Abstract: This study examines the current composition of the energy matrix in Colombia, encompassing its legal framework, configuration, impacts, and future projections. This research, based on a systematic literature review, bibliometric analysis, and text mining, reveals that hydroelectric power is the primary source of clean energy. Fossil fuels, although essential for energy availability in the territory, generate the largest carbon footprint, representing a significant environmental challenge. Despite legal efforts and projections towards clean energy, limitations persist in infrastructure, technology, and social acceptance towards energy production projects. The transition to a sustainable energy system requires overcoming these technical, regulatory, and social barriers while integrating legal, environmental, social, and technological aspects into planning to meet the goals of the current matrix's energy transition, which presents a complex landscape that demands comprehensive strategies for a sustainable energy future.

Resumen: Este estudio analiza la composición actual de la matriz energética en Colombia, abarcando su marco legal, configuración, impactos y proyecciones futuras. La investigación, basada en una revisión sistemática de literatura, análisis bibliométrico y minería de texto, revela que las hidroeléctricas son la principal fuente de energía limpia. Los combustibles fósiles, si bien esenciales para la disponibilidad energética en el territorio, generan la mayor huella de carbono, lo que representa un desafío ambiental significativo. A pesar de los esfuerzos legales y las proyecciones hacia energías limpias, persisten limitaciones en infraestructura, tecnología y aceptación social hacia proyectos de producción energética. La transición hacia un sistema energético sostenible requiere superar estas barreras técnicas, regulatorias y sociales, integrando aspectos legales, ambientales, sociales y tecnológicos en la planificación para cumplir con los objetivos de la transición energética de la matriz actual, la cual presenta un panorama complejo que exige estrategias integrales para un futuro energético sostenible.

Abstract: This paper presents a text mining approach for extracting valuable patterns from social media documents in the context of U.S. immigration. The paper points out the uncovering of statistical features alongside linguistic elements based on graph techniques. The use of graphs provide rich data structures for representing lexical and syntactic aspects of texts, allowing the discovery of complex patterns that used by experts could provide valuable insight. The proposed method is applied over a Twitter-X/-Reddit dataset that comprise English and Spanish language samples from 2016 up to 2019. Experimental results showed that our interpretation of classic statistic techniques provide a baseline understanding of the topic while a more robust analysis (graphs) permits to uncover/predict hidden patterns over large amount of samples. In particular, the use of a co-occurrence graph helped to obtain relevant words, phrases and sentences while a user-interaction graph allow to detect important users, communities and interactions among themselves.

ABSTRACT This text explores different socio-historical and theoretical contents that shape the current experiences of women who live in the territories of what is known today as the north of Chile. The objective is to contribute to the theoretical approach in the analysis of social and gender inequalities in a context marked by mining extractivism and the vulnerability of its inhabitants. From a gender perspective, we analyze extractivism in the area and its consequences beyond environmental issues. The main conclusion is that the intersection of the issues addressed requires complex analyses where they can converge to strengthen the fusion of issues with a denouncing and innovative perspective. sociohistorical socio historical Chile inhabitants perspective

RESUMEN El presente texto explora diversos contenidos sociohistóricos y teóricos que conforman las vivencias actuales de mujeres que habitan territorios de lo que hoy es conocido como el norte de Chile. El objetivo es contribuir a la aproximación teórica en el análisis de desigualdades sociales y de género, bajo un contexto marcado por el extractivismo minero y la vulnerabilidad de sus habitantes. Desde una perspectiva de género, se analiza el extractivismo en la zona y sus consecuencias más allá de lo medioambiental. Se concluye principalmente que la intersección de los temas abordados requiere de análisis complejos donde puedan converger para fortalecer la fusión de temas con perspectiva denunciante e innovadora. Chile género habitantes medioambiental innovadora

Resumen El objetivo de esta artículo radica en extraer las temáticas de investigación de los resúmenes y datos bibliográficos de los artículos indexados en la base de datos Scopus y que tienen como objeto de estudio al departamento del Chocó (Colombia). De esta manera, se buscaron las palabras clave Chocó AND Colombia en la base de datos Scopus, se exportaron las referencias bibliográficas a EndNote y se extrajeron los datos de autor(es), título, publicación periódica, volumen, número, año y resumen, se convirtieron en un archivo de texto, se eliminaron referencias y símbolos. La manipulación del archivo en pdf se realizó con la ejecución de preparación del texto, tokenización, lematización y obtención de lista de bigrams que se efectuaron en el entorno de desarrollo integrado (EDI) de RStudio. Así, se encontraron 668 registros bibliográficos de documentos indexados en Scopus. Las palabras con el mayor número de frecuencia de aparición: «species», «Colombia», «Chocó», «forest», «pacific», «tropical», etcétera. Se encontraron 89 841 bigrams, entre los que destacan «new species», «pacific coast», «colombian pacific», entre otros. Las colocaciones de palabras muestran que «gold» combina con «mining», «mercury», «platinum», y así sucesivamente. «Chocó» combina con «Colombia», «biogeographical», «rain», «tropical», y demás. «Biodiversity» combina con «conservation», «tropical», «agricultural», etcétera. «Climate» combina con «change», «variability», «basin», y más. Se concluye que las palabras más frecuentes evidencian que hay una preocupación por el estudio de la minería, la biodiversidad, el cambio climático, el bosque tropical, el océano pacífico, entre otros.

Abstract Objective: extract the research topics from the summaries and bibliographic data of the articles indexed in the Scopus database that have the department of Chocó (Colombia) as their object of study. Methods: The keywords Chocó AND Colombia were searched in the Scopus database, the bibliographic references were exported to End-Note and the data of author(s), title, periodical publication, volume, number, year and abstract were extracted, they were converted into a text file, references and symbols were removed. The manipulation of the pdf file was carried out with the execution of text preparation, tokenization, lemmatization and obtaining the list of bigrams that were carried out in the integrated development environment (EDI) of RStudio. Results: 668 bibliographic records of indexed documents were found in Scopus. The words with the highest frequency of occurrence are: «species», «Colombia», «Chocó», «forest», «pacific», «tropical», etc. 89 841 bigrams were found, including «new species», «pacific coast», «colombian pacific», etc. Word collocations show that «gold» matches «mining», «mercury», «platinum», etc. «Chocó» combines with «Colombia», «biogeographical», «rain», «tropical», etc. «Biodiversity» combines with «conservation», «tropical», «agricultural», etc. «Climate» combines with «change», «variability», «basin», etc. Conclusions: the most frequent words show that there is a concern for the study of mining, biodiversity, climate change, the tropical forest, the Pacific Ocean, etc.

Resumen Internet y la popularización de los teléfonos inteligentes en el siglo XXI han dado instantaneidad a la información. La desinformación florece a través de estos medios digitales, pues entre ellos circula poder sobre la política, el mercado, la cultura y la salud. La censura, entendida como la supresión de contenidos y/o suspensión de usuarios en las redes sociales, se ha utilizado como una manera para combatir la desinformación en la Web. Este impulso por 'desinfectar' las redes digitales conlleva riesgos inherentes. En el contexto de la 'infodemia' debe fomentarse la inversión en la educación de los usuarios en torno a los medios digitales. Como metodología, el fenómeno de la desinformación en la Web y los esfuerzos para frenarlo fueron investigados tanto en la literatura científica como en la legislación brasileña. Para combatir la desinformación, el objetivo debe ser educar a los usuarios, ya que confiar esta tarea a terceros podría traer indeseables efectos secundarios. Esto puede verse en el hecho de que, debido a la 'infodemia', las plataformas, los medios tradicionales y los gobiernos han aprovechado para autonombrarse como 'guardianes de la verdad'. Este artículo aborda los impactos sociales de la desinformación y los esfuerzos por suprimir el contenido falso en la Web utilizando las técnicas de minería de texto por MapReduce. El estudio concluye que la desinformación adquiere muchas connotaciones, desde el atractivo humorístico hasta la manipulación. En tanto que la competencia informacional de los usuarios no sea desarrollada, tanto las plataformas como los gobiernos deben contribuir en minimizar los efectos de la desinformación.

Abstract The Internet and the popularization of smartphones in the 21st century have given instantaneity to information. By these same digital means -imbued with the power to influence politics, the market, culture, and health- disinformation blossoms. Censorship, understood as the suppression of content and/or suspension of users on social media, has been used as one way to combat disinformation on the Web. This drive to sanitize digital networks carries inherent risks. In the context of 'Infodemics,' investment in user" s media education should be encouraged. As methodology, the phenomenon of disinformation on the Web and the efforts to curb it were researched in both scientific literature and in Brazilian legislation. To combat disinformation, the users' education (in a sense of enabling them to filter, understand, and interpret the information that they gather) should be the main goal, as entrusting this task to third parties could bring undesirable side effects. Meanwhile, platforms, traditional media, and governments pose as 'Guardians of the Truth.' The social impacts of disinformation and of the efforts to suppress false content on the Web are discoursed in this paper through usage of MapReduce Text Mining. The paper concludes that disinformation takes on many connotations -from humorous appeal to manipulation-. As long as the users' informational competence has not been developed, both the platforms as well as governments must act to minimize the undesirable effects of this phenomenon.

Résumé Le débat sur le vote imprimé a suscité une grande mobilisation sur les réseaux sociaux numériques. Cette recherche examine si le discours favorable au vote imprimé, promu par un ensemble d’utilisateurs sur Facebook, peut être considéré comme une menace populiste pour la démocratie. Une proposition théorique est présentée : le populisme est une menace pour la démocratie lorsque son discours promeut l’antagonisme entre la souveraineté populaire et les mécanismes libéraux-représentatifs. L’enquête utilise des méthodes de minéralogie de texte et de réseaux sémantiques, abordant leurs utilités et leurs limites. Le corpus comprend 29 124 publications, produites par 6 277 utilisateurs. Il apparaît que le discours favorable, en plus de dominer en volume, se distingue dans l’ensemble des publications. Il est caractéristique du discours populiste, portant des éléments tels que l’antagonisme nous/eux, la théorie du complot, les valeurs attribuées au peuple et portées par «nous». Il est antidémocratique dans la mesure où il ne s’oppose pas seulement aux adversaires politiques, mais aussi aux organes de gouvernance et aux processus de la démocratie brésilienne. Une contribution de l’article est d’indiquer l’utilité des ressources de minéralogie de texte et de réseaux sémantiques lorsque les acteurs utilisent des formes d’interaction non institutionnelles pour menacer la démocratie. numériques dutilisateurs d utilisateurs Facebook lantagonisme l antagonisme libérauxreprésentatifs. libérauxreprésentatifs libéraux représentatifs. représentatifs libéraux-représentatifs Lenquête L enquête limites 2 12 publications 27 volume lensemble nouseux nous eux nous/eux complot «nous» soppose s oppose politiques brésilienne larticle article dindiquer indiquer lutilité utilité dinteraction interaction 1 «nous

Resumen La discusión sobre el voto impreso produjo una grande movilización en las redes sociales digitales. Esta investigación analiza si el discurso favorable sobre el voto impreso, promovido por un conjunto de usuarios en Facebook, puede ser clasificado como una amenaza populista a la democracia. Se presenta una proposición teórica: el populismo es una amenaza a la democracia cuando su discurso promueve el antagonismo entre la soberanía popular y los mecanismos liberales-representativos. La investigación emplea métodos de minería de texto y de redes semánticas, los cuales aborda en utilidades y límites. El conjunto de datos incluye 29.124 publicaciones producidas por 6.277 usuarios. Se muestra que el discurso favorable, además de dominar en volumen, se distingue en el conjunto de publicaciones. Este discurso es característico del discurso populista, involucrando elementos como el antagonismo nosotros/ellos, teoría conspirativa, valores atribuidos al pueblo y sostenidos por el “nosotros”. Es antidemocrático en la medida en que no antagoniza apenas adversarios políticos, sino también a los órganos gestores y procesos de la democracia brasileña. Una contribución de artículo es señalar la utilidad de los recursos de minería de texto y de redes semánticas cuando los actores emplean formas no institucionales de interacción para amenazar la democracia. digitales Facebook teórica liberalesrepresentativos. liberalesrepresentativos liberales representativos. representativos liberales-representativos límites 29124 29 124 29.12 6277 6 277 6.27 volumen nosotrosellos nosotros ellos nosotros/ellos conspirativa nosotros. . “nosotros” políticos brasileña 2912 2 12 29.1 627 27 6.2 “nosotros 291 1 29. 62 6.

Abstract Social media have been heavily mobilized by the debate over printed ballots (paper trail). This study examines whether discourse in favor of printed ballots, promoted by a set of Facebook users, can be framed as a populist threat against democracy. For that purpose, it advances a theoretical proposition: populism is a threat to democracy when its discourse opposes popular sovereignty to representative liberal mechanisms. The use of text mining and semantic network methods, addressed in utilities and limits, on a corpus including 29,124 posts produced by 6,277 users revealed the predominance of advocacy for printed ballots in a clearly distinctive set of posts. Their discourse is typically populist, including elements such as we-they antagonism, conspiratorial content, values attributed to “the people” and represented by a “we”. Also it is antidemocratic in its challenge to processes and managing bodies of Brazilian democracy, besides its own political opponents. The paper finally highlights the usefulness of text mining and semantic network resources to analyze situations in which actors employ non-institutional forms of interaction to threaten democracy. trail. trail . trail) purpose proposition mechanisms methods limits 29124 29 124 29,12 6277 6 277 6,27 wethey we they antagonism content people we. “we” opponents noninstitutional non institutional 2912 2 12 29,1 627 27 6,2 “we 291 1 29, 62 6,

Resumo A discussão sobre o voto impresso produziu grande mobilização nas redes sociais digitais. Esta pesquisa investiga se o discurso favorável sobre o voto impresso, promovido por um conjunto de usuários no Facebook, pode ser enquadrado como uma ameaça populista à democracia. Uma proposição teórica é apresentada: o populismo é uma ameaça à democracia quando seu discurso promove o antagonismo entre a soberania popular e os mecanismos liberais-representativos. A investigação emprega métodos de mineração de texto e de redes semânticas, os quais aborda em utilidades e limites. O corpus inclui 29.124 postagens, produzidas por 6.277 usuários. Revela-se que o discurso favorável, além de dominar em volume, distingue-se no conjunto de postagens. Ele é característico do discurso populista, portando elementos como o antagonismo nós/eles, teor conspiratório, valores atribuídos ao povo e portados pelo “nós”. É antidemocrático na medida em que não antagoniza apenas adversários políticos, mas órgãos gestores e processos da democracia brasileira. Uma contribuição do artigo é indicar a utilidade dos recursos de mineração de texto e de redes semânticas quando atores empregam formas não institucionais de interação para ameaçar a democracia. digitais Facebook apresentada liberaisrepresentativos. liberaisrepresentativos liberais representativos. representativos liberais-representativos limites 29124 29 124 29.12 postagens 6277 6 277 6.27 Revelase Revela volume distinguese distingue nóseles nós eles nós/eles conspiratório nós. . “nós” políticos brasileira 2912 2 12 29.1 627 27 6.2 “nós 291 1 29. 62 6.

Abstract Faced with the exponential growth of data and information, provided by sensors and social media, an ecosystem composed of new storage and processing infrastructures, called Big Data, was developed. All this development resulted in a new area of knowledge, called Data Science. Despite there being an ecosystem and an area of knowledge to deal with this massive block of data and information, the discomfort of an overabundance of data still remains and becomes more significant when companies become aware that they can use zettabytes of data and information to direct their strategy and operations. Based on this, this research sought to develop a method to summarize news from the mining sector in Brazil, identifying the effect of semantic similarity in the analysis, enabling information retrieval and use in processes of understanding the sector. In this method, the BERTSUM transformer was applied to summarize the news, and after summarizing, the BERT transformer was applied to measure the similarity between the news. The method made it possible to reduce the entire block of text by 75%, remove news with the same semantic content, and deduce that there is a pattern in the discourse of news related to the mining sector. media infrastructures developed Science operations Brazil analysis summarizing 75 75% content 7

Resumo Diante do crescimento exponencial de dados e informações, proporcionado por sensores e mídias sociais, um ecossistema composto por novas infraestruturas de armazenamento e processamento, denominado Big Data, foi desenvolvido. Todo esse desenvolvimento redundou em uma nova área do conhecimento, denominada Ciência de Dados. Apesar de haver um ecossistema e uma área do conhecimento para tratar esse bloco massivo de dados e informação, o incomodo da superabundância de dados ainda permanece, e se torna mais expressivo quando as empresas tomam consciência que podem usar zetabytes de dados e informações para direcionarem a estratégia e as operações. Baseado nisso, essa pesquisa buscou desenvolver um método para resumir as notícias do setor de mineração do Brasil, identificando o efeito da similaridade semântica na análise, possibilitando a recuperação da informação e uso em processos de compreensão do setor. Nesse método foi aplicado o transformer BERTSUM para sumarizar as notícias, e após sumarizadas o transformer BERT foi aplicado para medir a similaridade entre as notícias. O método permitiu reduzir em 75% todo o bloco de texto, retirar notícias com o mesmo teor semântico, e deduzir que há um padrão no discurso das notícias relacionadas ao setor de mineração. sociais processamento Data desenvolvido Dados permanece operações nisso Brasil análise 75 texto semântico 7

Abstract This article aims to debate the environmental policy in the state of Minas Gerais based on observing the standards adopted and the territorial reflexes, highlighting how the relaxing the environmental licensing processes over the past few years has influenced the expansion of the frontier of mining activities to different mesoregions of Minas Gerais. Based on a literature review, documentary research and data available in the System for Consultations and Decisions on Environmental Licensing Processes from the State Secretariat for the Environment and Sustainable Development (SEMAD) and in the Spatial Data Infrastructure (IDE) of the State Environmental System (SISEMA) The text initially characterizes the institutionalization of environmental policy in Minas Gerais, and then analyzes the recent changes in the state’s environmental licensing. Lastly, the territorial implications are indicated by the advance of the frontier of the mineral sector and the corporate mining territories. The analyzes on the changes in licensing and the expansion of the mineral sector in the state cover the period between 2013 and 2022. reflexes review SEMAD (SEMAD IDE (IDE SISEMA (SISEMA states s Lastly territories 201 2022 20 202 2

Resumo O artigo tem como objetivo debater a política ambiental mineira a partir da observação das normas adotadas e de seus reflexos territoriais, destacando como a flexibilização ocorrida nos anos recentes, nos processos de licenciamento ambiental, influenciou a expansão da fronteira da atividade de mineração para distintas mesorregiões de Minas Gerais. A partir de revisão bibliográfica, pesquisa documental e dados disponíveis no Sistema de Consultas e Decisões de Processos de Licenciamento Ambiental da Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável (Semad) e na Infraestrutura de Dados Espaciais (IDE) do Sistema Estadual do Meio Ambiente (Sisema) o texto realiza, inicialmente, a caracterização da institucionalização da política ambiental em Minas Gerais. Em seguida, analisa as mudanças recentes do licenciamento ambiental neste estado e, por fim, indica suas implicações territoriais, a partir do avanço da fronteira do setor mineral e dos territórios corporativos da mineração. As análises das mudanças no licenciamento e da expansão do setor mineral no estado abarcam o período entre 2013 e 2022. territoriais Gerais bibliográfica Semad (Semad IDE (IDE Sisema (Sisema realiza inicialmente seguida fim 201 2022 20 202 2

RESUMEN: El proceso de corrección manual de ensayos presenta dificultades como el tiempo dedicado a la corrección y devolución al alumno. Para las escuelas, las universidades y el Examen Nacional de Enseñanza Secundaria en Brasil (Enem), tal actividad demanda tiempo y costo para la evaluación de los textos producidos. La evasión del tema es uno de los elementos evaluados en la redacción del Enem que puede anular el ensayo. El análisis automático de ensayos con la aplicación de técnicas y métodos de Procesamiento del Lenguaje Natural, Minería de Texto y otras técnicas de Inteligencia Artificial se ha mostrado prometedor en el proceso de evaluación automatizada del lenguaje escrito. El objetivo de esta investigación es comparar diferentes técnicas de Inteligencia Artificial para la clasificación de evasión del tema en textos e identificar aquella con mejor resultado para habilitar un sistema inteligente de corrección de ensayos. Por lo tanto, se llevaron a cabo experimentos computacionales para clasificar estos textos con el fin de normalizar, identificar patrones y clasificar los ensayos en 1.320 ensayos en lengua portuguesa en 119 temas diferentes. Los resultados indican que el clasificador Red Neuronal Convolucional obtuvo mayor gano con relación a los demás clasificadores analizados, tanto en precisión como en relación con los resultados de falsos positivos, métricas de precisión, Recall e F1-Score. La solución validada en esta investigación contribuye a impactar positivamente el trabajo de los docentes y las instituciones educativas, al reducir el tiempo y los costos asociados al proceso de evaluación de ensayos. RESUMEN alumno escuelas Enem, , (Enem) producidos ensayo Natural escrito normalizar 1320 1 320 1.32 11 analizados positivos F1Score. F1Score FScore F1 Score. Score F F1-Score educativas (Enem 132 32 1.3 13 3 1.

ABSTRACT: The process of manual correction of essays causes some difficulties, among which we point out the time spent for correction and feedback to the student. For institutions such as elementary schools, universities, and the National High School Exam in Brazil (Enem), such activity demands time and cost for the evaluation of the texts produced. Going off-topic is one of the items evaluated in the Enem essay that can nullify the whole essay produced by the candidate. In this context, the automatic analysis of essays with the application of techniques and methods of Natural Language Processing, Text Mining, and other Artificial Intelligence techniques has shown to be promising in the process of automated evaluation of written language. The goal of this research is to compare different AI techniques for the classification of going off-topic in texts and identify the one with the best result to enable a smart correction system for essays. Therefore, computer experiments were carried out to classify these texts to normalize, identify patterns, and classify the essays in 1,320 Brazilian Portuguese essays on 119 different topics. The results indicate that the Convolutional Neural Network classifier obtained greater gain concerning the other classifiers analyzed, both in accuracy and about the results of false positives, the precision of metrics, Recall, and F1-Score. In conclusion, the solution validated in this research contributes to positively impacting the work of teachers and educational institutions, by reducing the time and costs associated with the essay evaluation process. ABSTRACT difficulties student schools universities Enem, , (Enem) offtopic off topic candidate context Processing Mining language Therefore normalize patterns 1320 1 320 1,32 11 topics analyzed positives metrics Recall F1Score. F1Score FScore F1 Score. Score F F1-Score conclusion (Enem 132 32 1,3 13 3 1,

RESUMO: O processo de correção manual de redações acarreta algumas dificuldades, dentre as quais se apontam o tempo dispendido para a correção e a devolutiva de resposta ao aluno. Para instituições como escolas de ensino básico e fundamental, universidades e o Exame Nacional do Ensino Médio (Enem), tal atividade demanda tempo e custo para a avaliação dos textos produzidos. A fuga ao tema é um dos itens avaliados na redação do Enem que pode anular a redação produzida pelo candidato. Neste contexto, a análise automática de redações com a aplicação de técnicas e métodos de Processamento de Linguagem Natural, Mineração de Textos e outras técnicas de Inteligência Artificial tem-se revelado promissora no processo de avaliação automatizada da linguagem escrita. O objetivo desta pesquisa é comparar diferentes técnicas de Inteligência Artificial para classificação de fuga ao tema em textos e identificar aquela com melhor resultado para viabilizar um sistema de correção inteligente de redações. Para tanto, foram executados experimentos computacionais em 1.320 redações elaboradas em língua portuguesa visando a classificação desses textos para normalizar, identificar padrões e categorizar as redações em 119 temas diferentes. Os resultados indicam que o classificador Rede Neural Convolucional obteve maior ganho em relação aos demais classificadores analisados, tanto em acurácia quanto em relação aos resultados de falsos positivos, métricas de precisão, Recall e F1-Score. Como conclusão, a solução validada nesta pesquisa contribui para impactar positivamente o trabalho de professores e instituições de ensino, por meio da redução de tempo e custos associados ao processo de avaliação de redações. RESUMO dificuldades aluno fundamental Enem, , (Enem) produzidos candidato contexto Natural temse tem escrita 1320 1 320 1.32 normalizar 11 analisados positivos precisão F1Score. F1Score FScore F1 Score. Score F F1-Score conclusão (Enem 132 32 1.3 13 3 1.

ABSTRACT One of the principles of digital democracy is to actively inform citizens and mobilize them to participate in the political debate. This paper introduces a tool that processes public political documents to make information accessible to citizens and specific professional groups. In particular, we investigate and develop artificial intelligence techniques for text mining from the Portuguese Diário da Assembleia da República to partition, analyze, extract and synthesize information contained in the minutes of parliamentary sessions. We also developed dashboards to show the extracted information in a simple and visual way, such as summaries of speeches and topics discussed. Our main objective is to increase transparency and accountability between elected officials and voters, rather than characterizing political behavior. debate groups particular partition analyze sessions way discussed voters behavior

RESUMO Um dos princípios da democracia digital é informar ativamente os cidadãos e mobilizá-los para participarem no debate político. Este artigo apresenta uma ferramenta de processamento de documentos políticos públicos para tornar as informações mais acessíveis aos cidadãos e grupos profissionais específicos. Em particular, investigamos e desenvolvemos técnicas de Inteligência Artificial para mineração de textos do Diário da Assembleia da República de Portugal para particionar, analisar, extrair e sintetizar a informação das atas das sessões parlamentares. Desenvolvemos ainda dashboards que mostram as informações extraídas de forma simples e visual, como resumos de falas e tópicos discutidos. O nosso objetivo principal é, mais do que caracterizar o comportamento político, aumentar a transparência e a responsabilidade dos eleitores e das autoridades eleitas. mobilizálos mobilizá los político específicos particular particionar analisar parlamentares visual discutidos eleitas

ABSTRACT This research proposes a comprehensive deep-learning algorithm to understand the role of social media in consumer perception of green consumption. After the COVID-19 pandemic, society has shown increased focus on the relationship between people and nature. Achieving sustainable development goals requires promoting green consumption, which necessitates understanding and influencing public attitudes toward sustainability. While previous studies have explored green consumption using behavioral models and surveys, they often overlook the perspective of social media. This study uses deep learning techniques to analyze social media data, including text and video content, to gain insights into consumer behavior and preferences. The study entails collecting data from X (former Twitter) and YouTube, developing deep learning algorithms for text classification, and creating a visualization and reporting system. More specifically, this study aims to analyze the impact of social media information sharing on society’s green purchasing intentions and proposes advanced architectures for text mining specifically the LDA method. This study highlights the valuable insights from analyzing social media discourse on green consumption. Trends, emotional attitudes, and engagement were examined using text mining and sentiment analysis. The study reveals platform-specific differences in sentiment and identifies influential keywords and phrases. The analysis also uncovers emotional responses and key factors associated with the discourse on green consumption. The findings can inform future strategies for promoting sustainable consumption. The study concludes by emphasizing the importance of further research to explore the discrepancies between platforms and harness the implications of these findings for sustainable consumption strategies. deeplearning COVID19 COVID 19 COVID-1 pandemic nature sustainability surveys content preferences former Twitter YouTube classification system societys s method Trends platformspecific platform specific phrases COVID1 1 COVID-

RESUMO Esta pesquisa propõe um algoritmo abrangente de aprendizado profundo para compreender o papel das redes sociais na percepção do consumidor em relação ao consumo sustentável. Após o surgimento da Covid-19, a sociedade tem apresentado um foco maior sobre a relação entre as pessoas e a natureza. Alcançar os objetivos de desenvolvimento sustentável requer a promoção do consumo verde, o que exige compreender e influenciar as atitudes públicas em relação à sustentabilidade. Enquanto estudos anteriores exploraram o consumo sustentável usando modelos comportamentais e pesquisas, muitas vezes negligenciaram a perspectiva das redes sociais. Utilizando técnicas de aprendizado profundo, este estudo visa analisar dados das redes sociais, incluindo conteúdo de texto e vídeo, para obter insights sobre o comportamento e preferências do consumidor. O estudo envolve a coleta de dados do X (antigo Twitter) e do YouTube, o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo para classificação de texto e a criação de um sistema de visualização e relatório. Mais especificamente, este estudo visa analisar o impacto do compartilhamento de informações nas redes sociais nas intenções de compra sustentável da sociedade e propor arquiteturas avançadas para mineração de texto, especificamente o método LDA. Este estudo destaca os insights obtidos da análise do discurso das redes sociais sobre o consumo sustentável. Tendências, atitudes emocionais e engajamento foram examinados usando mineração de texto e análise de sentimento. O estudo revela diferenças específicas da plataforma no sentimento e identifica palavraschave e frases influentes. A análise também revela respostas emocionais e fatores-chave associados ao discurso sobre consumo sustentável. Os resultados podem apoiar na construção de futuras estratégias para promover o consumo sustentável. O estudo conclui enfatizando a importância de pesquisas adicionais para explorar as discrepâncias entre as plataformas e aproveitar as implicações dessas descobertas para estratégias de consumo sustentável. Covid19, Covid19 Covid 19, 19 Covid-19 natureza verde sustentabilidade vídeo antigo Twitter YouTube relatório LDA Tendências influentes fatoreschave fatores chave Covid1 1 Covid-1 Covid-

RESUMEN Este artículo de investigación propone un algoritmo de aprendizaje profundo integral para comprender el papel de las redes sociales en la percepción del consumidor hacia el consumo verde. Después del brote de la COVID-19, la sociedad ha mostrado un mayor enfoque en la relación entre las personas y la naturaleza. Lograr los objetivos de desarrollo sostenible requiere promover el consumo verde, lo que implica comprender e influir en las actitudes públicas hacia la sostenibilidad. Si bien investigaciones previas han explorado el consumo verde utilizando modelos de comportamiento y encuestas, a menudo pasan por alto la perspectiva de las redes sociales. Aprovechando técnicas de aprendizaje profundo, este estudio tiene como objetivo analizar datos de las redes sociales, incluido contenido de texto y video, para obtener información sobre el comportamiento y las preferencias del consumidor. El estudio implica la recopilación de datos de X (anteriormente Twitter) y YouTube, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo para la clasificación de texto y la creación de un sistema de visualización e informes. Más específicamente, este estudio tiene como objetivo analizar el impacto de compartir información en las redes sociales en las intenciones de compra verde de la sociedad y proponer arquitecturas avanzadas para la minería de texto, específicamente el método LDA. Este estudio destaca las valiosas ideas obtenidas al analizar el discurso en las redes sociales sobre el consumo verde. Se examinaron tendencias, actitudes emocionales y participación mediante minería de texto y análisis de sentimiento. El estudio revela diferencias específicas de la plataforma en el sentimiento e identifica palabras clave y frases influyentes. El análisis también descubre respuestas emocionales y factores clave asociados con el discurso sobre el consumo verde. Los hallazgos pueden informar estrategias futuras para promover el consumo sostenible. El estudio concluye enfatizando la importancia de investigaciones adicionales para explorar las discrepancias entre plataformas y aprovechar las implicaciones de estos hallazgos para las estrategias de consumo sostenible. COVID19, COVID19 COVID 19, 19 COVID-19 naturaleza sostenibilidad encuestas video anteriormente Twitter YouTube informes LDA tendencias influyentes COVID1 1 COVID-1 COVID-

Abstract: Automatic identification of negation, uncertainty, and named entities are tasks of vital importance for clinical text mining. While several works have been published in English, only in recent years Spanish cases have been considered. In this work, we present a transfer learning framework based on a RoBERTa model pre-trained with biomedical documents and on multilingual BERT to identify diseases and organisms mentions as well as negations and uncertainty cues and scopes as a sequence labeling problem, utilizing the fact clinical datasets in Spanish for these four tasks. Our approach achieves results comparable to the state-of-the-art organism mentions identification and negation identification, competitive results in identifying diseases, and establishing state-of-the-art for uncertainty identification. Additionally, to remedy the lack of a unified dataset for the four tasks addressed, models to tackle them have been integrated into a web application that we built to allow effective clinical text mining in Spanish. The source code of this work is publicly available as well as the web application.

Resumen: El siguiente artículo de revisión documental analiza los riesgos y consecuencias socioeconómicas del lavado de activos en la zona fronteriza de Colombia y Venezuela (Norte de Santander-Táchira), por medio de la minería de textos y la exploración documental, con la finalidad de identificar los principales efectos negativos que trae consigo el blanqueo de capitales en el desarrollo del país y las consecuencias adversas que dicha actividad acarrea para el crecimiento económico de la región; se caracterizan factores específicos, como la economía subterránea, y los efectos desfavorables para el desarrollo de la sociedad. Se llega a la conclusión de que en las zonas fronterizas tiene mayor incidencia esta práctica delictiva, ya que el contrabando, que es una forma frecuente de blanquear capital, está allí más presente que en zonas céntricas del país. Esto puede deberse a la dificultad, por parte del Estado, de auditar las operaciones bilaterales fronterizas.

Abstract: This literature review article analyzes the risks and socioeconomic consequences of money laundering in the border area of Colombia and Venezuela (North Santander-Táchira) through text mining and documentary exploration. The aim is to identify the main negative effects brought about by money laundering on the country's development and the adverse consequences this activity has on the economic growth of the region. Specific factors, such as the underground economy, are characterized, along with the unfavorable effects on societal development. The conclusion is drawn that this criminal practice has a greater impact in border areas, where smuggling, a common form of money laundering, is more prevalent than in central areas of the country. This could be attributed to the state's difficulty in auditing bilateral border operations.

Resumo: Este artigo de revisão documental analisa os riscos e as consequências socioeconómicas da lavagem de dinheiro na zona de fronteira entre Colômbia e Venezuela (Norte de Santander-Táchira), por meio da mineração de textos e exploração documental, com o objetivo de identificar os principais efeitos negativos do branqueamento de capitais no desenvolvimento do país e as consequências adversas que essa atividade acarreta para o crescimento económico da região. São caracterizados fatores específicos, como a economia subterrânea, efeitos desfavoráveis para o desenvolvimento da sociedade. Conclui-se que essa prática criminosa tem maior incidência nas áreas de fronteira, pois o contrabando, uma forma comum de branqueamento de capitais, está mais presente nessas regiões do que em áreas centrais do país. Isso pode ser devido à dificuldade do Estado em auditar as operações bilaterais na fronteira.