GTA

Publicação de artigo: Análisis de la cobertura de Google news: un estudio comparativo de Brasil, Colombia, México, Portugal y España

Fri, 29 Nov 2024 08:02:14 -0300

Artigo foi publicado na edição 42 da revista Contratexto.

Foi publicado na edição de número 42 da revista Contratexto da Universidad de Lima o artigo intitulado “Análisis de la cobertura de Google News: un estudio comparativo de Brasil, Colombia, México, Portugal y España”. O estudo, conduzido por Douglas Cordeiro (Universidade Federal de Goiás), Carlos Lopezosa, Javier Guallar e Mari Vállez (Universitat de Barcelona, Espanha), oferece uma análise detalhada sobre a distribuição de notícias em cinco países ibero-americanos, abrangendo três países da América Latina e dois da Europa.

A pesquisa, que utilizou um conjunto de dados extraído entre 2 e 31 de janeiro de 2024, teve como foco avaliar as diferenças e semelhanças na apresentação de notícias pelo Google News em Brasil, Colômbia, México, Portugal e Espanha. O artigo destacou a diversidade de fontes, a presença de conteúdos locais e a recorrência de figuras públicas, como políticos e celebridades. Além disso, o estudo identificou práticas de clickbait em diferentes níveis, variando conforme os temas abordados e os países analisados.

A análise combinou métodos estatísticos com soluções de processamento de linguagem natural (PLN) e inteligência artificial (IA), revelando padrões e diferenças significativas na cobertura de notícias entre os países. Segundo os autores, o estudo oferece subsídios importantes para entender como as plataformas digitais estão moldando a distribuição de notícias em contextos geográficos distintos.

A publicação pode ser acessada por meio do DOI: https://doi.org/10.26439/contratexto2024.n42.7212.

Publicação de artigo: Internet e representações sociais: um estudo sobre a hashtag #pobre no Twitter

Fri, 03 Nov 2023 12:58:57 -0300

Artigo intitulado "Internet e representações sociais: um estudo sobre a hashtag #pobre no Twitter" foi publicado na última edição da revista Panorama.

O artigo, de autoria de Rhayssa Mendonça e Douglas Cordeiro, aborda as representações sociais associadas à hashtag #pobre, analisando seu uso no Twitter ao longo dos anos de 2018 a 2021. O estudo, embasado por teorias sobre a internet, as representações sociais e a pobreza, utilizou o método de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para coletar, tratar e analisar os dados. Além disso, os pesquisadores empregaram a análise de nuvem de palavras para examinar o corpus textual.

Os resultados alcançados revelaram uma intrincada interligação entre as representações sociais identificadas na hashtag #pobre com conteúdos propagados por instituições financeiras. Além disso, destacaram o aparecimento de um cenário de antagonismo entre as concepções de riqueza e pobreza, fomentado pelas discussões na plataforma do Twitter.

O texto pode ser acessado através do seguinte link: https://seer.pucgoias.edu.br/index.php/panorama/article/view/13556.

Nota: Reestruturação do GTA

Fri, 26 May 2023 10:05:43 -0300

Após um tempo de diversas conquistas, compartilhamentos e aprendizados, o GTA está indo para uma nova estação, com novas perspectivas e uma reestruturação em termos dos focos de pesquisa e desenvolvimento.
Ficam aqui registrados os agradecimentos a todos e todas que fizeram, até aqui, parte desta história. Valorizamos e celebramos as novas oportunidades que surgiram na trajetória de cada pessoa, reconhecendo o esforço e empenho em tudo feito.

Defesa de Mestrado

Fri, 28 Jan 2022 11:09:41 -0300

Inteligência de Negócios, Fluxo Informacional e Comunicação: análise dos conteúdos Web sobre a prática de inteligência de negócios em contraponto às produções acadêmicas

Candidato: Anelise Souza Rocha
Orientador: Douglas Farias Cordeiro
Avaliadoras convidadas: Kátia Kelvis Cassiano; Núbia Rosa da Silva
Horário/Local: 28/01/2022 09:00 - https://www.youtube.com/watch?v=oGmfIMt1aKo

Resumo: Esta pesquisa tem o intuito de analisar o conceito sobre inteligência de negócios, avaliando o contrassenso da aplicação prática, com as produções acadêmicas, uma vez que o conceito principal do termo é ‘guarda-chuva’, o qual propicia definições distintas para aplicações distintas, convergindo entre a prática e a teoria. Para isso, serão analisados os conteúdos gerados em blogs e sites que tem consonância com a prática. Buscando a visão acadêmica do termo, serão analisados, os periódicos publicados no Portal de Periódicos da CAPES e as teses e dissertações publicadas na BDTD (Biblioteca Digital de Teses e Dissertações) do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT) sobre o tema. Identificando diferenças e semelhanças, para colaboração do fluxo informacional e comunicacional, na aplicação prática e nos estudos sobre o tema, propiciando uma disseminação das informações de forma coerente.

Fatos interessantes sobre big data

Fri, 24 Sep 2021 17:17:29 -0300

Aqui estão alguns fatos importante que precisamos saber sobre big data.

Os avanços tecnológicos alcançados nas últimas décadas proporcionaram um rápido crescimento na geração de dados, nos mais diferentes setores. Neste chamado fenômeno de Big Data, a geração de insights sobre conjuntos de dados acaba por demandar poder de processamento e armazenamento, assim como fortes recursos de análise de dados. Quer a empresa, profissional ou pesquisador esteja envolvido com tecnologias de big data ou considerando a exploração de soluções de big data, é necessário se conhecer alguns pontos específicos que poderão apoiar as decisões estratégicas relacionadas a isso.

1. Os dados armazenados dobram a cada 4 anos.

Com o contínuo crescimento no volume de dados, acaba por ocorrer um crescimento na demanda por armazenamento de dados . A base mundial instalada de capacidade de armazenamento, que a IDC chama de Global StorageSphere, cresceu aproximadamente 17% em 2020, o que representa um total de 6,8 zetabytes.

2. A quantidade total de dados deve chegar a 79 ZB.

A infraestrutura digital emergente somada aos hábitos de utilização de soluções computacional estão contribuindo fortemente para o volume cada vez maior de dados. Estima-se que até o final de 2021 a quantidade total de dados no mundo chegue a 79 zetabytes. Um zetabyte é aproximadamente igual a um bilhão de terabytes.

3. A infraestrutura de streaming e análise de dados vai aumentar cinco vezes até 2024.

Isso decorre do fato de que 75% das organizações passarão da fase piloto para a operacionalização ou implantação de inteligência artificial até 2024. As soluções analíticas avançadas fornecem insights e soluções vitais para as organizações, e a utilização só aumentará nos próximos anos.

4. Até 2022 35% das grandes organizações participarão de mercados formais de dados online.

O crescimento de volumes de dados é uma prova de como eles são valiosos para as organizações de todos os setores. Não é surpresa, então, que um mercado formal de dados online deva surgir nos próximos anos, com uma fração das grandes organizações atuando neste mercado.

5. Entre 80% e 90% dos dados no universo digital não são estruturados.

A maioria dos dados não é estruturada, estando disponibilizada na forma de áudio, vídeo, imagens e texto. Ferramentas sofisticadas de análise de dados, como análise de texto e análise de sentimentos, reconhecimento de padrões e conversão de voz em texto, são necessárias para extrair insights nestes tipos de dados. É importante ainda destacar que isso é uma realidade e necessidade no contexto da pesquisa em mídias digitais.

6. Cerca de 60% a 70% dos dados corporativos não são usados.

A maioria dos dados disponíveis nas organizações permanece subutilizada, dado que o processo de conversão de dados brutos em insights úteis e valiosos é de grande complexidade. As organizações não precisam apenas investir em tecnologias analíticas, mas também em uma cultura baseada em dados, que esteja presente em todos os departamentos, assim como no desenvolvimento de produtos data-driven.

7. Cerca de 20% das organizações em todos os setores têm implantado big data.

Apesar do crescente volume de dados e das inúmeras oportunidades apresentadas por esse crescimento, apenas algumas organizações estão operando big data em vários casos funcionais. Entretanto, o big data está se tornando um tema importante na agenda dos executivos. Organizações que ainda não adotaram a tecnologia estão expressando interesse em usos futuros. Um relatório de 2019 mostra que a análise de big data ocupa a 26ª posição em uma lista de 37 tecnologias vitais para a inteligência de negócios.

Fatos interessantes sobre a linguagem de programação Python

Fri, 10 Sep 2021 17:21:48 -0300

Aqui listamos alguns fatos curiosos sobre a linguagem de programação Python.

Python é uma das linguagens de programação de maior busca dos últimos anos, se destacando por seu potencial para a construção de soluções de diferentes tipos de problemas, inclusive aqueles que permeiam a Ciência de Dados. Sua sintaxe altamente amigável e sua grande comunidade cooperam para o seu contínuo crescimento.

Hoje separamos algumas curiosidades sobre essa linguagem que podem surpreender você:

1. O nome Python

Ao contrário do que muitos acreditam, o nome Python não é derivado de um réptil, mas sim da série de comédia britânica "Monty Python's Flying Circus", que, de acordo com o que é dito, seria a série favorita de Guido Van Rossum, inventor da linguagem Python.

2. Poema sobre Python

Você sabia que se escrever import this e executar será retornado um poema sobre a linguagem de programação? O poema foi escrito por Tim Peters, e se é intitulado The Zen of Python.

The Zen of Python, por Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one– and preferably only one –obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!

3. Python utiliza comparação da cadeia

Em Python, pode haver várias comparações simultâneas. Enquanto em outras linguagens de programação você normalmente não pode programar uma cadeia de operadores de comparação, em Python os operadores de comparação podem ser encadeados aleatoriamente. Ele não tem que seguir uma ordem particular de operadores .

4. As funções em Python podem retornar vários valores

Python oferece a possibildiade de retornar vários valores usando a função. O valor é retornado como uma tupla .

print('Exemplo de código')
def funcao():
    grupo = 'GTA'
    x = 7
    return grupo,x
grupo, x = funcao()
print(grupo)
print(x)

5. Python não precisa de compilador

Ao contrário de outras linguagens de programação, Python não precisa de um compilador. O código é armazenado em um arquivo .pyc. Este arquivo funciona como um mecanismo dinâmico para Python, eliminando a necessidade de qualquer compilador .

6. Python possui uma variante de C e Java

As variantes de C e Java são chamadas de CPython, Jython. O C variante é CPython , para dar Python o vislumbre benefícios da linguagem C, sendo benéfico em termos de desempenho , pois tem um compilador e um interpretador. A variante Jython elimina o recurso de destaque do Java, como produtividade .

7. Você pode usar um else dentro de um loop for

Ao contrário de outras linguagens, é possível usar um else dentro de um loop for. Isso ocorre apenas se o loop completar toda a sua execução, sem um break.

print('Exemplo de código')
for i in range(10):
      print(i)
else:
      print('Executado apenas se não houver break')

Pesquisa do GTA analisa desinformação e fake news nas redes sociais

Mon, 24 May 2021 16:22:56 -0300

A pesquisa foi realizada no âmbito do mestrado da pesquisadora Larissa Machado Vieira, e divulgada no Jornal UFG.

Original

XIV SEMIC

Thu, 25 Mar 2021 08:43:33 -0300

UFG realizada o XIV Seminário Internacional de Mídia, Cultura, Cidadania e Informação.

O Programa de Pós-Graduação em Comunicação (PPGCOM) da Faculdade de Informação e Comunicação (FIC) da Universidade Federal de Goiás (UFG) realiza, entre os dias 24 e 26 de Março de 2021 a décima quarta edição do Seminário Internacional de Mídia, Cultura, Cidadania e Informação, com o tema central "Comportamento Informacional e Produção Social de Sentidos".

O GTA apoia este evento e estará presente principalmente no GT 2- Interfaces da Comunicação, que ocorre sob a coordenação da professora Andréa Pereira dos Santos, e do professor Douglas Cordeiro. Entre os trabalhos a serem abordados neste GT encontram-se temas que permeiam questões como o estudo do comportamento informacional e da educomunicação, análise de redes sociais, análise de movimentos sociais no contexto das mídias, ciência de dados, além de outros.

A programação completa e o link para participação está disponível em: https://semic.fic.ufg.br/p/37418-gt-2-interfaces-da-informacao.

Defesa de Mestrado

Thu, 28 Jan 2021 11:41:37 -0300

Antivacinação, redes sociais e desinformação: uma análise em um grupo do Facebook através da mineração de dados

Candidato: Larissa Machado Vieira
Orientador: Douglas Farias Cordeiro
Avaliadoras convidadas: Kátia Kelvis Cassiano; Núbia Rosa da Silva
Horário/Local: 04/02/2021 09:00 - https://youtu.be/1Ihk2l6oNjQ

Resumo: Na presente dissertação, será explorado o tema da desinformação acerca das vacinas propagada nas redes sociais virtuais, o que pode acarretar prejuízos para o sucesso das coberturas de imunização da população. Dentro dessa proposta, objetivando analisar os subtemas mais comunicados no grupo e o que eles revelam sobre as controvérsias em torno das vacinas, foram coletados dados de um grupo antivacina atuante no Facebook utilizando-se técnicas de mineração de dados, sendo possível obter as temáticas mais faladas naquele espaço entre os anos de 2015 e 2019. Alguns padrões foram encontrados, revelando, além de outros assuntos em circulação, dois subtemas importantes presentes no grupo: primeiramente, termos evidenciando que a antivacinação é um assunto intimamente ligado às relações familiares, assim como foi descoberta a recorrência das palavras “sarampo” e “autismo”, situação que pode remeter a uma controvérsia existente em torno da vacina tríplice viral, motivada por uma desinformação fomentada desde o final da década de 1990.

Defesa de Mestrado

Thu, 28 Jan 2021 11:38:42 -0300

Maternidade, cultura e redes sociais: análise da interação social de mães solo através de netnografia e mineração de dados no Instagram

Candidata: Caroline Guimarães Silva
Orientador: Douglas Farias Cordeiro
Coorientadora: Núbia Rosa da Silva
Avaliadoras convidadas: Nádia Félix Felipe Silva; Kátia Kelvis Cassiano
Horário/Local: 04/02/2021 14:00 - https://youtu.be/KvYm5cOUGj0

Resumo: O trabalho aqui exposto objetiva analisar o uso da hashtag “#maesolo” na rede social Instagram, buscando observar as narrativas criadas a partir desse uso e a emergência de novas dinâmicas da comunicação virtual relacionado ao uso deste termo. Foram realizadas análises exploratórias sobre o conjunto de dados extraídos do Instagram, através da aplicação de técnicas da mineração de dados, apresentando a ocorrência e relevância do termo sob diferentes enfoques. Buscou-se entender como as legendas criadas nas publicações representam um local de interação e formação de identidade no ambiente virtual, além de refletirem a tendência da contemporaneidade onde as novas possibilidades de se comunicar têm modificado a maneira com que as pessoas se relacionam e compartilham suas experiências. Buscou-se compreender as práticas e representações que moldam a condição de ser mãe e mulher em conformidade com as teorias propostas por Badinter (1985). No âmbito da abordagem qualitativa, a pesquisa utilizou a Netnografia como método de investigação dos dados a fim de analisar o comportamento de indivíduos e grupos sociais na Internet e as dinâmicas desses grupos no ambiente on-line e off-line.