Pedro Henrique Costa Menezes

Formação complementar

Idiomas

Produções bibliográficas

• MENEZES, PEDRO C. ; SAKIYAMA, KENZO M. ; MARCACINI, RICARDO M. ; JUNIOR, ANTONIO F. L. JACOB ; LOBATO, FÁBIO M.F. . SKORE: Skill-Oriented Extraction Engine from Job Advertisements Using Large Language Models. METHODSX , v. 16, p. 103907, 2026.

• DO CARMO, FERNANDO ALMEIDA ; MENEZES, PEDRO HENRIQUE COSTA ; BARATA, BÁRBARA ADRIANA PIRES ; JACOB, ANTONIO FERNANDO LAVAREDA ; LOBATO, FÁBIO MANOEL FRANÇA . CRM Market Overview: A Case Study of Job Vacancies. In: SBSI '24: XX Brazilian Symposium on Information Systems, 2024, Juiz de Fora Brazil. Proceedings of the 20th Brazilian Symposium on Information Systems, 2024. p. 1.

• MENEZES, PEDRO C. ; CARMO, FABRÍCIO A. DO ; MARCACINI, RICARDO M. ; JACOB JUNIOR, ANTONIO F. L. ; LOBATO, FÁBIO M. F. . Complaint Analysis in Digital Banks: Topic Modeling Based on Large Language Model. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024, Brasil. Anais do XXI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2024), 2024. p. 942.

• COUTO, M. L. ; MENEZES, PEDRO H. C. ; REINHOLD, O. ; MARCACINI, R. ; JACOB, ANTONIO FERNANDO LAVAREDA ; LOBATO, FÁBIO M. F. . Complaint Analysis in Fintech Domain: A Case Study in Brazilian Brokerage Firms. In: Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Workshops (WI-IAT), 2024. Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Workshops (WI-IAT), 2024.

• SILVEIRA, VICTOR I. S. ; MENEZES, PEDRO H. C. ; SILVA, MARCELINO S. ; CARMO, FABRÍCIO A. ; LOBATO, FÁBIO M. F. . Classificação de Linguagem Simples: uma abordagem baseada em Leiturabilidade e Legibilidade. In: Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico, 2024, Brasil. Anais do XII Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico (WCGE 2024), 2024. p. 99.

• MENEZES, PEDRO C. ; BARATA, BARBARA A. P. ; JACOB JUNIOR, ANTONIO F. L. ; LOBATO, FÁBIO M. F. . Market Overview in Social CRM: An Analysis of Job Advertisements. In: 2023 IEEE International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WIIAT), 2023, Venice. 2023 IEEE International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT). Estados Unidos: IEEE, 2023. p. 555.

• MENEZES, PEDRO C. ; JUSTINO, ADRIELSON F. ; BARATA, BARBARA A. P. ; SILVA, MARCELINO S. DA ; JACOB JUNIOR, ANTONIO F. L. ; LOBATO, FÁBIO M. F. . Panorama do mercado no Social CRM: uma análise dos anúncios de emprego. In: Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 e Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2, 2023, Brasil. Anais da III Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 e III Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2 (ERAD-ERAMIA-NO2 2023), 2023. p. 13.

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Identificação de issues, criticidade e probabilidade de resolução de reclamações: uma abordagem baseada em modelos de linguagem, Descrição: As mídias sociais permitem que consumidores e empresas possam interagir, colaborar, criar e compartilhar conteúdos de forma simples, rápida e barata. Esta produção interativa de conteúdos possui grande influência na tomada de decisões de compras por consumidores. Em especial, reviews negativos e reclamações têm extrema valia na avaliação da reputação de uma companhia. Neste contexto, o Social CRM se apresenta como uma estratégia de negócios apoiada por processos e tecnologias que possibilitam a integração das mídias sociais a sistemas tradicionais de CRM. Dentre os inúmeros desafios dessa integração, destacam-se: o grande volume de dados heterogêneos e não estruturados; a dificuldade na identificação do real problema (issues); a verificação de criticidade da issue; e a identificação da probabilidade de resolubilidade. À luz dos desafios, este projeto visa investigar, propor e implementar técnicas de Inteligência Artificial para a extração de conhecimento de Mídias Sociais e automatização de tarefas de gestão de relacionamento com clientes de forma integrada. O objetivo é disponibilizar serviços com os principais artefatos resultantes da pesquisa, atendendo às especificidades das Micro e Pequenas Empresas (MPEs). Para atingir esse objetivo, está prevista a construção de modelos de linguagem específicos para reviews negativos e reclamações, um extrator de issues, um classificador de criticidade de determinada issue e um preditor de probabilidade de resolubilidade. Os artefatos construídos serão validados em ambiente produtivo, aumentando o impacto do estudo e permitindo a publicização em periódicos e conferências de impacto nas áreas de ciência da computação e sistemas de informação. É importante destacar que tanto o candidato à bolsa quanto o supervisor possuem experiências complementares em mineração de texto e gestão de relacionamento com clientes, apresentando um cenário profícuo para produção de alto impacto.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Pedro Henrique Costa Menezes - Integrante / LOBATO, FÁBIO M. F. - Coordenador / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Jacob Antonio Fernando Lavareda - Integrante / Roberto Santana Hermida - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2021 - 2024

  Aprendizado de máquina para otimizar sistema de gestão de relacionamento com os clientes nas mídias sociais, Descrição: O crescente uso de redes sociais impactou significativamente na forma com a qual as empresas se relacionam com os seus clientes. Tais mídias tornaram-se um novo meio de comunicação entre estes atores, mas também representam um repositório valioso sobre a reputação de marcas, produtos e serviços. Este fenômeno fez surgir o conceito de gestão de relacionamento com os clientes por intermédio de redes sociais, conhecido pelo acrônimo Social CRM. O Social CRM inclui estratégias, processos e tecnologias para integrar as redes sociais aos sistemas tradicionais de gestão de relacionamento com os clientes. O Social CRM vem cada vez mais sendo utilizado para o entendimento das empresas em relação à percepção dos consumidores quanto aos seus produtos, serviços e propagandas. Entretanto, a área de Social CRM envolve diversos desafios, principalmente pelo fato das opiniões expressas pelos consumidores em portais e redes sociais estarem em formato textual, o qual é um tipo de dado não estruturado. Nesses textos, além de etapas de limpeza, padronização e estruturação necessária para algoritmos de aprendizado de máquina, os quais serão utilizados neste projeto para automação de tarefas e extração de conhecimento, é necessário identificar algumas partes importantes no texto, como os aspectos de um produto ou serviço. Além disso, há a necessidade de em determinadas aplicações ter que informar a categoria dos textos, por exemplo, sentimento positivo ou sentimento negativo, ou se um texto é sobre vendas, divulgação, ou feedback de um consumidor. Por fim, os textos dessas mídias geralmente são curtos, o que impõe desafios adicionais ao aprendizado de máquinas em dados textuais. Com isso, esse projeto visa investigar, propor e implementar técnicas de aprendizado de máquina para a extração de conhecimento e automação de tarefas na gestão de relacionamento com clientes, além da disponibilização de um serviço contendo os principais métodos resultantes da pesquisa. A saber, serão investigados e desenvolvidos (i) métodos de extração de aspectos a partir de textos de consumidores extraídos em plataformas de reclamação, com o objetivo de obter qual o produto ou serviço se trata uma determinada reclamação; (ii) métodos de classificação semi supervisionada de categorias de marketing para textos de consumidores provenientes de redes sociais, com o objetivo de diminuir a quantidade de exemplos rotulados necessária para obter a automação de maneira satisfatória; (iii) métodos de predição para o score de engajamento de consumidores em relação a postagens em mídias sociais, para definir prioridades de atendimento e de marketing (pré-venda e pós-venda); por fim, os métodos supramencionados serão integrados em um (iv) sistema de informação inteligente voltado para Social CRM. Além dos potenciais de inovação técnico-científico nas áreas de análise de redes sociais, inteligência artificial e business, setores estratégicos para o desenvolvimento econômico nacional, o presente projeto também viabiliza a construção de uma rede de pesquisa multidisciplinar e o desenvolvimento de produtos que atendam as necessidades mercadológicas de empresas que usam as redes sociais para a gestão de relacionamento com os clientes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado profissional: (3) . , Integrantes: Pedro Henrique Costa Menezes - Integrante / LOBATO, FÁBIO M. F. - Coordenador / Olaf Reinhold - Integrante / Marcelino S. da Silva - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Jacob Antonio Fernando Lavareda - Integrante / Éfren Lopes de Souza - Integrante / NOGUEIRA VIANA JULIO AUGUSTO - Integrante / Diego de Azevedo Gome - Integrante / Michel Marialva Yvano - Integrante / Danielle Costa Carrara Couto - Integrante / Gabriele de Sousa Araujo - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO AMAZONIA DE AMPARO A ESTUDOS E PESQUISAS - FAPESPA - Outra / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.

Projetos de desenvolvimento

• 2023 - 2024

  Expansão e consolidação de Cooperação Técnica entre Brasil e Alemanha: prospecção de oportunidades para potencializar o ecossistema de inovação no interior da Amazônia, Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Pedro Henrique Costa Menezes - Coordenador / Olaf Reinhold - Integrante / Reiner Alt - Integrante / Fábio Manoel França Lobato - Integrante / Jéssica Brenda Picanço Leite - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal do Oeste do Pará - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2024

  Gestão de Relacionamento com Clientes Usando Mídias Sociais: aplicações em micro e pequenas empresa, Descrição: Considerando a importância econômica das Micro, Pequenas e Médias Empresas (MPMEs), ue representam cerca de 90 dos negócios e mais de 50 dos empregos em todo o mundo, segundo o Banco Mundial, e sua estreita relação com as mídias sociais e o Social CRM, este projeto visa melhorar a competitividade de MPMEs por meio das mídias sociais. Para tal, são promovidos cursos/treinamentos para capacitar gestores e colaboradores acerca de digitalização e estratégias de Social CRM; provemos também auxílio na implantação de sistemas de informação e na avaliação de impacto de ações estratégicas. O público-alvo majoritário é composto de micro e pequenas empresas, sobretudo da região Oeste do Pará, com enfoque nos setores de turismo e comércio.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Pedro Henrique Costa Menezes - Integrante / LOBATO, FÁBIO M. F. - Coordenador / Olaf Reinhold - Integrante / Jacob Antonio Fernando Lavareda - Integrante / Éfren Lopes de Souza - Integrante / NOGUEIRA VIANA JULIO AUGUSTO - Integrante / Gabriele de Sousa Araujo - Integrante / Reiner Alt - Integrante / Adrielson Ferreira Justino - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.