Design acessível orientado por dados: classificação automática de descrições comportamentais do personaut via PLN.
| dc.contributor.advisor | Melo, Aurea Hileia da Silva | |
| dc.contributor.advisor-lattes | http://lattes.cnpq.br/0243106634406881 | |
| dc.contributor.author | Oliveira, Yara Nunes De | |
| dc.contributor.author-lattes | http://lattes.cnpq.br/4956622073103525 | |
| dc.contributor.referee1 | Melo, Aurea Hileia da Silva | |
| dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0243106634406881 | |
| dc.contributor.referee2 | Rodrigues, Luis Cuevas | |
| dc.contributor.referee3 | Figueiredo, Carlos Maurício Serodio | |
| dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/9060002746939878 | |
| dc.date.accessioned | 2026-09-14T18:38:07Z | |
| dc.date.issued | 2026-09-19 | |
| dc.description.abstract | Developing applications for autistic audiences remains a challenge for lay designers and developers. ProAut is a process that supports these professionals in designing application interfaces for autistic individuals. GuideAut, in turn, is a platform created to support the use of ProAut, bringing together all the necessary artifacts to follow its process, including PersonAut, a behavioral model used to generate profiles of autistic users and assist in building empathy. In this context, this work proposes to use Natural Language Processing (NLP) techniques to automatically classify behavioral descriptions provided by family members/professionals and organize them into the categories that make up PersonAut. The main objective is to develop a model capable of identifying, from natural texts, dimensions such as Calming Activities, Stressful Activities, Social and Family Aspects, Stereotypies/Manias, and Technological Aspects, allowing support in the generation of PersonAut within the GuideAut platform. To achieve this, the standard data science workflow was adopted, including literature review, requirements definition, data collection and preprocessing, selection and training of NLP models, and preparation for integration with GuideAut. The main contribution is expected to be that the results will assist professionals using the platform by automating the construction of structured behavioral profiles and indirectly contributing to the development of more accessible and suitable solutions for the needs of autistic individuals. | |
| dc.description.resumo | O desenvolvimento de aplicações voltadas ao público autista ainda é um desafio para designers e desenvolvedores leigos. O ProAut é um processo que apoia esses profissionais no projeto de interfaces de aplicações para autistas. O GuideAut, por sua vez, é a plataforma criada para apoiar o uso do ProAut, reunindo todos os artefatos necessários para seguir seu processo, entre eles o PersonAut, um modelo comportamental utilizado para gerar perfis de usuários autistas e auxiliar na construção de empatia. Nesse contexto, este trabalho propõe utilizar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para classificar automaticamente descrições comportamentais fornecidas por familiares/profissionais e organizá-las nas categorias que compõem o PersonAut. O objetivo principal é desenvolver um modelo capaz de identificar, a partir de textos naturais, dimensões como Atividades que Acalmam, Atividades que Estressam, Aspectos Sociais e Familiares, Estereotipias/Manias e Aspectos Tecnológicos, permitindo on apoio na geração do PersonAut dentro da plataforma GuideAut. Para isso, adotou-se o fluxo padrão de ciência de dados, incluindo revisão bibliográfica, definição de requisitos, coleta e pré-processamento dos dados, seleção e treinamento de modelos de PLN e preparação para integração com o GuideAut. Como principal contribuição, espera-se que os resultados auxiliem profissionais que utilizam a plataforma, automatizando a construção de perfis comportamentais estruturados e contribuindo indiretamente para o desenvolvimento de soluções mais acessíveis e adequadas `as necessidades de pessoas autistas. | |
| dc.identifier.citation | OLIVEIRA, Yara Nunes De. Design acessível orientado por dados: classificação automática de descrições comportamentais do personaut via PLN, Manaus, 2026. 68 f. TCC- (Graduação em Engenharia de Computação) – Universidade do Estado do Amazonas. Escola Superior de Tecnologia. | |
| dc.identifier.uri | https://ri.uea.edu.br/handle/riuea/8634 | |
| dc.language.iso | pt | |
| dc.publisher | Universidade do Estado do Amazonas | |
| dc.publisher.initials | UEA | |
| dc.relation.references | AGGARWAL, C. C.; ZHAI, C. An introduction to text mining. In: . Mining Text Data. Boston, MA: Springer US, 2012. p. 1–10. ISBN 978-1-4614-3223-4. Disponível em: <https://doi.org/10.1007/978-1-4614-3223-4\ 1>. ALMEIDA, J. d.; RASSI, A. P. Linguistic ambiguity analysis in large language models (LLMs). Trabalhos em Linguística Aplicada, SciELO, v. 63, n. 3, p. e24132, 2024. Disponível em: <https://www.scielo.br/j/tl/a/Z6nCFZLTHX6XVmmhJsKvWxd/>. ALVES, G. S. Agilidade em projetos de ciências de dados: Um estudo sobre a adoção do método ágil XP com modelo de processo CRISP-DM. Dissertação (Mestrado) — Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo (IPT), São Paulo, 2023. Disponível em: <https://repositorio.usp.br/directbitstream/7fab9faa-9102-4418-8473-e4ea81df7350/3275880\-\ Integrating\ CRISP-DM\ and\ eXtreme\ programming\ in\ agile\ data\ science\projects.pdf>. American Psychiatric Association. Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais - DSM-5. Porto Alegre: Artmed, 2014. Tradução de Maria Inês Correa Nascimento et al. BORGES, B. R. Trabalho de Conclusão de Curso, Análise Comparativa de Algoritmos de Classificação de Texto. Uberlândia, MG: [s.n.], 2023. Disponível em: <https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/43701>. CHAPMAN, P. et al. CRISP-DM 1.0: Step-by-step Data Mining Guide. Chicago, USA: SPSS Inc., 2000. CHEN, W. et al. Designing assistive technologies for the autistic spectrum: A systematic review. Journal of Autism and Developmental Disorders, v. 46, n. 1, p. 1–16, 2016. CHIEN, M. E. et al. ican: a tablet-based pedagogical system for improving communication skills of children with autism. International Journal of Human-Computer Studies, v. 73, p. 79–90, jan. 2015. INDURKHYA, N.; DAMERAU, F. J. Handbook of Natural Language Processing. 2. ed. [S.l.]: Chapman & Hall/CRC, 2010. JURAFSKY, D.; MARTIN, J. H. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. 3rd draft. ed. Stanford University / Prentice Hall, 2024. Disponível em: <https://stanford.edu>. KHURANA, D. et al. Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. Multimedia Tools and Applications, Springer Science and Business Media LLC, v. 82, n. 3, p. 3713–3744, 2022. ISSN 1573-7721. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4>. LADEIRA, F.; AMARAL, I. A educação de alunos com autoeficiência nas Escolas de Ensino Regular. Lisboa: Ministério da Educação, Departamento da Educação Básica, 1999. (Coleção Apoios Educativos). MELO, ´A. H. d. S. et al. Empathyaut: an empathy map for people with autism. In: Proceedings of the 19th Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems. [S.l.:s.n.], 2020. p. 1–6. MELO, H. d. S. et al. Personaut: A personas model for people with autism spectrum disorder. In: Anais do XIX Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais. Porto Alegre, RS, Brasil: Sociedade Brasileira de Computação, 2020. p. 466–471. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/ihc/article/view/13851>. MELO Áurea Hiléia da S. ProAut: um processo para apoiar a prototipação de interfaces de aplicações para autistas. 289 p. Tese (Doutorado) — Universidade Federal do Amazonas, Instituto de Computação, Manaus, 2021. NORMAN, D. A.; DRAPER, S. W. User Centered System Design: New Perspectives on Human-Computer Interaction. [S.l.]: Lawrence Erlbaum Associates, 1986. PASSERINO, L. M.; MONTARDO, S. P. Inclusão social via acessibilidade digital: proposta de inclusão digital para pessoas com necessidades especiais. E-Compós, v. 8, 2007. PRUITT, J.; ADLIN, T. The Persona Lifecycle: Keeping People in Mind Throughout Product Design. [S.l.]: Morgan Kaufmann, 2006. SHIMAOKA, A. M.; FERREIRA, R. C.; GOLDMAN, A. The evolution of crisp-dm for data science: Methods, processes and frameworks. SBC Computing Reviews, v. 4, n. 1, p. 28–43, Oct. 2024. Disponível em: <https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reviews/article/view/3757>. SOUSA, A. F. d. S.; NETO, P. M. d. C.; PESSOA, A. N. L. d. S. Inclusão digital: Os obstáculos a serem enfrentados na busca pela dignidade na sociedade conectada. RECIMA21 -Revista Científica Multidisciplinar, v. 4, n. 6, p. e463353, 2023. SOUZA, A. C. de; BENITEZ, P.; CARMO, J. dos S. Diretrizes de acessibilidade de interfaces digitais para pessoas com transtorno do espectro autista: uma revisão integrativa de literatura. Revista Educação Especial, 2021. [Em linha]. VANDENBUSSCHE, N. et al. Using natural language processing to automatically classify written self-reported narratives by patients with migraine or cluster headache. The Journal of Headache and Pain, v. 23, n. 1, p. 129, 2022. World Wide Web Consortium (W3C). Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2. [S.l.], 2023. Accessed: 2025-10-05. Disponível em: <https://www.w3.org/TR/WCAG22/>. | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | |
| dc.subject | TEA | |
| dc.subject | PLN | |
| dc.subject | Classificação automática | |
| dc.subject | PersonAut | |
| dc.subject | ProAut | |
| dc.title | Design acessível orientado por dados: classificação automática de descrições comportamentais do personaut via PLN. | |
| dc.title.alternative | Data-Driven Accessible Design: Automatic Classification of Personaut Behavioral Descriptions Using PLN | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |
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