Dissertação
An Extensible General-Purpose Data Gathering and Classification Platform: Maestro v2023 EVALUATED
A plataforma Maestro foi desenvolvida com o propósito de auxiliar investigadores na recolha e classificação automática de dados, uma tarefa tediosa geralmente realizada com recurso a várias ferramentas específicas. Este trabalho apresenta e discute o Maestro v2023, uma melhoria sobre a versão original do Maestro. Essa nova versão da plataforma expande as suas capacidades e extende a sua aplicabilidade em diversos cenários. Estas melhorias incluem a introdução de tipos de dados textuais, a adição de uma nova etapa para análise de dados, diversas alterações com foco no aumento da usabilidade da plataforma, e a implementação de várias outras funcionalidades e conceitos. Diversos aspetos conceptuais na arquitetura do Maestro foram também re-estruturados e extendidos. Este trabalho segue a metodologia de design science research, uma metodologia iterativa que combina princípios, práticas e procedimentos para orientar a pesquisa em sistemas de informação. As capacidades do Maestro v2023 são aplicadas e demonstradas em dois cenários distintos: (i) avaliação do "clima social" de corporações e empresas; (ii) agilização de revisões de literatura e geração semiautomática de resumos. Foi conduzida uma sessão de avaliação com utilizadores de forma a avaliar a usabilidade e relevância do Maestro v2023, e os resultados comparados com os obtidos na sessão de avaliação da iteração original da plataforma. Os resultados desta avaliação demonstram um aumento significativo na usabilidade da plataforma, bem como um interesse em utilizar o Maestro v2023 no futuro.
novembro 9, 2023, 9:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Alberto Manuel Rodrigues da Silva
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Catedrático
