Informação, Dados e Tecnologia
Guilherme Ataíde Dias
Universidade Federal da Paraíba (UFPB) | guilhermeataide@ccsa.ufpb.br | https://orcid.org/0000-0001-6576-0017 | https://lattes.cnpq.br/9553707435669429
Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba – UFPB Campus II (1990), Bacharel em Direito pelo Centro Universitário de João Pessoa – UNIPE (2010), Mestre em Organization & Management pela Central Connecticut State University – CCSU (1995), Doutor em Ciência da Informação (Ciências da Comunicação) pela Universidade de São Paulo – USP (2003) e Pós-Doutor pela UNESP (2011). Atualmente é professor Associado III na Universidade Federal da Paraíba, lotado no Departamento de Ciência da Informação. Está envolvido com a Pós-Graduação através do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e Programa de Pós-Graduação em Administração, ambos da UFPB. Tem interesse de pesquisa nas seguintes temáticas: Representação do Conhecimento; Arquitetura da Informação; Segurança da Informação; Tecnologias da Informação e Comunicação; Informação em Saúde; Redes Sociais; Software Livre; Direito, Ética e Propriedade Intelectual no Ciberespaço; Gestão de Dados Científicos; Informação Jurídica; Atualmente é Bolsista de Produtividade em Pesquisa (PQ) do CNPq.
Moisés Lima Dutra
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) | moises.dutra@ufsc.br | https://orcid.org/0000-0003-1000-5553 | https://lattes.cnpq.br/1973469817655034
Professor Adjunto da Universidade Federal de Santa Catarina, Departamento de Ciência da Informação. Doutor em Computação pela Universidade de Lyon 1, França (2009). Mestre em Engenharia Elétrica, subárea Automação e Sistemas (2005) e Bacharel em Computação (1998) pela Universidade Federal de Santa Catarina. Suas atuais linhas de pesquisa estão relacionadas a Inteligência Artificial Aplicada (Machine Learning, Deep Learning, Web Semântica, Linked Data) e a Data Science (Text Mining, Big Data, IoT). Está vinculado ao grupo de pesquisa ITI-RG (Inteligência, Tecnologia e Informação - Research Group).
Fábio Mosso Moreira
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | fabio.moreira@unesp.br | https://orcid.org/0000-0002-9582-4218 | https://lattes.cnpq.br/1614493890723021
Graduado em Administração de Empresas pela Faculdade de Ciências e Engenharia (UNESP/Tupã). Mestrado concluído em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Doutorado em andamento Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Atua como membro do Grupo de Pesquisa Novas Tecnologias em Informação - GPNTI (UNESP/Marília) e Grupo de Pesquisa Tecnologia de Acesso a Dados -GPTAD (UNESP / Tupã). Editor de Conteúdo da Revista Eletrônica Competências Digitais para Agricultura Familiar (RECoDAF). Possui Habilidade Profissional Técnica em Informática pela ETEC Massuyuki Kawano - Centro Paula Souza de Tupã. Tem experiência profissional na área de Sistemas de Informação ERP para Operações de Logística. Atualmente realiza pesquisas com foco na investigação de temas ligados à utilização de recursos digitais para a disponibilização e acesso a dados governamentais de Políticas Públicas no âmbito dos pequenos produtores.
Fernando de Assis Rodrigues
Universidade Federal do Pará (UFPA) | fernando@rodrigues.pro.br | https://orcid.org/0000-0001-9634-1202 | https://lattes.cnpq.br/5556499513805582
Professor Adjunto no Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, lotado na Faculdade de Arquivologia da Universidade Federal do Pará. Doutor e Mestre em Ciência da Informação pela UNESP - Universidade Estadual Paulista. Especialista em Sistemas para Internet pela UNIVEM - Centro Universitário Eurípides de Marília. Bacharel em Sistemas de Informação pela USC - Universidade do Sagrado Coração. Membro dos grupos de pesquisa GPNTI - Novas Tecnologias em Informação e GPTAD - Tecnologias de Acesso a Dados (UNESP), GPIDT - Informação, Dados e Tecnologia (USP) e GPDM - Dados e Metadados (UFSCar). Editor do periódico RECoDAF - Revista Eletrônica Competências Digitas para a Agricultura Familiar. Atua nas áreas da Ciência da Informação e da Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Bancos de Dados, Tecnologia de Informação e Comunicação e Ambientes Informacionais Digitais, focado principalmente nos seguintes temas: Coleta de Dados, Dados, Acesso a Dados, Serviços de Redes Sociais Online, Linked Data, Linked Open Data, Metadados, Internet Applications, Linguagens de Programação, Banco de Dados e Bases de Dados, Privacidade, Governo eletrônico, Open Government Data e Transparência Pública.
Ricardo César Gonçalves Sant'Ana
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | ricardo.santana@unesp.br | https://orcid.org/0000-0003-1387-4519 | https://lattes.cnpq.br/1022660730972320
Professor Associado da Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Engenharias - FCE, Campus de Tupã, em regime de dedicação exclusiva, onde é Presidente da Comissão de Acompanhamento e Avaliação dos cursos de Graduação - CAACG, Coordenador Local do Centro de Estudos e Práticas Pedagógicas - CENEPP e Ouvidor Local. Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista, Campus de Marília. Graduado em Matemática e Pedagogia, Mestrado em Ciência da Informação (2002), Doutorado em Ciência da Informação (2008) e Livre-Docente em Sistemas de Informações Gerenciais pela UNESP (2017). Possui especializações em Orientação à Objetos (1996) e Gestão de Sistemas de Informação (1998). Parecerista ad hoc de periódicos e de agências de fomento. Lider do Grupo de Pesquisa - Tecnologias de Acesso a Dados (GPTAD) e membro do Grupo de Pesquisa - Novas Tecnologias em Informação GPNTI. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atualmente realiza pesquisas com foco em: ciência da informação e tecnologia da informação, investigando temas ligados ao Ciclo de Vida dos Dados, Transparência e ao Fluxo Informacional em Cadeias Produtivas. Atuou como professor na Faccat Faculdade de Ciências Contábeis e Administração de Tupã, onde coordenou curso de Administração com Habilitação em Análise de Sistemas por dez anos e o curso de Licenciatura em Computação. Atuou no setor privado como consultor, integrador e pesquisador de novas tecnologias informacionais de 1988 a 2004.
Organizadores
Guilherme Ataíde Dias
Universidade Federal da Paraíba (UFPB) | guilhermeataide@ccsa.ufpb.br | https://orcid.org/0000-0001-6576-0017 | https://lattes.cnpq.br/9553707435669429
Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba – UFPB Campus II (1990), Bacharel em Direito pelo Centro Universitário de João Pessoa – UNIPE (2010), Mestre em Organization & Management pela Central Connecticut State University – CCSU (1995), Doutor em Ciência da Informação (Ciências da Comunicação) pela Universidade de São Paulo – USP (2003) e Pós-Doutor pela UNESP (2011). Atualmente é professor Associado III na Universidade Federal da Paraíba, lotado no Departamento de Ciência da Informação. Está envolvido com a Pós-Graduação através do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e Programa de Pós-Graduação em Administração, ambos da UFPB. Tem interesse de pesquisa nas seguintes temáticas: Representação do Conhecimento; Arquitetura da Informação; Segurança da Informação; Tecnologias da Informação e Comunicação; Informação em Saúde; Redes Sociais; Software Livre; Direito, Ética e Propriedade Intelectual no Ciberespaço; Gestão de Dados Científicos; Informação Jurídica; Atualmente é Bolsista de Produtividade em Pesquisa (PQ) do CNPq.
Moisés Lima Dutra
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) | moises.dutra@ufsc.br | https://orcid.org/0000-0003-1000-5553 | https://lattes.cnpq.br/1973469817655034
Professor Adjunto da Universidade Federal de Santa Catarina, Departamento de Ciência da Informação. Doutor em Computação pela Universidade de Lyon 1, França (2009). Mestre em Engenharia Elétrica, subárea Automação e Sistemas (2005) e Bacharel em Computação (1998) pela Universidade Federal de Santa Catarina. Suas atuais linhas de pesquisa estão relacionadas a Inteligência Artificial Aplicada (Machine Learning, Deep Learning, Web Semântica, Linked Data) e a Data Science (Text Mining, Big Data, IoT). Está vinculado ao grupo de pesquisa ITI-RG (Inteligência, Tecnologia e Informação - Research Group).
Fábio Mosso Moreira
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | fabio.moreira@unesp.br | https://orcid.org/0000-0002-9582-4218 | https://lattes.cnpq.br/1614493890723021
Graduado em Administração de Empresas pela Faculdade de Ciências e Engenharia (UNESP/Tupã). Mestrado concluído em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Doutorado em andamento Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Atua como membro do Grupo de Pesquisa Novas Tecnologias em Informação - GPNTI (UNESP/Marília) e Grupo de Pesquisa Tecnologia de Acesso a Dados -GPTAD (UNESP / Tupã). Editor de Conteúdo da Revista Eletrônica Competências Digitais para Agricultura Familiar (RECoDAF). Possui Habilidade Profissional Técnica em Informática pela ETEC Massuyuki Kawano - Centro Paula Souza de Tupã. Tem experiência profissional na área de Sistemas de Informação ERP para Operações de Logística. Atualmente realiza pesquisas com foco na investigação de temas ligados à utilização de recursos digitais para a disponibilização e acesso a dados governamentais de Políticas Públicas no âmbito dos pequenos produtores.
Fernando de Assis Rodrigues
Universidade Federal do Pará (UFPA) | fernando@rodrigues.pro.br | https://orcid.org/0000-0001-9634-1202 | https://lattes.cnpq.br/5556499513805582
Professor Adjunto no Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, lotado na Faculdade de Arquivologia da Universidade Federal do Pará. Doutor e Mestre em Ciência da Informação pela UNESP - Universidade Estadual Paulista. Especialista em Sistemas para Internet pela UNIVEM - Centro Universitário Eurípides de Marília. Bacharel em Sistemas de Informação pela USC - Universidade do Sagrado Coração. Membro dos grupos de pesquisa GPNTI - Novas Tecnologias em Informação e GPTAD - Tecnologias de Acesso a Dados (UNESP), GPIDT - Informação, Dados e Tecnologia (USP) e GPDM - Dados e Metadados (UFSCar). Editor do periódico RECoDAF - Revista Eletrônica Competências Digitas para a Agricultura Familiar. Atua nas áreas da Ciência da Informação e da Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Bancos de Dados, Tecnologia de Informação e Comunicação e Ambientes Informacionais Digitais, focado principalmente nos seguintes temas: Coleta de Dados, Dados, Acesso a Dados, Serviços de Redes Sociais Online, Linked Data, Linked Open Data, Metadados, Internet Applications, Linguagens de Programação, Banco de Dados e Bases de Dados, Privacidade, Governo eletrônico, Open Government Data e Transparência Pública.
Ricardo César Gonçalves Sant'Ana
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | ricardo.santana@unesp.br | https://orcid.org/0000-0003-1387-4519 | https://lattes.cnpq.br/1022660730972320
Professor Associado da Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Engenharias - FCE, Campus de Tupã, em regime de dedicação exclusiva, onde é Presidente da Comissão de Acompanhamento e Avaliação dos cursos de Graduação - CAACG, Coordenador Local do Centro de Estudos e Práticas Pedagógicas - CENEPP e Ouvidor Local. Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista, Campus de Marília. Graduado em Matemática e Pedagogia, Mestrado em Ciência da Informação (2002), Doutorado em Ciência da Informação (2008) e Livre-Docente em Sistemas de Informações Gerenciais pela UNESP (2017). Possui especializações em Orientação à Objetos (1996) e Gestão de Sistemas de Informação (1998). Parecerista ad hoc de periódicos e de agências de fomento. Lider do Grupo de Pesquisa - Tecnologias de Acesso a Dados (GPTAD) e membro do Grupo de Pesquisa - Novas Tecnologias em Informação GPNTI. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atualmente realiza pesquisas com foco em: ciência da informação e tecnologia da informação, investigando temas ligados ao Ciclo de Vida dos Dados, Transparência e ao Fluxo Informacional em Cadeias Produtivas. Atuou como professor na Faccat Faculdade de Ciências Contábeis e Administração de Tupã, onde coordenou curso de Administração com Habilitação em Análise de Sistemas por dez anos e o curso de Licenciatura em Computação. Atuou no setor privado como consultor, integrador e pesquisador de novas tecnologias informacionais de 1988 a 2004.
Identificação de Entidades Destaque para a Melhoria da Análise de Vínculos
Páginas: 363 - 380
Autores
Roberto Zaina
Federal University of Santa Catarina (UFSC) | rzaina@gmail.com | https://orcid.org/0000-0002-1887-5951 | https://lattes.cnpq.br/2044312005144633
É Bacharel em Direito pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2003) e Especialista em Business Intelligence pela Universidade Positivo (2017). Foi Oficial do Exército Brasileiro de 2001 a 2007. É Agente de Polícia Federal desde 2007. Tem experiência profissional nas áreas de Direito Penal, Processual Penal, Tecnologia da Informação e Análise de Dados. É professor em cursos da Academia Nacional de Polícia (Polícia Federal), da Secretaria Nacional de Segurança Pública e do Departamento de Recuperação de Ativos e Cooperação Jurídica Internacional.
Vinicius Faria Culmant Ramos
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) | v.ramos@ufsc.br | https://orcid.org/0000-0002-8319-743X | https://lattes.cnpq.br/0442142220296336
Professor Adjunto da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) campus Araranguá. Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela UFRJ, Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ e Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação com acordo de co-tutela entre a COPPE/UFRJ e a Universidade Tecnlógica de Eindhoven (HOL). Atualmente, trabalha com pesquisa e desenvolvimento de metodologias e ferramentas tecnológicas para o tratamento e análise de grande quantidade de dados (Big Data) em redes sociais. Suas pesquisas também são voltadas para o ensino de programação de computadores e o desenvolvimento de ambientes construtivistas de aprendizagem presenciais e a distância com o uso de novas tecnologias digitais da informação e comunicação. Atua principalmente nos seguintes temas: tecnologia educacional, educação a distância, novas tecnologias da Web, sistemas adaptativos, avaliação de sistemas adaptativos, ensino de programação e tratamento e análise de big data.
Gustavo Medeiros de Araujo
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) | gustavo.araujo@ufsc.br | https://orcid.org/0000-0003-0572-6997 | https://lattes.cnpq.br/2609254559240670
Doutor em Engenharia de Automação e Sistemas pela UFSC (2013) e mestre em Ciência da Computação pela UFSC (2007). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Automação, com ênfase em Data Science, Machine e Deep Learning e Cyber-Physical System. Possui duas linhas de pesquisa: i) Aplicações com Data Science, Machine e Deep Learning e ii) Protocolos de Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) e MANTEs. Além da formação acadêmica, possui experiência na indústria de software desenvolvendo sistemas de informação para o governo federal e sistemas para a indústria de automação. Atualmente, é professor Adjunto A2 da Universidade Federal de Santa Catarina, membro do Laboratório de Integração Software e Hardware (LISHA) e membro do Laboratório de Engenharia e Ciência de Dados (LECID).
Resumo
A proposta do presente estudo é a de desenvolver um método para a identificação automática de elementos relevantes em Relatórios de Inteligência Financeira. Então, inicialmente, explicamos a adoção de uma métrica específica para indicar suspeitas de lavagem de dinheiro, que é o uso de interpostas pessoas, comumente conhecidas como “laranjas”. Uma forma de se identificar tais pessoas é verificar coincidências de pessoas como empregadas e sócias de empresas que operaram entre si. Detalhamos a metodologia adotada, que se iniciou com a tabulação das operações financeiras do Relatório de Inteligência Financeira e depois com a coleta dos dados relativos aos quadros societários das empresas e dos vínculos empregatícios dos sócios. Posteriormente, foi explicado o desenvolvimento de um script de extração, tratamento e carga dos dados em um programa de Business Intelligence, que trouxe como resultado uma tabela com as prováveis interpostas pessoas. Esta tabela, juntamente com os demais dados, foi importada para um programa de análise de vínculos, que permite visualizar os dados por meio de grafos. O resultado final foi um grafo que destaca as pessoas suspeitas de serem “laranjas” e, desta forma, facilita a análise do investigador.
Palavras-chave: Lavagem de Dinheiro. Interpostas Pessoas. Grafos.
Abstract
The purpose of the present study is to develop a method for the automatic identification of relevant elements in Financial Intelligence Reports. So we initially explained the adoption of a specific metric to indicate suspicions of money laundering, which is the use of interposed people, commonly known as "oranges". One way to identify such people is to verify coincidences of people as employees and members of companies that operated among themselves. We detail the methodology adopted, which began with the tabulation of the financial operations of the Financial Intelligence Report and then with the collection of the data related to the companies' corporate staff and the employment relationships of the members. Subsequently, we explained the development of a script extracting, processing and loading the data into a Business Intelligence program, which resulted in a table with the likely interposed people. This table, along with the other data, was imported into a link analysis program, which allows visualizing the data through graphs. The final result was a graph highlighting the people suspected of being "oranges" and, thus, facilitates the researcher's analysis.
Keywords: Money laundry. Interposed People. Graphs.
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