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Campo DCValorIdioma
dc.creatorLopes, Rafael Aparecido-
dc.date.accessioned2022-02-10T23:00:14Z-
dc.date.available2022-02-10T23:00:14Z-
dc.date.issued2021-02-26-
dc.identifier.citationLOPES, Rafael Aparecido. Crowdsourcing em revisões sistemáticas. 2021. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27055-
dc.description.abstractContext: Systematic Reviews (SRs) have been adopted in Software Engineering (ES) for more than a decade to provide synthesis of evidence on various topics.However, the process for conducting an SR remains laborious and time-consuming.It is important to explore approaches to conduct SRs more quickly and with less effort.One of these approaches is crowdsourcing, as sharing SR activities among a large number of researchers is a promising alternative. Objective: The goal is twofold: first, to evaluate the use of crowdsourcing, mapping its advantages and challenges to support activities in the SR process in ES; and to define a process model to lead the use of crowdsourcing in SRs. Method: Three methodological steps were carried out: (1) firstly, a Systematic Mapping (MS) was conducted in order to collaborate with a vision of the use of crowdsourcing to be adopted in the SR process in ES; (2) Subsequently, through a survey, the opinion of ES researchers on the adoption of crowdsourcing in RS was collected. (3) Finally, a case study was carried out for the application of the crowdsourcing-based SR process for the studies selection activity. Results: This subject is still little explored; One of the main benefits of using crowdsourcing in RS in ES is the acceleration of the process; Quality control is one of the biggest challenges of this approach, as the work of the crowd was not reliable in the case study; There is no complete crowd-based SR process, nor is there a crowdsourcing platform that specifically supports SR activities.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/pt_BR
dc.subjectEngenharia de softwarept_BR
dc.subjectRevisão sistemática da literaturapt_BR
dc.subjectMapeamento sistemáticopt_BR
dc.subjectSoftware engineeringpt_BR
dc.subjectSystematic review of the literaturept_BR
dc.subjectSystematic mappingpt_BR
dc.titleCrowdsourcing em revisões sistemáticaspt_BR
dc.title.alternativeCrowdsourcing in systematic reviewspt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoContexto: Revisões Sistemáticas (RSs) tem sido adotadas no domínio de Engenharia de Software (ES) por mais de uma década para fornecer sínteses de evidencias sobre vários t tópicos. No entanto, o processo para conduzir uma RS continua trabalhoso e moroso. É importante explorar abordagens para conduzir RSs de forma mais rápida e com menos esforços. Uma dessas abordagens é o crowdsourcing, pois dividir as tarefas da RS entre um grande número de pesquisadores e uma alternativa promissora. Objetivo: Este projeto de mestrado teve dois objetivos principais: (1) avaliar o uso de crowdsourcing, mapeando suas vantagens e desafios para apoiar atividades no processo de RS em ES; e (2) definir um modelo de processo de RS baseada em microtask de crowdsourcing. Método: Foram realizadas três etapas metodológicas: (1) em primeiro lugar um Mapeamento Sistemático (MS) foi conduzido a fim de colaborar com uma visão do uso de crowdsourcing para ser adotado no processo de RS na ES; (2) Na sequência, através de um survey foi coletada a opinião de pesquisadores de ES sobre a adoção do crowdsourcing em RS. (3) Por fim, foi realizado um estudo de caso para a aplicação do processo de RS baseado em crowdsourcing para a atividade de seleção de estudos. Resultados: Este assunto ainda e pouco explorado; Um dos principais benefícios da utilização de crowdsourcing em RS na ES e a aceleração do processo; O controle da qualidade e um dos maiores desafios dessa abordagem, pois o trabalho da multidão não se mostrou confiável no estudo de caso; Não existe um processo completo de RS baseado em multidão tampouco uma plataforma de crowdsourcing que suporte especificamente as atividades de RS.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5158143474748045pt_BR
dc.contributor.advisor1Scannavino, Katia Romero Felizardo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3546986594133608pt_BR
dc.contributor.referee1L´Erário, Alexandre-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7312882427932239pt_BR
dc.contributor.referee2Scannavino, Katia Romero Felizardo-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3546986594133608pt_BR
dc.contributor.referee3Almeida, Leonelo Dell Anhol-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4597216569899545pt_BR
dc.contributor.referee4Pereira, Roberto-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.subject.capesCiência da Computaçãopt_BR
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