Entre os dias 17 e 21 de outubro, a UFRRJ realizará a 19ª edição da Semana Nacional de Ciência e Tecnologia (SNCT). O tema desta edição será “Bicentenário da Independência: 200 anos de ciência, tecnologia e inovação no Brasil” e, com o objetivo de atender a comunidade externa, será intitulada “Rural de Portas Abertas: Desafios para o avanço da Ciência e da Extensão Tecnológica” na UFRRJ. Foram aceitos trabalhos de professores, técnico-administrativos e pesquisadores do CTUR (Colégio Técnico da UFRRJ) e da UFRRJ em parceria com discentes do Ensino Médio, Graduação e Pós-Graduação dos cursos do CTUR e da UFRRJ.
O professor Filipe Braida, com colaboração do professor Leandro Alvim, ambos do Departamento de Ciência da Computação (IM/UFRRJ), teve seu trabalho “Projeto de um Sistema de Análise das Redes Sociais para Ciência de Dados no Esporte” aprovado para apresentação na SNCT como Palestra. Braida explica que se trata de uma proposta de desenvolvimento de um sistema computacional em que será possível realizar monitoramento de informações nas redes sociais sobre substâncias proibidas para obter estatísticas sobre o uso dessas substâncias no esporte e na sociedade. A ideia central é utilizar a Ciência dos Dados para descobrir novas informações, dando apoio a ações de educação e prevenção de doping para os atletas profissionais e amadores.
“Esse projeto faz parte de um projeto maior de uma plataforma educacional. A nossa ideia com esse sistema é entender melhor a nossa sociedade sobre esses aspectos para tomar decisões sobre ações educacionais tanto físicas quanto digitais na plataforma. Como por exemplo, criação de mais conteúdo educativo sobre algum assunto detectado”, explica o docente. O projeto está dividido em duas grandes etapas. No primeiro momento, a ideia é monitorar tweets publicados pelos usuários do Twitter, cujos conteúdos possuam algum termo ou palavra-chave pré-definido no sistema. Atualmente, já são mais de 400 termos cadastrados. Futuramente, o docente utilizará técnicas de análise de dados com inteligência artificial (IA) para entender o comportamento dos usuários.
“Um dos exemplos de utilidade desta análise é entender comportamentos de grupos e suas relações em função do uso de substâncias proibidas. Desta forma, podemos fazer campanhas mais assertivas para promover o conhecimento sobre o uso de doping nos esportes”, acrescenta. Braida ainda explica que uma grande parte das pessoas que buscam o doping não são atletas de alto rendimento. “É comum, por exemplo, vermos pessoas em academias utilizando substâncias que podem alterar a resposta do corpo frente ao estímulo do exercício físico. Além disso, existem situações em que o indivíduo pode utilizá-las por causa de uma doença ou para uso terapêutico. Em contrapartida, os atletas de alto rendimento devem seguir as regras convencionadas do Código Mundial Antidoping. Desta forma, o atleta vive este dilema. Em um contexto, o uso de certas substâncias pode acarretar penalidades e no outro, não. Ele não consegue se desvincular de uma deles e precisa conviver com essa dualidade. Entender como as pessoas enxergam e utilizam substâncias proibidas pode ajudar na tomada de decisão em ações de educação e prevenção de doping para os atletas tanto da base quanto os de alto rendimento”, esclarece.
O sistema que será apresentado por Braida na SNCT faz parte de uma das etapas do convênio firmado entre a UFRRJ e o Comitê Olímpico do Brasil (COB) que trata de uma pesquisa sobre Sistemas de Recomendação que será utilizada em conjunto com o desenvolvimento de um software com aplicação na área dos esportes. O COB é uma organização não governamental, filiada ao Comitê Olímpico Internacional (COI), que trabalha na gestão técnica, administrativa e política do esporte nacional. Dentre outras atribuições, possui a incumbência de orientar e educar os atletas a se prevenirem do doping. Nesse sentido, a entidade implementou a área de Educação e Prevenção ao Doping para fomentar ações educacionais no território brasileiro.
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Fernanda Barbosa, jornalista/CCS