25/10/2017 às 09h10min - Atualizada em 25/10/2017 às 09h10min

Pesquisador do CEFET-MG desenvolve método que verifica confiabilidade de sites

Método prevê se um documento colaborativo possui uma qualidade boa ou ruim

Não é novidade que a internet conecta milhões de pessoas e possibilita acessos a variados sites sobre diversos assuntos. Com tantas opções, os usuários encontram dificuldade em saber quais conteúdos e páginas são confiáveis. Para facilitar e sanar essa dúvida, o pesquisador e professor do Departamento de Computação do CEFET-MG Daniel Hasan estuda a qualidade de páginas na web.
 
Os estudos fazem parte da tese de doutorado de Daniel que tem o objetivo de estimar a qualidade de documentos/itens colaborativos na web, como a Wikipédia e fóruns de perguntas e respostas. Para isso, o pesquisador desenvolveu um método que prevê automaticamente se um documento colaborativo possui uma qualidade boa ou ruim, utilizando o aprendizado de máquina (uma subárea de Inteligência Artificial). Além disso, a pesquisa pretendeu mostrar os indicadores de qualidade que são importantes para este fim e realizar um estudo sobre tais indicadores. O trabalho foi feito pelos professores Marcos André Gonçalves, da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Marco Cristo, da Universidade do Amazonas (UFAM).
Nos resultados, foi possível estimar a qualidade em enciclopédias colaborativas, como a Wikipédia e a Wookieepedia, e em respostas de fóruns de perguntas e respostas como StackOverflow, Seasoned Advice e English Language & Usage. “Tais resultados superaram o estado-da-arte para a tarefa da estimativa automática da qualidade. Além disso, fizemos um estudo aprofundado sobre os indicadores de qualidade. A partir dele mostramos a importância de alguns destes, tais como a estrutura do texto, a presença de citações e o histórico de revisões de um artigo”, explica.
 
Os estudos do professor possibilitaram a conquista do Prêmio de Melhor Tese de Doutorado no Concurso de Teses e Dissertações em Banco de Dados do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2017 - http://sbbd.org.br/2017/) com a tese de doutorado intitulada “Multi-View Approach for Assessing the Quality of Collaboratively Created Content on the Web 2.0”. A premiação ocorre anualmente e o Simpósio é o evento oficial de banco de dados da Sociedade Brasileira de Computação. 
 
O trabalho recebeu outros prêmios como o de  melhor artigo de estudante na JCDL 2014 (Joint Conference on Digital Libraries - http://www.jcdl.org/index.php),  evento internacional na área de bibliotecas digitais; o Latin America Google Research Grant Awards por dois anos consecutivos; e a terceira melhor tese no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (http://cin.ufpe.br/~bracis2016/accepted-papers-ctdiac.html).

“É um reconhecimento muito importante do meu trabalho e da pesquisa que desenvolvo. Demonstra o interesse da comunidade científica sobre o tema.  Assim, fico muito grato e motivado para dar continuidade ao tema do doutorado. Espero alcançar outras conquistas com os alunos e professores do CEFET-MG. ”.  Atualmente, o professor coordena um projeto de iniciação científica, financiado pelo CEFET/CNPq que dá continuidade ao tema de doutorado. Daniel Hasan realiza pesquisas nas áreas de banco de dados e recuperação de informação e tem experiência de docência nas disciplinas de Algoritmos, Recuperação de Informação, Pesquisa Operacional.
 
Fonte> Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais-CEFET-MG
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