CryptoBot: Processamento de Linguagem Natural para detecção de sinais de trading automatizados

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2023.A constante criação de novas tecnologias permite explorar conceitos antes ainda restritos ao campo teórico. As redes sociais são plataformas tecnológicas que permitem a geração de um volume de dados diário nunca antes visto, possibilitando captar a percepção do público geral sobre diversos temas, dentre eles ativos financeiros. Contudo, a captação da percepção coletiva não permite diretamente que seja realizada uma predição da volatilidade, havendo a necessidade de criar uma estrutura experimental que permita a transformação da percepção captada para uma métrica aplicável ao mercado financeiro. Neste trabalho foram utilizadas técnicas computacionais envolvendo Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural para criar um sistema capaz de gerar predições sobre o mercado de criptomoedas a partir da captação e processamento de dados da rede social Twitter. Para realizar este processo treinou-se um modelo de Machine Learning utilizando técnicas de Deep Learning e, como amostra para o treinamento do modelo, utilizou-se o dataset GoEmotions que possibilita o treinamento de modelos capazes de identificar 27 categorias de sentimentos, além do neutro. Contudo, a criação de um pipeline para o processo de extração e processamento dos dados também se fez necessário, sendo desenvolvido um algoritmo para execução desta atividade onde os dados foram transformados e estruturados para que as predições pudessem ser geradas. Com os dados captados da rede social e agora processados pelo pipeline, é realizada a identificação dos sentimentos presentes nos textos relacionados a cada criptomoeda, possibilitando que um score seja gerado para a predição do valor do criptoativo no mercado a partir da percepção extraída das redes sociais. Para a geração deste score foi desenvolvido um cálculo experimental onde o sentimento extraído é correspondido a um valor tabelar e calculado juntamente com outros valores obtidos pelos metadados dos textos extraídos da rede social. A análise dos resultados obtidos foi realizada por meio da aplicação das principais métricas de avaliação de performances preditivas, como a acurácia,recall, precisão ef-1 score. Após comparar as predições geradas com as movimentações dos criptoativos no mercado, foi constatado que o sistema apresentou valores para as métricas aplicadas acima de 55% para todas as criptomoedas analisadas, tendo a criptomoeda Ethereum apresentado a maior capacidade preditiva. Além disso, também foram analisadas diferentes janelas de tempo para investigar os intervalos que possuem maior capacidade preditiva, identificando os intervalos de 12 e 24 horas como os com as melhores performances.Abstract: The constant creation of new technologies allows us to explore concepts yet restricted to the theoric field. Social Medias are technological platforms that allow generating a volume of data never seen before, it turns possible to capture the general audience about several themes, including financial assets. However, the capture of the collective perception doesn't allow direct to forecast the volatility, being necessary to build an experimental structure to transform the perception captured into a metric that could be applied in the financial market. This work applied computational techniques with Artificial Intelligence and Natural Language Processing to create a system capable of generating forecasts over the crypto market from the capture and processing of data from the Social Media Twitter. To execute this process, a Machine Learning model was trained using techniques of Deep Learning and, as a sample to processing the training of the model, was used the dataset GoEmotions that executes the training process of models capable of identifying 27 categories of sentiment, besides neutral. However, building a pipeline to execute the extraction and processing of the data was necessary, thus was developed an algorithm to execute this activity where the data was transformed and structured to allow the forecasts to be generated. With the data captured from the social network and now processed by the pipeline, is executed the identification of the sentiments in the texts about each cryptocurrency, allowing generating a score to forecast the value of the cryptoasset in the market from the perception extracted from the Social Media. To generate this score has been developed an experimental formula where the extracted sentiment is corresponded to a table value and is computed in a formula with other values obtained from the metadata of the text extracted from the social media. The analysis of the results was done with the application of main metrics to evaluate forecast performances, such as accuracy, recall, precision, and f-1 score. After comparing the generated forecasts with the movements in the crypto market, it was found that the system presented values for the metrics applied above 55% for all the analyzed cryptocurrencies, being the cryptocurrency Ethereum presented the biggest forecast capacity. Besides that, were analyzed different time windows to investigate the intervals that have the bigger forecast capacity, identifying the intervals of 12 and 24 hours as the ones with better performances

DESAFIOS E INOVAÇÕES NA TERAPÊUTICA DE DOENÇAS NEGLIGENCIADAS: O PAPEL DOS FITOTERÁPICOS NA BUSCA POR SOLUÇÕES EFICIENTES

Neglected Diseases (ND) are endemic illnesses caused by infectious and parasitic agents that impact physical, cognitive, and socioeconomic aspects, especially in low-income communities in developing countries. In Brazil, the Ministry of Health prioritizes neglected diseases such as Dengue, Chagas disease, and Tuberculosis, demanding an approach that considers social, economic, and cultural factors. The World Health Organization estimates that over a billion people worldwide are affected, but the lack of economic interest hinders treatment development, impacting research funding and affecting child growth and productivity. Combating these diseases requires innovation, research, and development, with a highlighted emphasis on biodiversity-derived products. The ancestral practice of using medicinal plants in Brazil stands out, but there is a gap in research regarding their effectiveness and safety. Methodology: The research reviewed literature on "Challenges and Innovations in Neglected Disease Therapeutics: The Role of Phytotherapeutics in Seeking Efficient Solutions," encompassing articles from 2019 to 2023 in databases such as BVS Brazil, Scielo, Pubmed, and LILACS. Inclusion criteria considered original articles in English, Spanish, or Portuguese, open access, related to herbal medicine in treating neglected diseases, and published in the last 5 years. Results: Studies reveal that natural agents from various plants have therapeutic potential against neglected parasitic diseases, such as Chagas Disease, Leishmaniasis, Schistosomiasis, Dengue, Tuberculosis, Malaria, Cryptococcosis, Paracoccidioidomycosis, and Trichomoniasis. Highlights include the antiparasitic potential of Plinia cauliflora extract in Chagas Disease and the effectiveness of Mentha hirsuta essential oil against Schistosomiasis. Moreover, Norantea brasiliensis extracts showed antiviral effects in Dengue. These results indicate the broad therapeutic potential of natural agents for treating various parasitic diseases. Conclusion: In the last two decades, knowledge about derivatives of medicinal plants for neglected diseases has grown, with significant Brazilian contributions. Despite the increase in scientific production, a gap persists between the global burden of these diseases and new medications. Crucial strategies include open access policies, global funding for R&D, and partnerships. In Brazil, it is urgent to reverse the decline in investments and create a favorable environment for R&D of biodiversity-derived compounds to drive therapeutic advancements. As Doenças Negligenciadas (DN) são enfermidades endêmicas, causadas por agentes infecto-parasitários, que afetam física, cognitiva e socioeconomicamente, especialmente em comunidades de baixa renda em países em desenvolvimento. No Brasil, o Ministério da Saúde prioriza doenças negligenciadas como Dengue, doença de Chagas e Tuberculose, exigindo uma abordagem que considere fatores sociais, econômicos e culturais. A OMS estima que mais de um bilhão de pessoas no mundo são afetadas, mas a falta de interesse econômico dificulta o desenvolvimento de tratamentos, impactando o financiamento para pesquisas e afetando o crescimento infantil e a produtividade. O combate a essas doenças requer inovação, pesquisa e desenvolvimento, sendo destacada a importância de produtos derivados da biodiversidade. A prática ancestral de utilizar plantas medicinais no Brasil destaca-se, mas há uma lacuna em pesquisas sobre sua eficácia e segurança. Metodologia: A pesquisa revisou literatura sobre "Desafios e Inovações na Terapêutica de Doenças Negligenciadas: O Papel dos Fitoterápicos na Busca por Soluções Eficientes", abrangendo artigos de 2019 a 2023 em bancos de dados como BVS Brasil, Scielo, Pubmed e LILACS. Critérios de inclusão consideraram artigos originais em inglês, espanhol ou português, de acesso aberto, relacionados à fitoterapia no tratamento de doenças negligenciadas e publicados nos últimos 5 anos. Resultados: Os estudos revelam que agentes naturais de diversas plantas têm potencial terapêutico contra doenças parasitárias negligenciadas, como Doença de Chagas, Leishmaniose, Esquistossomose, Dengue, Tuberculose, Malária, Criptococose, Paracoccidioidomicose e Tricomoníase. Destaques incluem o potencial antiparasitário do extrato de Plinia cauliflora na Doença de Chagas e a eficácia do óleo essencial de Mentha hirsuta contra a Esquistossomose. Além disso, extratos de Norantea brasiliensis mostraram efeitos antivirais na Dengue. Esses resultados indicam o amplo potencial terapêutico de agentes naturais para o tratamento de diversas doenças parasitárias. Conclusão: Nas últimas duas décadas, o conhecimento sobre derivados de plantas medicinais para doenças negligenciadas cresceu, com contribuições significativas brasileiras. Apesar do aumento na produção científica, persiste a lacuna entre a carga global dessas doenças e novos medicamentos. Estratégias cruciais incluem políticas de acesso aberto, financiamento global para P&D e parcerias. No Brasil, é urgente reverter o declínio nos investimentos e criar ambiente favorável à P&D de derivados da biodiversidade para impulsionar avanços terapêuticos

Educomunicação e Direitos Humanos: Caminhos da Sociedade Midiática pelos Direitos Humanos

O contexto social crescentemente midiático tem favorecido práticas e reflexões acerca da relação entre comunicação e educação, seja no campo prático do cotidiano, seja em ações científico-culturais lideradas por diferentes instituições. Mais recentemente, diversos cursos de formação de profissionais para estarem aptos à exploração de recursos, metodologias e estratégias de atuação COMUNICACIONAL em diferentes áreas têm surgidos com o objetivo de atender à demanda por especialistas que transitam nas interfaces da comunicação/educação. É neste contexto que o Seminário Anhembi Morumbi de Comunicação e Educação foi criado em 2014 com o objetivo de colaborar para a articulação de esforços de profissionais e instituições que atuam na pesquisa, no ensino e na ação social, envolvidos diretamente nas interfaces da comunicação/educação. A Universidade Anhembi Morumbi, através desta proposta, estabelece parceria com a ABPEducom – Associação Brasileira de Pesquisadores e Profissionais da Educomunicação, e com o NCE/USP - Núcleo de Comunicação e Educação da USP, a fim de viabilizarem oportunidades para seus profissionais e a sociedade como um todo de troca de experiências e conhecimentos, bem como uma forma de somar esforços pela atualização e formação profissional de qualidade, capaz de atender às novas demandas sociais