Avaliação semiautomática de conteúdos de Planos Diretores de TIC com tecnologias de Processamento da Linguagem Natural

Ethel Airton Capuano

doi:10.18225/ci.inf.v52i2.5967

Authors

Ethel Airton Capuano Universidade de Brasília

DOI:

https://doi.org/10.18225/ci.inf.v52i2.5967

Keywords:

Natural language processing., Text mining., Semantic evaluation of ICT Master Plan., Information retrieval.

Abstract

This paper presents the results of a research on text mining and semi-automatic assessment of interesting content on the Information and Communication Technology Master Plans published by a significant sample of Union’s government agencies. Using natural language processing technologies, it was retrieved useful information and made interesting discoveries from the documents of the plans for assessment of the state-of-the-art on ICT in the agencies, some of which having caused surprise (due to serendipity), such as the demand management model in some units based on estimates of the teams' delivery capacity. It is concluded that the plans are in compliance with the SISP Guide, including the observed interest of most agencies in current management issues such as governance and risk management, and maturity in the assessment of market trends, but also is evident that its contents still lack approaches on some important ICT management practices to guide its technical evolution.

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Author Biography

Ethel Airton Capuano, Universidade de Brasília

Cientista e tecnólogo da informação com perfil acadêmico e experiência profissional multidisciplinares, é Doutor em Ciência da Informação pela Universidade de Brasília (UnB), Mestre em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação e Especialista em Redes de Computadores pela Universidade Católica de Brasília (UCB), Engenheiro Civil pela Universidade Estadual de Maringá (UEM) e Licenciado em Física e Matemática pela Universidade Católica de Brasília (UCB). É também servidor público federal membro da carreira de Especialista em Políticas Públicas e Gestão Governamental (EPPGG), egresso da Escola Nacional de Administração Pública (ENAP), em Brasília, em 1990 (1ª. Turma). Com interesse acadêmico e prático em estudos, pesquisas e desenvolvimento de sistemas de informação computacional e modelos de gestão governamental, tem experiência em gestão municipal, gestão de políticas públicas, elaboração e implantação de sistemas de indicadores de gestão, desenvolvimento de sistemas e pesquisas de tecnologias e produtos tecnológicos de mercado para aquisição em grandes organizações públicas. Concentra estudos e pesquisas em Engenharia do Conhecimento, especialmente no desenvolvimento de sistemas automáticos para mineração de textos (text mining) e modelagem ontológica de conceitos de negócio a partir de fontes de informação digital, e em Sistemas Baseados no Conhecimento (KBS), Inteligência Artificial (IA), Inteligência de Negócios (BI), Inteligência Competitiva (IC), Inteligência Estratégica (IE), Sistemas de Gerenciamento de Processos de Negócio (BPMS), sistemas e modelos de governança pública e estudos estratégicos para apoio à decisão em gestão governamental.

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