Program (in Portuguese)

BraSNAM 2019 – Programação




QUARTA-FEIRA (17/07/2019)

Abertura

09:00-09:15

Sessão de Abertura

Prof. Raimundo Moura (UFPI)
Profa. Giseli Lopes (UFRJ)

Bate Papo

09:15-09:45

Não-estacionaridade: Quanto tempo e espaço interferem

Prof. Eduardo Ogasawara (CEFET/RJ)

Sessão Técnica 1: Análise de Redes Sociais

09:45-10:30

Caracterização de bots no Twitter durante as Eleições Presidenciais no Brasil em 2018

Gabriel Nobre, Jussara Almeida, Carlos Ferreira

Caracterizando a campanha presidencial brasileira em 2018 usando dados do Twitter

Emanuelle A. Martins, Kênia Carolina Goncalves, Renato Miranda Filho

Tweet sentiment analysis regarding the Brazilian stock market

Murilo Cerqueira, Vinicius Ruela Pereira Borges

Palestra

10:30-12:00

Projeto Árvore da Ciência: Preservando a Genealogia Acadêmica Brasileira

Prof. Alberto H. F. Laender (UFMG)

12:00-14:00

INTERVALO – ALMOÇO

14:00-16:00

SECOMU

16:00-16:30

INTERVALO – COFFEE-BREAK

Bate Papo

16:30-17:00

Uma Abordagem de Redes Complexas para Análise de Dados de Câncer

Profa. Fabiola Nakamura (UFAM)

Sessão Técnica 2: Melhores Trabalhos

17:00-19:00

Analysis of electricity theft influence propagation using multiplex and heterogeneous networks

Mayara Maioli Marques, Luiz César Borro, Tales Souza, Daniel Carvalho Pinto

Homofilia e Assimetria na Rede de Coautoria de Proposições de Lei do Congresso Brasileiro

Lucas Rolim, Daniel Figueiredo

Identificação de predadores sexuais brasileiros por meio de análise de conversas realizadas na Internet

Leonardo Santos, Gustavo Paiva Guedes

SEMPLICe: Um Modelo Sequencial para Classificação de Proficiência em Comunidades Online para Aprendizado de Idioma

Rafael Sales Medina Ferreira, Fabricio Murai, Ana Paula Couto da Silva

Um Método Baseado em Grafos para Predição da Utilidade de Opiniões sobre Produtos

Rogerio Figueredo de Sousa, Rafael Anchiêta, Maria das Graças Nunes





QUINTA-FEIRA (18/07/2019)

Bate Papo

09:00-09:30

Machine Learning for Social Network Analysis

Prof. André de Carvalho (USP)

Sessão Técnica 3: Pôsteres BraSNAM

09:30-10:00

Análise da fragmentação partidária na Assembleia Legislativa do Rio Grande do Sul com Métodos de Mineração de Dados

Andrei Inácio, Matheus Gutoski, Leandro Hattori, Andre Lazzaretti, Heitor Lopes

Caracterização das Estratégias de Afetibilidade em Redes Sociais Online: Um estudo de caso do Facebook

Glívia Barbosa, Thiago Silva, Rafael Sales Medina Ferreira, Ismael Santana, Flávio Coutinho

Classificação multi-rótulo de aspectos em avaliações online

Lucas Frota, Carlos Maurício Figueiredo

Engajamento nas Mídias Sociais no Cenário das Eleições Presidenciais Brasileiras de 2018

Raphael Coelho, Jonice Oliveira

Prestígio em grafos de genealogia acadêmica: Uma proposta baseada em PageRank

Arthur Kamienski, Rafael Damaceno, Jesús Mena-Chalco

Painel Temático

10:00-12:00

Sustentabilidade em rede:
do social ao técnico, econômico, ambiental e individual

Moderador:
     Prof. Rodrigo Santos (UNIRIO)        
Painelistas:

     Prof. José Laurindo Campos (COAES, INPA, MCTIC),
     Prof. Lisandro Granville (UFRGS),
     Profa. Mirella Moro (UFMG) 

12:00-14:00

INTERVALO – ALMOÇO

14:00-16:00

SECOMU

16:00-16:30

INTERVALO – COFFEE-BREAK

Bate Papo

16:30-17:00

Edge/Fog Computing x Big Data 

Prof. Eduardo Cerqueira (UFPA)

Sessão Técnica 4: Análise de Redes Sociais

17:00-18:30

A culpa é dela! É isso o que dizem nos comentários das notícias sobre a tentativa de feminicídio de Elaine Caparroz

Lucas Rodrigues, Jorge Silva Junior, Fabio Lobato

Com que frequência devo acessar minhas redes sociais?

Eduardo Hargreaves, Giovanni Neglia, Daniel Menasché

Evaluating the 2015 Brazilian Portuguese LIWC Lexicon with sentiment analysis in social networks

Flavio Carvalho, Rafael Guimarães Rodrigues, Gabriel dos Santos, Pedro Cruz, Lilian Ferrari, Gustavo Paiva Guedes

Identificando sintomas depressivos: um estudo de caso no Youtube

Rodolpho Nascimento, Gustavo Paiva Guedes, Flavio Carvalho

Opinion Mining and Active Learning: a Comparison of Sampling Strategies

Douglas Vitório, Ellen Souza, Adriano Oliveira

Rede de Hashtags sobre Alimentação Saudável no Instagram

Júlia Andrade, Nubia Moura Ribeiro, Eneida Santana Baumann, Vanda Maltez, Hernane Pereira

Encerramento

18:30-19:00

Reunião da Comunidade BraSNAM e Premiação dos Melhores Artigos

Prof. Raimundo Moura (UFPI)
Profa. Giseli Lopes (UFRJ)

 

PALESTRA: Projeto Árvore da Ciência: Preservando a Genealogia Acadêmica Brasileira

Prof. Alberto H. F. Laender (UFMG)


A formação de pesquisadores ao longo dos anos pode ser documentada por meio de árvores genealógicas acadêmicas que possuem uma representação bastante similar às tradicionais árvores genealógicas. Uma árvore genealógica acadêmica é simplesmente um grafo dirigido, onde os nodos representam pesquisadores e os arcos indicam que um determinado pesquisador atuou como orientador de outro. Rastrear esse tipo de relacionamento ao longo dos anos é da maior importância, pois permite identificar os pesquisadores mais importantes dentro de cada área, além de determinar o papel de cada um deles na formação e evolução das comunidades científicas. Nesta palestra, apresentamos uma visão geral do projeto Árvore da Ciência em desenvolvimento no Laboratório de Bancos de Dados do Departamento de Ciência da Computação da UFMG e que tem como objetivo disponibilizar, a partir de dados da Plataforma Lattes, um ambiente que permita identificar e percorrer as árvores genealógicas dos pesquisadores brasileiros, fornecendo uma série de dados periodicamente atualizados sobre a formação acadêmica brasileira.



Bio: Alberto H. F. Laender é Professor Titular (aposentado) do Departamento de Ciência da Computação da UFMG, onde mantém as suas atividades de pesquisa junto ao Laboratório de Bancos de Dados. Formado em Engenharia Elétrica pela UFMG (1974), é Mestre em Ciência da Computação pela UFMG (1979) e PhD in Computing pela University of East Anglia, Inglaterra (1984). Em 1997 atuou como pesquisador visitante no HP Labs em Palo Alto, California, trabalhando junto ao Picture Project Team coordenado pelo Dr. Moshé Zloof, criador da linguagem Query-By-Example. Na UFMG, foi coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, membro do Conselho de Ensino, Pesquisa e Extensão, e Chefe do Departamento de Ciência da Computação. Foi também membro do Comitê Assessor de Ciência da Computação do CNPq em três oportunidades, tendo exercido a sua coordenação de setembro de 2010 a novembro de 2012. Atuou também como membro da Comissão de Avaliação Trienal da Área de Ciência da Computação da CAPES em 2007, 2010 e 2013. Tem participado do comitê de programa de várias conferências internacionais das áreas de bancos de dados, bibliotecas digitais e recuperação de informação como VLDB, CIKM, WWW, WebDB, JCDL, TPDL, SPIRE ICDE e SIGIR. Recentemente foi General Cochair da International Conference on Very Large Data Bases realizada no Rio de Janeiro e atualmente é um dos Program Committee Cochairs da International Conference on Conceptual Modeling que será realizada em Salvador em novembro deste ano. É sócio-fundador da Sociedade Brasileira de Computação e Membro Titular da Academia Brasileira de Ciências e da Academia Nacional de Engenharia. Em 2010 foi agraciado com a Ordem Nacional do Mérito Científico na classe Comendador. É sócio-fundador e membro do Conselho de Tecnologia da Kunumi empresa sediada no Parque Tecnológico de Belo Horizonte e especializada em soluções baseadas em técnicas de aprendizado de máquina. Foi também um dos fundadores da Akwan Information Technologies, empresa de tecnologia de busca adquirida pela Google Inc. em julho de 2005 para tornar-se o primeiro centro de pesquisa e desenvolvimento da empresa na América Latina. De agosto/2016 a julho/2017 foi Professor Residente do Instituto de Estudos Avançados da UFMG. Suas principais áreas de atuação são bancos de dados, gerência de dados da Web, bibliotecas digitais e bibliometria.

 

BATE PAPO: Não-estacionaridade: Quanto tempo e espaço interferem

Prof. Eduardo Ogasawara (CEFET/RJ)


Os desafios em Ciência de Dados são observados em diversas aplicações no eixo ciência-empresa-governo. Um subconjunto de aplicações relevantes engloba aquelas modeladas pela dinâmica do tempo e espaço. Embora exista uma grande variedade de métodos de mineração de dados, muitos desses métodos assumem a presença de estacionariedade. Em um ambiente estacionário, as propriedades estatísticas, como média, variância e covariância, permanecem constantes ao longo do tempo e em qualquer amostra de dados. No entanto, na prática, observamos que tais propriedades não são constantes na maioria dos fenômenos do mundo real, onde muitos deles são não-estacionários. As iniciativas visando abordar a não-estacionariedade aparecem tanto na gerência de dados quanto nos diversos métodos de mineração de dados. Elas vêm sendo conduzidas por diferentes perspectivas: janelas deslizantes, transformação de dados, padrões emergentes, adaptabilidade, aprendizagem incremental, desvio de conceito, dentre outros. Neste amplo contexto de não-estacionariedade, portanto, as oportunidades de pesquisas envolvem explorar tanto os métodos de gerência desses dados quanto os próprios métodos de mineração de dados.



Bio: Eduardo Soares Ogasawara é professor de Departamento de Ciência da Computação do CEFET/RJ, tendo alcançado do Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação na COPPE/UFRJ em 2011. Detém sólida formação em Banco de Dados e tem Ciência de Dados como principal área de interesse. Atualmente está interessado em computação escalável intensiva em dados (DISC), previsão e descoberta de padrões e pré-processamento de dados. Liderou a criação do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPCIC) do CEFET/RJ, aprovado pela CAPES em 2016, sendo o atual coordenador do Programa.

 

BATE PAPO: Uma Abordagem de Redes Complexas para Análise de Dados de Câncer

Profa. Fabiola Nakamura (UFAM)


A seleção e identificação de genes e proteínas específicos de tecidos cancerosos podem ser ferramentas poderosas para gerar uma melhor caracterização da doença. Espera-se que uma melhor caracterização da doença possa auxiliar na criação de tratamentos mais eficazes e diminuir a taxa de mortalidade da doença, que chegou a 9,6 milhões de pessoas no mundo em 2018. Neste bate-papo vamos conversar sobre de que maneira podemos construir Redes Complexas a partir de dados Proteogenômicos de tumores e usar detecção de comunidades e medidas de centralidades para tentar responder perguntas como: há predominância de algum tipo de específico de gene/proteína em tecidos cancerosos? Qual a relação desses genes/proteínas com processos de proliferação de células? Existe um conjunto de genes específico para cada tipo de câncer?



Bio: Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Amazonas (UFAM) (1997), Mestrado (2003) e Doutorado (2010) em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Atualmente é professora adjunta do Instituto de Computação da UFAM, onde atuou como coordenadora acadêmica de 2012 a 2017. Co-fundadora e Membro Movimento Cunhantã Digital que visa incentivar a presença de mulheres na área de tecnologia. Tem experiência na área de ciência da computação, com trabalhos na área de mulheres na computação, ciência de dados e ciência de redes (data and network science), otimização e informática na educação. Esposa do Eduardo e mãe da Bela e Gabi.

 

BATE PAPO: Machine Learning for Social Network Analysis

Prof. André de Carvalho (USP)


Social networks are among the main data producers, being a valuable source for data science, data mining and machine learning. As a result, many machine learning algorithms have been applied social network data, in areas like digital cities and finance. In this talk I will discuss some of these applications, together with social aspects regarding the use of data science, data mining and machine learning.



Bio: André C. P. L. F. de Carvalho is Full Professor in the department of Computer Sciences, University of São Paulo, Brazil. His main research interests are data science, data mining and machine learning. He has several publications in these areas, including 10 paper awards from conferences organized by ACM, IEEE. He was the founding director of the Center of Machine Learning in Data Analysis, University of São Paulo and is currently Vice Dean of the Mathematics and Computer Science Institute of the University of São Paulo and Vice Director of the Center for Mathematical Sciences Applied to Industry, University of São Paulo. He is a member of the Steering Committee of the International Network for Government Science Advice (INGSA) Latin American and Caribbean Chapter, the CNPq Computer Science Advisory Committee and the Brazilian Science for Education Network. He is a member of the Strategy and Partnerships Board do UKRI Centre for Doctoral Training in Accountable, Responsible and Transparent AI (ART-AI), University of Bath, UK. Once a month he writes about Artificial Intelligence on the Science & Mathematics Blog, IMPA and OGlobo.

 

BATE PAPO: Edge/Fog Computing x Big Data

Prof. Eduardo Cerqueira (UFPA)


Como a computação em névoa (Fog computing) e os novos paradigmas de computação em nuvem ajudam na processo coleta, análise e disseminação de dados, bem como a importância dessa informações para a otimização de aplicações e serviços em Cidade Inteligentes


 

Bio: Eduardo Cerqueira, Pesquisador CNPq PQ 1D, Professor Associado da Universidade Federal do Pará (UFPA), doutor em Engenharia Informática pela Universidade de Coimbra (2008) e pós-doutorado em Engenharia Informática pela Universidade de Coimbra (2009) e pela Universidade da Califórnia em Los Angeles - UCLA (2014). Organizou 4 livros internacionais, possui 4 patentes com registro internacional e mais de 200 artigos em conferências, workshops e periódicos nacionais e internacionais. Participa ativamente como presidente, editor convidado, vice-presidente, membro comitê do programa e revisor de conferências, workshops e periódicos nacionais e internacionais. Seus interesses são: Mobilidade, Multimídia, Computação Ubíqua e Pervasiva e Internet do Futuro

 

PAINEL: Sustentabilidade em rede: do social ao técnico, econômico, ambiental e individual

Prof. Rodrigo Santos (UNIRIO) - moderador

Prof. José Laurindo Campos (COAES, INPA, MCTIC)

Prof. Lisandro Granville (UFRGS)

Profa. Mirella Moro (UFMG)


Neste painel, discutiremos a relação do tema do XXXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2019) "Computação e Responsabilidade Socioambiental", com as pesquisas sendo realizadas na área de mineração e análise de redes sociais, analisando os aspectos econômico, social e ambiental associados ao conceito de sustentabilidade.



Rodrigo Santos é Professor Adjunto do Departamento de Informática Aplicada (DIA) e membro efetivo do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO). Doutor e Mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ, onde realizou também o seu Pós-doutorado (PDJ/CNPq, 2016), e Bacharel em Ciência da Computação pela UFLA. Atuou como pesquisador visitante na University College London (BEX/CAPES, 2014-2015). Atuou como consultor em projetos de pesquisa e desenvolvimento em engenharia de sistemas na indústria nacional pela Fundação Coppetec (2008-2017). Já publicou mais de 100 artigos em periódicos e congressos. Atua como revisor de periódicos das áreas de Engenharia de Software e Sistemas de Informação. É editor-chefe da iSys: Revista Brasileira de Sistemas de Informação e organizou edições especiais em periódicos como iSys, JBCS e JISA, além de volume na série Springer CCIS. É membro da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) desde 2006 e membro do Comitê Gestor da Comissão Especial de Sistemas de Informação (CE-SI) da SBC. É avaliador de cursos superiores em Computação e Informática pelo Ministério da Educação (MEC) desde 2011. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software e Sistemas de Informação. Seus principais campos de atuação são Engenharia de Sistemas Complexos (especialmente ecossistemas de software e sistemas-de-sistemas) e Educação em Engenharia de Software. Foi coordenador científico de mais de 20 eventos (simpósios, trilhas e workshops) no Brasil e no exterior e proferiu comunicações (palestras, minicursos e tutoriais) em mais de 20 eventos nacionais.



José Laurindo Campos dos Santos é pesquisador na área de BioGeo Informática e Interoperabilidade Semântica nas Coordenações de Ações Estratégicas e Coordenador de Dados Científicos do Programa Científico LBA. Ph.D. em Ciência da Computação pela Universidade de Twente – Holanda. É membro do Conselho Técnico Consultivo do Sistema de Informação sobre a Biodiversidade Brasileira (SIBBr) do MCTIC e Membro do Comitê Científico e Técnico do Projeto Poço de Carbono e Petra da ONF (Escritório Nacional das Florestas) no Brasil. Interesses de pesquisa compreendem a área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados Não-Convencionais, Sistema de Informação sobre Biodiversidade, Web Semântica e Ontologia aplicada a Biociências. Atua como pesquisador nos Grupos Zoologia na Amazônia: Diversidade, Biogeografia e Coleções (INPA), Biogeofísica da Região Amazônica e Modelagem Ambiental – BRAMA (Universidade Federal do Oeste do Pará – UFOPA) e Laboratório Mídias Eletrônicas (UFOPA). Desenvolve pesquisas como colaborador nos Grupos de Gestão de Conhecimento Científico da Universidade Católica de Brasília (UCB) e Universidade de Brasília (UnB). É Secretário da Sociedade Brasileira da Computação (Regional Norte 1 – Amazonas e Roraima) e membro da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC). Mais detalhes podem ser consultados na plataforma de CV Lattes: http://lattes.cnpq.br/8582991885434941.



Lisandro Zambenedetti Granville é professor do Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Atua na área de Redes e Computadores, realizando pesquisas em Gerência de Redes, Virtualização de Serviços e Protocolos. Atualmente é presidente da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e diretor do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Tecnologias Digitais para Informações e Comunicação (CTIC) da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP).


Mirella M. Moro é professora associada do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Possui doutorado em Ciência da Computação pela University of California in Riverside (2007), e graduação e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Após o seu doutoramento, foi bolsista CNPq PDJ (PosDoc Junior) no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). É membro do Education Council da ACM (Association for Computing Machinery). Foi Diretora de Educação da SBC (Sociedade Brasileira de Computação, 2009-2015), editora-chefe da revista eletrônica SBC Horizontes (2008-2012), e editora associada do JIDM (Journal of Information and Data Management, 2010-2012). Seus interesses de pesquisa estão na área de Banco de Dados, incluindo tópicos como processamento de consultas, redes sociais, recomendação, bibliometria e NoSQL.

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