, propõe-se a elaboração de um instrumento diagnóstico de aptidão colaborativa, bem como de um guia orientador de boas práticas, destinados a apoiar o planejamento estratégico e o processo de tomada de decisão, ao facilitar a identificação das forças e fragilidades existentes nessas parcerias.
Towards a Large Language Model Based Approach for the Management of Requirements Technical Debt
This study addresses the challenge of mitigating Requirements Technical Debt (RTD) by proposing an RTD management approach supported by Large Language Models (LLMs). The approach structures automated mechanisms for the identification, characterization, impact analysis, and evolutionary monitoring of debt throughout the software lifecycle. It articulates linguistic, technical, and decision-making aspects, allowing RTD to be treated as a continuous phenomenon that influences product quality, risk, and sustainability. The approach is expected to provide systematic support for RTD detection, prevention, and mitigation activities, based on the analysis of its potential impact and evolution over time.
Agentes de IA na Avaliação Científica: Uma revisão automatizada de publicações em Periódicos Brasileiros
Este trabalho investiga o uso de arquiteturas multiagentes baseadas em Inteligência Artificial(IA) como instrumento de apoio à avaliação científica no contexto de periódicos brasileiros. Parte-se do reconhecimento de limitações estruturais do processo de revisão por pares, como sobrecarga de revisores, heterogeneidade dos pareceres e escassez de feedback estruturado aos autores. Para enfrentar esse cenário, propõe-se o projeto de uma arquitetura multiagente capaz de analisar artigos científicos, produzir avaliações estruturadas e gerar relatórios de revisão que apoiem autores, revisores e editores. A pesquisa segue a abordagem de Design Science Research(DSR), envolvendo revisão de literatura, desenvolvimento do artefato e avaliação empírica por meio de estudo de caso com pesquisadores. Espera-se que a solução contribua para ampliar a consistência das análises científicas, melhorar a qualidade dos manuscritos e fortalecer o processo editorial brasileiro.
Domain-adaptive T5 for structured information extraction in Brazilian legislative texts using Semantic Role Labels
This paper presents a preliminary investigation into the effectiveness of generative sequence-to-sequence architectures for extracting structured normative information from Brazilian legislative amendments. We evaluate the capacity of a compact, domain-adapted T5 model to map complex legal provisions into a functional Semantic Role Labeling (SRL) schema. By fine-tuning a Portuguese T5-base model on a specialized corpus, our initial results suggest that this text-to-structure approach can reconstruct regulatory intent with higher juridical fidelity than larger, zero-shot general-purpose LLMs. The findings suggests that, in highly conventionalized legal settings, domain-aligned supervision may be a more significant driver for successful extraction than model scale alone. This study provides early evidence for computationally efficient alternatives that preserve institutional drafting patterns, laying the groundwork for more robust scaling in legislative text processing.
Frederico Thiers Dutra de Oliveira da Silva
Alocação Inteligente de Tarefas: Uma Abordagem Híbrida com Ontologias e Otimização Multicritério
A alocação estratégica de profissionais é um desafio sociotécnico crítico na gestão de projetos de software. Embora a Inteligência Artificial Generativa (IAG) ofereça suporte à decisão, ela carece de aderência a regras determinísticas e de transparência, comprometendo a governança dos processos. Este artigo propõe, via Design Science Research (DSR), um Agente Inteligente híbrido que integra Ontologia de Domínio para validação semântica, otimização multicritério para equilíbrio da carga de trabalho e arquitetura Retrieval-Augmented Generation (RAG) para explicabilidade. A solução visa maximizar a compatibilidade de competências (skill matching), promovendo apoio à decisão gerencial auditável por meio de justificativas em linguagem natural.
Soft Skills in Agile Culture: An Analysis of Literature, Job Vacancies, and Survey Evidence on the Product Owner in the Information Systems Industry
Research Context: Career development in computing requires competencies that prepare professionals for dynamic industry environments. Among these, soft skills are essential for team performance and project success in agile contexts. Scientific and/or Practical Problem: Despite their relevance, there is limited integrated evidence combining literature, industry demands, and professional practice regarding soft skills in agile Information Systems development. Proposed Solution and/or Analysis: This study adopts a multi-stage research design integrating a systematic literature review, industry analysis, and an ongoing survey with practitioners. Related IS Theory: The study is grounded in Socio-Technical Theory, emphasizing the interdependence between social and technical dimensions in Information Systems. Research Method: A 25-year review analyzing 97 studies identified 33 soft skills across 14 development roles. In addition, 202 job vacancies were examined, and a survey with Product Owners is currently being conducted. Summary of Results: Communication, teamwork, leadership, and adaptability emerge as recurrent competencies, with preliminary evidence of alignment between literature and industry demands. Contributions and Impact to IS area: By triangulating literature, industry data, and practitioner perspectives, this research advances the socio-technical understanding of agile IS development and informs professional training and curriculum design.
IT Event Management in the Municipal Public Sector: An Automated Architecture Based on ITIL 4 and Fuzzy Inference
The digital transformation in Brazilian municipalities has resulted in heterogeneous and frequently fragmented electronic service environments, with limited levels of integrated monitoring, compromising the continuity and reliability of digital public services. In this context, the absence of automated IT Event Management mechanisms increases incident detection and response times, negatively affecting compliance with Service Level Agreements (SLAs) and the operational efficiency of IT teams. This work proposes an open-source architecture that integrates Zabbix for event detection, a Python-based Fuzzy Inference Engine for contextual classification based on impact and urgency, and GLPI for ticket lifecycle management, in alignment with ITIL 4 Event Management guidelines. Fuzzy logic is employed to replace rigid thresholds with continuous criticality assessment, incorporating mechanisms for event duplication control. The proposed artifact is grounded in ITIL 4 service management, fuzzy set theory, and the Design Science Research (DSR) approach, adopting the six-step model proposed by [Peffers et al. 2007]. Methodologically, the study followed the DSR cycle, encompassing problem identification, objective definition, BPMN-based process modeling, prototype development, and demonstration in a municipal environment, with the analysis supported by historical MTTD and MTTR metrics collected prior to the artifact deployment. The demonstration indicates the feasibility of automated event classification and ticket handling, improving prioritisation consistency and reducing manual intervention in early incident handling stages. As a contribution, this work presents an integrated and modular IT Event Management model based on open-source solutions, with potential for replication in complex institutional contexts within public administration.
A Negligência da Dívida Técnica e seus Impactos na Sustentabilidade de Sistemas de Informação
Os Sistemas de Informação (SI) avançam constantemente sob a pressão por entregas de funcionalidades cada vez mais rápidas, frequentemente priorizando resultados imediatos em detrimento da qualidade interna do produto. Esse ambiente promove o acúmulo de dívida técnica, especialmente em formas invisíveis que não afetam imediatamente a funcionalidade do sistema. Entretanto, gradualmente comprometendo a integridade arquitetural, a consistência dos dados, a segurança e a manutenibilidade. Com o tempo, essa degradação amplifica a complexidade, aumenta os custos de manutenção, diminui a eficiência e limita o potencial de desenvolvimento sustentável do sistema. Para lidar com essa situação, é necessário que a governança priorize refatoração e a implementação de correções preventivas no código. Além disso, a adoção de boas práticas de desenvolvimento é fundamental. Este artigo examina como a negligência da governança, aliada à pressão por prazos de entrega, contribui para o acúmulo de dívida técnica, enfatizando a necessidade de criação de métricas e refatoração para a manutenção da sáude estrutural do sistema.
Positive-Unlabeled Learning for Addressing Hidden Positives in Survey-Based Health Screening Information Systems
Survey-based health datasets embed label bias due to underdiagnosis and underreporting, undermining their use for predictive models in screening information systems. This paper explores Positive–Unlabeled (PU) Learning as a data-quality correction mechanism for self-reported health data. Using BRFSS-2015 and diabetes-related conditions, this paper shows how PU Learning can redistribute hidden positives within the unlabeled majority, improving detection of at-risk individuals—especially pre-diabetes—while shifting predictive signals toward healthcare access and response-quality factors. The results suggest that PU Learning can improve survey-based screening systems under incomplete labeling, challenging the no-label/no-condition assumption.
Avaliação da Saúde e Qualidade do Ecossistema de Software SIPPA Utilizando Modelagem SSN
Este trabalho apresenta a aplicação de uma abordagem baseada em Software Supply Network (SSN) para a avaliação da saúde e da qualidade de Ecossistemas de Software (ECOS). A abordagem fundamenta-se na modelagem estrutural do ecossistema, possibilitando a análise sistemática de dependências, relacionamentos e indicadores associados à estabilidade, evolução e sustentabilidade. A aplicação foi realizada no ecossistema SIPPA, caracterizado como descontinuado, com o objetivo de examinar sua configuração estrutural e identificar padrões relacionados ao seu processo de declínio. Os resultados revelaram evidências de degradação estrutural, incluindo a redução da conectividade entre atores e concentração de dependências críticas, apontando fragilidades compatíveis com a perda gradual de vitalidade do ecossistema.
SIVEIN: Um Sistema de Informação Vacinal para Apoio à Saúde Indígena no Norte do Tocantins
A vacinação é fundamental para a prevenção de doenças imunopreveníveis, especialmente em populações vulneráveis. Este trabalho apresenta o SIVEIN, um sistema web para automatizar a análise de dados vacinais do SI-PNI no Polo Base Indígena de Tocantinópolis-TO, substituindo processos manuais. A solução gera indicadores de cobertura e calcula automaticamente o aprazamento de doses infantis, tendo sido validada com profissionais de saúde pelo modelo TAM, com resultados que indicam alta utilidade, facilidade de uso e potencial de adoção para o fortalecimento da vigilância vacinal.
RingCare: Um Sistema de Informação em Saúde baseado em IoHT para Monitoramento Domiciliar de Idosos
Este trabalho apresenta o RingCare, um Sistema de Informação em Saúde baseado em IoHT para monitoramento domiciliar contínuo de idosos. A solução integra um aplicativo Android a vestíveis de baixo custo, permitindo a coleta e consolidação de métricas como frequência cardíaca, saturação de oxigênio e padrões de sono. O sistema adota princípios de computação ubíqua e o ciclo autoadaptativo MAPE-K para analisar dados e gerenciar alertas, incluindo uma etapa de confirmação pelo usuário antes do escalonamento ao cuidador. Testes funcionais em ambiente controlado indicam a viabilidade técnica da arquitetura, demonstrando que a integração de dispositivos comerciais e serviços em nuvem pode viabilizar monitoramento remoto com baixa intrusividade.
From Laboratory to SUS: Addressing Data Selection, Model Uncertainty, and Realism in Diabetic Retinopathy Lesion Detection Using a Brazilian Fundus Dataset
Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of vision loss in working-age adults. Early diagnosis depends on ophthalmological examination, but access remains limited in Brazil’s public healthcare system (Sistema Único de Saúde — SUS) due to infrastructure and specialist shortages. Deep learning can support screening and triage, but progress is constrained by the scarcity of publicly labeled data. We curated and anonymized 13,131 color fundus images collected between 2012 and 2024 and selected 150 images to create an initial Brazilian dataset with DR grading and lesion annotations. We evaluated representative deep neural networks for classification, semantic segmentation, and lesion detection. RegNet Y 400MF achieved the best grading results (overall accuracy 0.6667, average accuracy 0.4634, Cohen’s kappa 0.5179), R2U-Net showed the most balanced segmentation performance, and YOLOv11 obtained the highest mAP (0.3460 on validation; 0.3810 on test). The results highlight practical challenges, especially for microlesions, and support a SUS-oriented, deployment-aware perspective with attention to uncertainty, referral decisions, and cross-site robustness.
Prompt-Driven Ethics: Enhancing Developer Reflection Using LLM Interaction
Contexto da Pesquisa: A IA é uma ferramenta de aprendizado; o risco sutil reside na negligência da ética no design, causando danos imprevisíveis. Problema Científico e/ou Prático: Integrar a reflexão ética ao uso diário da IA por profissionais é difícil. A engenharia de prompt é crucial. Solução Proposta e/ou Análise: Investigar se a engenharia orientada a estímulos com agentes de IA apoia a reflexão ética diária, propondo uma ferramenta. Teoria de SI Relacionada: Conecta-se à Ética em SI e à Ética por Design, com foco em estímulos e governança/responsabilidade ética em IA. Método de Pesquisa: Desenvolvimento de uma ferramenta prática para avaliar o impacto ético da IA, baseada em ética ocidental e não ocidental. Resumo dos Resultados: Proposta de uma ferramenta abrangente que facilita a avaliação do impacto da IA, guiada pela aplicação estruturada de prompts. Contribuições e Impacto para a área de SI: O modelo transforma a reflexão ética em prática operacional diária, promovendo um design de IA responsável e inclusivo.
Utilizando o Coeficiente de Concordância de Kappa para Avaliar uma Análise de Sentimentos apoiada por IA
O aumento da produção de dados textuais em plataformas de mídias sociais torna a Análise de Sentimentos (AS) uma ferramenta essencial para a extração de insights valiosos. Este artigo aborda a transformação da AS com o surgimento dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), como o Google Gemini. Nossa principal contribuição é a validação da confiabilidade do modelo de IA na classificação de polaridade e emoção em comentários do YouTube. Para isso, foi empregado o Coeficiente de Concordância de Cohen (Cohen’s Kappa) para medir o grau de concordância entre o LLM e dois avaliadores humanos. Os resultados demonstraram uma concordância moderada tanto entre a IA e os humanos quanto entre os próprios avaliadores humanos. Todo o processo foi consolidado em uma aplicação web funcional, Pulso Emocional.
An InfoSec GRC Maturity Model Proposal for a Secure Information Systems Usage on Brazilian Small Organizations
On one hand, Small organizations are highly dependent on Information Systems. On the other hand, small organizations have limited resources, including a lack of specialized professionals and insufficient budgets to invest in Information Security (InfoSec). The objective of this paper is to propose a preliminary Maturity Model focused on Governance, Risk Management, and Compliance (GRC) in the usage of Information Systems in small organizations. The model’s levels are designed to enable small organizations to implement several security mechanisms without requiring an expert on the team in the initial stages. This research aims to support small organizations in developing information security (InfoSec) practices for the use of information systems.
O Paradoxo da Subutilização: Uma provocação sociotécnica sobre o uso sustentável de Tecnologias Digitais em Saúde (TDS)
Este artigo provoca a comunidade de Sistemas de Informação a reinterpretar a subutilização de Tecnologias Digitais em Saúde (TDS) no período pós-pandemia sob uma lente sociotécnica. O estudo combina uma Revisão Quasi-Sistemática da Literatura (RQSL; n=184) e uma survey exploratória com profissionais da rede de saúde (n=123). Os achados foram resumidos em três Dimensões de Engajamento Digital: Qualidade e Valor da Tecnologia, Competência e Adequação Humana, e Contexto e Prontidão Organizacional. Com base na Agile Governance Theory, argumenta-se que o uso sustentável de TDS depende menos de persuasão individual e mais de coordenação organizacional, aprendizagem, suporte, integração e adaptação contínua.
Alexandre José Henrique de Oliveira Luna
Using Science Fiction to Discuss Ethics in Software and Information Systems Among Generation Z Students
In courses such as Computer Ethics, examples drawn from books, series, films, and games can support the discussion of central topics, making it important to understand students’ prior conceptions both about ethics and about the works they are familiar with. This article presents results on how science fiction narratives influence students’ ethical perceptions in the computing field, particularly among Generation Z. The study demonstrates that science fiction shapes how young people reflect on ethical dilemmas and the social role of computing. It also reveals a limited familiarity with classic works, suggesting the need to broaden students’ cultural repertoire in order to strengthen critical thinking and foster ethical practices that go beyond mere normative compliance.
Julgamento Automatizado de Agentes Conversacionais: Usando LLM-as-a-Judge para avaliar um software baseado em Inteligência Artificial para o Ensino de Computação
A integração de Large Language Models (LLMs) em contextos educacionais exige validação rigorosa para evitar alucinações e garantir precisão. Este trabalho apresenta uma solução de avaliação automatizada baseada na técnica LLM-as-a-Judge, aplicada a um agente conversacional para o ensino de Ciência da Computação. O estudo descreve os fundamentos teóricos, a arquitetura da solução, a construção dos prompts e um fluxo de julgamento. Para validação, o consenso das IAs foi comparado à análise de um especialista humano. Os resultados indicam julgamentos coerentes e próximos aos do especialista, evidenciando o potencial da abordagem para apoiar a validação contínua de respostas tutoriais. Por fim, discutem-se limitações, desafios e perspectivas futuras.
Human-Centered Redesign as a Strategy for Value Creation in Educational Information Systems
Information Systems have become central to higher education, directly influencing student experience, institutional performance, and educational quality. However, many academic systems are still primarily designed with an operational and administrative focus, often lacking systematic human-centered design (HCD) principles. This study positions human-centered redesign as a strategic mechanism for governance and value creation, supporting the alignment between technology, organizational objectives, and student needs in academic environments. The study presents an HCD-based redesign of System X, which achieved high usability scores and resulted in measurable improvements in navigation efficiency, mobile responsiveness, and overall user experience quality.
The end of privacy by obscurity? Revisiting implicit privacy assumptions in the design of information systems
Many information systems (IS) operate under a de facto model of “privacy by obscurity,” in which users manage risk by limiting disclosure and adjusting settings. This model assumes that friction, legal authorization, and social norms constrain misuse. Contemporary data environments challenge this assumption. Large-scale aggregation, cross-context linkage, and reindentification (using machine learning models) reduce the protective value of limited visibility. This paper conceptualizes privacy by obscurity as an system design and identifies its core assumptions, examine the mechanisms through which it operates, and analyze the conditions under which it weakens. We then propose a taxonomy of privacy paradigms that compares obscurity with privacy by legality, architecture, market, and accountability approaches. The taxonomy clarifies how responsibility and enforcement are structured in contemporary information systems.
Protocolo Sociotécnico para Cidadania Digital: Avaliando Barreiras de Acesso e Governança em Serviços Públicos
Este trabalho propõe um protocolo de avaliação sociotécnica para Sistemas de Informação públicos, voltado à redução de barreiras ao exercício de direitos mediados por serviços digitais. A proposta integra critérios de inclusão, acessibilidade, usabilidade, linguagem compreensível e governança da informação, com foco em evidências observáveis e recomendações acionáveis. O protocolo busca apoiar diagnóstico e priorização de melhorias, favorecendo consistência de avaliação e transparência operacional. A iniciativa se alinha aos Grandes Desafios em Sistemas de Informação 2026 a 2036, especialmente no eixo de inclusão e acessibilidade.
Ulysses: uma plataforma para prestação de contas auditável de emendas parlamentares
O Ulysses é uma plataforma web de Sistemas de Informação Inteligentes em desenvolvimento para sistematizar e acelerar a prestação de contas de emendas parlamentares em Goiás, incluindo transferências especiais da EC 105/2019. O processo atual depende de conciliações manuais entre documentos heterogêneos, sob regras estritas de conformidade, o que eleva retrabalho, custos e o risco de inconsistências. O projeto propõe um fluxo ponta a ponta que organiza o recebimento de PDFs, realiza classificação e tratamento de qualidade e rotação, extrai e normaliza entidades-chave e executa validações automáticas de integridade, temporalidade e consistência entre planejamento, contratação e execução financeira. A plataforma pretende gerar um parecer preliminar por IA com evidências por campo e trilha de auditoria, mantendo revisão e aprovação humanas obrigatórias. Espera-se reduzir tempo de análise, aumentar padronização e fortalecer transparência e confiança no controle público.
ReSiS: Rede Sociotécnica de Sistemas de Informação
Este documento apresenta uma proposta de projeto para contribuir com o desafio “Perspectivas Sociotécnicas, Macrotendências e Cosmovisões Plurais”, destacado como um dos desafios para a área de Sistemas de Informação no Brasil para os próximos 10 anos. O projeto sugere a consolidação da ReSiS - uma rede para o estudo e a prática da epistemologia sociotécnica em pesquisa, ensino-aprendizagem e atuação profissional em Sistemas de Informação.
IDEA-Check: Um Protocolo Sociotécnico para Operacionalização da Inclusão, Diversidade, Equidade e Acessibilidade em Sistemas de Informação
Os Grandes Desafios de Sistemas de Informação 2026–2036 evidenciam a necessidade de operacionalizar princípios de Inclusão, Diversidade, Equidade e Acessibilidade (IDEA) de forma sistemática ao longo do ciclo de vida dos sistemas. Apesar do reconhecimento da não neutralidade tecnológica e da relevância de abordagens sociotécnicas, a área de Sistemas de Informação (SI) ainda carece de mecanismos práticos que apoiem decisões e permitam o acompanhamento contínuo desses princípios. Este projeto propõe o IDEA-Check, um protocolo sociotécnico voltado à operacionalização de IDEA em SI, aplicado em momentos-chave do ciclo de vida dos sistemas. Metodologicamente, o projeto adota o paradigma de Design Science Research (DSR) como referência para a concepção, aplicação e refinamento do protocolo ao longo de ciclos iterativos. Espera-se que o IDEA-Check contribua para apoiar decisões práticas e para a institucionalização de práticas mais inclusivas, equitativas e acessíveis na área de SI.