Projeto “Privacy-aware Contact Tracing with Knowledge Mining Mechanisms to Monitor and Understand the COVID-19 Pandemic”, referente ao aplicativo CovidAPP (covidapp.ufsc.br), coordenado pelos professores Mateus Grellart, Jonata Tyska, Luis Otavio Alvares e Vania Bogorny, recebe suporte e financiamento do HPC Consortium e AWS por 6 meses para 1 milhão de usuários. Mais detalhes estão no site:

https://covid19-hpc-consortium.org/projects

O artigo “Improvements in bASES21: 21st-Century Skills Assessment Model to K12” apresentado pela professora Lúcia Helena Martins-Pacheco na CSEDU 2020 – International Conference on Computer Supported Education (via online streaming devido a pandemia) já está disponível online.

O artigo apresenta o resultado de pesquisa de alunos de graduação do INE/UFSC e do PPGCC/UFSC no âmbito da iniciativa Computação na Escola/INCoD/INE/UFSC.

O artigo “Polemics about Computational Thinking: Digital Competence in Digital Zeitgeist – Continued Search for Answers” apresentado pela professora Lúcia Helena Martins-Pacheco na CSEDU 2020 – International Conference on Computer Supported Education (via online streaming devido a pandemia) já está disponível online.

O artigo representa resultados de pesquisa em conjunto com a doutoranda Nathalia da Cruz Alves do PPGCC/UFSC e da professora Christiane Gresse von Wangenheim no âmbito da iniciativa Computação na Escola/INCoD/INE/UFSC.

Na live do Grupo de Interesse de Educação em Computação/SBC, a Nathalia apresenta o artigo “A Large-scale Evaluation of a Rubric for the Automatic Assessment of Algorithms and Programming Concepts”, publicado no SIGCSE de 2020, como resultado da sua pesquisa no doutorado no PPGCC no ambito da iniciativa Computação na Escola/INCoD/INE/UFSC.

Alves, N. da C., Gresse von Wangenheim, C., Hauck, J. C. R., Borgatto. A Large-scale Evaluation of a Rubric for the Automatic Assessment of Algorithms and Programming Concepts. In: Proc. of the 51st ACM Technical Symposium on Computer Science Education, Portland/USA, 2020, Pages 556–562.

O PPGCC vem incrementando a sua internacionalização através da participação em projetos de pesquisa com parceiros de diversos países. Nos últimos meses, os professores Vania Bogorny e Ronaldo dos Santos Mello realizaram visitas técnicas, no âmbito dos projetos de pesquisa MASTER (com recursos da União Europeia), MATCH (com recursos da FAPESC) e Big Data Analytics (com recursos do CAPES/PRINT) a parceiros de pesquisa em Universidades de Halifax, Canadá, e Atenas, na Grécia, respectivamente. O aluno de mestrado Lucas May Petry, com recursos do governo Canadense (chamado ELAP), desenvolveu atividades de pesquisa durante o ano de 2019 também no Canadá. Alunos de doutorado do PPGCC (Luiz Henrique Zambom Santana, Bruno Agostinho e Fernanda Oliveira) visitaram parceiros do projeto MASTER em Pisa, na Itália.  

Em 2019, também o INE e o PPGCC receberam visitas de pesquisadores  do CNR, Itália, da Universidade de Ottawa, Canadá, e da Universidade de Harokopio, Grécia. Durante estas visitas, vários alunos de Graduação e Pós-Graduação tiveram a oportunidade de interagir com os pesquisadores estrangeiros. Além disso, professores pesquisadores canadenses das Universidades de Ottawa e Carleton permaneceram diversos meses no INE e já atuam como coorientadores de trabalhos de alunos do PPGCC.

Todas essas visitas resultaram em novas frentes de pesquisa, algumas delas já com resultados publicados em eventos e periódicos de alta qualidade. É o PPGCC se tornando visível para o mundo com parcerias e pesquisas de excelência!

Maiores detalhes sobre algumas dessas parcerias internacionais do PPGCC podem ser encontradas na última newsletter do projeto MASTER em anexo a esta notícia.MASTER-magazine-4-April 2020-4

O resultado do processo seletivo 2020/1, descrito no Edital No 1/2020/PET INFORMÁTICA/UFSC, encontra-se no link abaixo:

Resultado

Para colaborar com o esforço contra a epidemia do coronavírus, um grupo de desenvolvedores voluntários de Santa Catarina coordenado pelos professores Jônata Tyska e Vania Bogorny, em conjunto com um grupo europeu liderado pelo italiano Luca Mastrostefano, está desenvolvendo um aplicativo para celular que permite detectar e notificar pessoas de forma completamente anônima caso tenham tido contato próximo (<2m) com casos suspeitos ou confirmados de coronavírus.

Privacidade e Funcionamento

O objetivo é a criação de um aplicativo para notificação de possíveis contágios, tendo como prioridade a garantia da preservação da privacidade dos usuários do aplicativo. Este grupo acredita que o desenvolvimento de tecnologias que invadam a privacidade dos indivíduos não serão utilizadas por parte considerável da população, frustrando tais iniciativas. A solução em desenvolvimento pelo grupo é composta por um aplicativo móvel, com dois tipos de usuários, população em geral e profissionais de saúde, e uma aplicação web para gestores. O aplicativo móvel irá coletar os encontros físicos entre pessoas, através de identificadores anônimos, usando a tecnologia bluetooth dos telefones celulares. Bluetooth é uma tecnologia que detecta outros dispositivos próximos sem armazenar a localização física (geográfica) de cada indivíduo, ou qualquer informação que identifique pessoas. Serão armazenados apenas os encontros entre bluetooths, a data, a distância, e a duração deles. Profissionais de saúde marcam usuários como casos confirmados ou suspeitos, através da leitura do identificador anônimo diretamente do telefone do paciente. A partir disso, todas as pessoas que tiveram contato com este paciente nos últimos 14 dias (período de incubação da doença) recebem uma notificação através do aplicativo proposto, com mensagem definida pelos gestores de saúde, infectologistas e especialistas da área.

Por que essa solução faz a diferença?

Por um lado, porque não rastreia a localização espacial dos usuários. Outros aplicativos desenvolvidos pelo MIT e países como Koreia, Israel, Singapura, etc, utilizam a trajetória ou número do celular do usuário, invadindo assim a privacidade dos indivíduos.

Por outro lado, porque permite uma quarentena mais inteligente. Pode recomendar a quarentena ou isolamento apenas para um grupo de pessoas e não toda a população. Profissionais da saúde poderão alertar pessoas que entraram em contato com infectados e informar as autoridades sanitárias sobre o nível de isolamento em relação às medidas adotadas.

A solução será ainda muito útil depois do pico da epidemia, quando as pessoas começarem a sair do atual isolamento, evitando ou minimizando uma segunda onda de contaminação.

Por que não utilizar o GPS dos dispositivos e rastrear usuários?

A solução proposta não utiliza o GPS por diversas razões: (i) GPS não funciona bem em locais fechados como shoppings, edifícios, etc (ii) não possui a precisão necessária para a detecção de encontros, (iii) gera um grande volume de dados (big data) inviável de ser processado em tempo real, portanto não é escalável e nenhum computador comportaria o processamento ágil dos dados em caso de uso por grande parte da população, e (iv) invade a privacidade dos usuários, que se sentiriam vigiados. O grupo enfatiza que a discussão acerca do respeito da privacidade dos usuários vai muito além da discussão ética e de garantia de direitos individuais, algo que também acreditam ser fundamentais. A única forma deste tipo de solução produzir resultados satisfatórios está na adoção global por parte do maior número de pessoas possível. Assim, soluções que invadam a privacidade dos usuários, os rastreiem e identifiquem, terão sua adesão seriamente comprometida, tornando a solução ineficaz e incompleta.

Outras funcionalidades

Além de detectar de forma anônima o contato com usuários suspeitos e infectados, cada cidadão poderá informar pelo aplicativo sua idade e doenças preexistentes, e também reportar a presença de sintomas. Na área gerencial, os gestores de saúde definirão as regras de quais, e quando, notificações devem ser enviadas aos usuários. Tais regras serão baseadas na quantidade e duração de encontros com casos confirmados ou suspeitos, no perfil de risco de cada usuário e na existência de sintomas. Pela interface gerencial, será também possível consultar relatórios com estatísticas sumarizadas, sem a identificação de usuários, mas que informem aos gestores o andamento da quarentena através do percentual de contatos ocorridos entre as pessoas.

site do projeto: www.inf.ufsc.br/~vania/coronavirus