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Consepro 2013 - Formato de Resumo

Ações do documento

Formato de Resumo – ConSerpro 2013

O Resumo deve apresentar o objetivo do trabalho, a sua natureza (estudo de caso, pesquisa bibliográfica, pesquisa exploratória etc) e as conclusões a que se chegou (ou que se pretende chegar). Além disso, o Resumo deve ter as seguintes características:

 

  • ser entregue em formato .odt ou .pdf;

  • conter entre 150 e 500 palavras;

  • empregar a tipografia Arial fonte 12 pontos ou Spranq Eco Sans 11 pontos, utilizando entrelinhamento simples;

  • ser formatado com as seguintes margens: esquerda 3 cm, superior 3 cm, demais 2 cm;

  • ser composto de uma sequência de frases concisas, afirmativas e não de enumeração de tópicos. Recomenda-se o uso de parágrafo único;

  • empregar verbos na voz ativa e na terceira pessoa do singular;

  • relacionar palavras-chave que devem figurar logo abaixo do Resumo, precedida pela expressão “Palavras-chave:”, separadas por pontos.

 

Atenção:

 

O nome do arquivo a ser submetido deve ser Resumo – ConSerpro 2013

 

Além disso, deve-se evitar:

 

  • símbolos e contrações que não sejam de uso corrente;

  • fórmulas, equações, diagramas;

  • siglas sem a identificação do nome por extenso;

  • citações; e

  • identificação do autor e/ou coautor do resumo.

 

Observações:

1) O resumo enviado deve conter a seguinte declaração:

Declaro que as ideias e soluções apresentadas neste Resumo não se encontram implantadas ou em processo de implantação no SERPRO.”

2) O exemplo1 a seguir adota a maior parte destas recomendações:


 

ÁREA TEMÁTICA: ARQUITETURA DE GOVERNO ELETRÔNICO

Tema 2: Governo Eletrônico

 

Título

Mineração de Opinião na Internet: Como Melhorar os Processos Internos da Empresa e Investir na Satisfação do Cidadão Através da Análise de Dados Coletados da Internet.

 

Natureza do Trabalho

Pesquisa qualitativa utilizando aspectos de fundamentação teórica

 

Resumo

O Serpro é uma empresa do Ministério da Fazenda responsável por desenvolver diferentes soluções tecnológicas, desde infraestrutura de rede de dados, até o desenvolvimento de software. Muitas destas soluções são sistemas que impactam diretamente na opinião dos cidadãos brasileiros. Como saber, neste cenário, a percepção real, ou mais próxima do real, que a sociedade tem sobre estas ferramentas que o Serpro disponibiliza? Diariamente são publicadas notícias sobre os sistemas mantidos pelo Serpro em mídias como jornais, blogs, tweets, etc. A opinião contida em tais fontes, particularmente quando de autoria de formadores de opinião, são valiosas para capturar esta percepção. Contudo, o esforço de acompanhar os principais jornais brasileiros e rastrear os artigos de interesse da empresa demandaria muito tempo e uma equipe dedicada diariamente à tarefa. Estima-se que a quantidade de informações não-estruturadas – online ou não – dobra de quantidade a cada 3 meses, o que tem feito com que cresça o interesse de empresas pela categorização de textos, especialmente aqueles disponíveis na internet. Para que isso seja possível, uma série de métodos e tecnologias foi desenvolvido para extrair dados da internet, categorizá-los e correlacioná-los, tudo o mais automático possível. Para entender e obter informações úteis a partir de textos não-estruturados é importante aplicar conceitos como inteligência coletiva, mineração de dados, mineração de texto e mineração de opinião. Este artigo demonstra como estes conceitos permitem, a partir de dados não estruturados de fontes relevantes da internet, ter visibilidade da percepção que a sociedade tem dos sistemas mantidos pelo Serpro e, inclusive, da própria empresa.

 

Palavras-chave: mineração de dados, mineração de opinião, mineração de texto, webmining, python.

 

Declaro que as ideias e soluções apresentadas neste Resumo não se encontram implantadas ou em processo de implantação no SERPRO.

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