Palestras – WebMedia 2026

Abstract

This keynote presents advances in wearable technologies designed to support the emotional regulation of neurodivergent adults. In the talk, Dr. Motti addresses how the development and evaluation of AI models contribute to monitoring variability in users’ emotional states and identification of performance indicators during the execution of manual tasks. Drawing on the results of a decade of interdisciplinary research projects conducted in partnership with neurodivergent communities, the presentation showcases wearable applications developed to classify sensor data, physiological signals, and deliver prompt interventions. The presentation also discusses how participatory design methods can be adapted to become more neuroinclusive and accessible, promoting users' agency. She will conclude her talk discussing the main technical, ethical, and social challenges associated with the development and adoption of these technologies across contexts, and presenting future directions for the development of wearable systems that respect human diversity and neuroinclusion.

Bio

Vivian Genaro Motti is an Associate Professor in the Department of Information Sciences and Technology - School of Computing at George Mason University where she leads the Human-Centric Design Lab (HCD Lab). Her research focuses on Human Computer Interaction, Ubiquitous Computing, Assistive Wearables, mHealth, and Usable Privacy. She has received financial support from the National Science Foundation (NSF), including awards from the Human-Technology Frontier Future of Work (HTF-FW) program, and from the National Institute on Disability, Independent Living, and Rehabilitation Research (NIDILRR). She leads scientific projects supporting digital innovation to promote accessibility, neuroinclusion, and assistive wearable technology for diverse populations. As a Senior Member of the Association for Computing Machinery (ACM), Dr. Motti has an established publication record in premier computing venues, including the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI) and the ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility (ASSETS). In recognition of her leadership and impact on diversity and accessibility in higher education, she received George Mason University’s Faculty Trailblazer Award for Inclusive Excellence (2024). She is also the author of a book on Wearable Interaction, reflecting her contributions to the design and evaluation of emerging interactive technologies that support human performance, well-being, and neuroinclusion.

Resumo

A crescente disponibilidade de dados e de recursos para coletá-los, combiná-los, analisá-los e reutilizá-los ampliou as possibilidades de pesquisa em Computação. Muitas dessas pesquisas envolvem, direta ou indiretamente, pessoas, seus comportamentos, interações, opiniões e produções. As possibilidades técnicas, entretanto, são apenas uma parte do que precisa ser considerado nesse processo.

Nesta palestra, discutiremos escolhas relacionadas à coleta, reutilização, análise, compartilhamento e publicação e suas possíveis consequências, inclusive para pessoas e grupos envolvidos ou representados. A discussão articula ética em pesquisa, privacidade, proteção de dados, ciência aberta e responsabilidade científica, a partir da literatura da área e de referenciais como as normas do sistema CEP/CONEP, a LGPD, os princípios FAIR e CARE e orientações da ACM e da SBC.

A proposta é refletir sobre questões que pesquisadores em Computação precisam considerar ao longo desse processo: quem participa ou pode ser afetado pela pesquisa, quais responsabilidades estão envolvidas, o que passa a ser possível quando dados e resultados são publicados e o que precisa ser reportado para que as escolhas realizadas possam ser compreendidas e avaliadas.

Bio

Maria da Graça Campos Pimentel é Professora Titular Sênior do ICMC-USP. Atua em pesquisa nas áreas de Web e Multimídia e IHC, e em extensão no ensino introdutório de Computação para mulheres. Desde 2023, dedica-se também à ética, privacidade e proteção de dados na Computação. Recebeu os prêmios Luiz Fernando Gomes Soares (SBC, 2026) e Tércio Pacitti (SBC, 2024). No WebMedia, foi Pesquisadora Homenageada (2024) e recebeu o primeiro lugar (2023) e a menção honrosa (2024) do Prêmio Luiz Fernando Gomes Soares.

Resumo

O bom desempenho de um sistema de inteligência artificial não basta para garantir que suas decisões sejam confiáveis ou adequadas ao uso. Esta palestra discute como escolhas feitas ao longo do pipeline de dados — da seleção e preservação de exemplos à interpretação e representação dos documentos — influenciam o comportamento dos modelos.

A partir de estudos em classificação de textos, aprendizado contínuo, interpretabilidade e modelagem de tópicos, são apresentados desafios que não se resolvem apenas trocando ou aprimorando o modelo. Quando as decisões afetam pessoas, a avaliação precisa considerar também a compreensão das evidências, o acompanhamento do sistema e o contexto em que suas saídas serão usadas. A palestra propõe, assim, uma visão de responsabilidade que integra essas dimensões e destaca a importância de projetar pipelines de dados melhores para construir sistemas de IA mais confiáveis.

Bio

Marcos André Gonçalves é Professor Titular do Departamento de Ciência da Computação da UFMG, diretor do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Inteligência Artificial Responsável para Linguística Computacional, Tratamento e Disseminação de Informação (INCT-TILDIAR) e coordenador do LBD.ai — Data & AI Research Lab. É membro efetivo do Comitê de Assessoramento de Ciência da Computação do CNPq (CA-CC) e Bolsista de Produtividade em Pesquisa nível 1-A. Graduado em Ciência da Computação pela UFC, é mestre pela UNICAMP e doutor pela Virginia Tech, tendo realizado pós-doutorados na UFMG e no Politecnico di Torino, na Itália. Foi membro afiliado da Academia Brasileira de Ciências. Sua pesquisa concentra-se em Recuperação de Informação, Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural, Ciência de Dados, Modelos de Linguagem e Inteligência Artificial responsável. Publicou mais de 400 artigos científicos, possui h-index 64 e mais de 15 mil citações, figurando no Ranking de Stanford entre os cientistas mais influentes. Atua em comitês científicos e editoriais internacionais e recebeu diversos prêmios, incluindo dois Prêmios CAPES de Teses. Em 2026, foi escolhido Pesquisador Homenageado do SBBD.

Abstract

Automated accessibility evaluation has always run into the same ceiling. Tools check a minority of the success criteria reliably and leave the rest to human judgement. The usual explanation is that some criteria are machine-testable and others are not. This keynote argues that the explanation is wrong, and that getting it wrong is about to become expensive.

A criterion resists automation precisely when it requires judgement, and it requires judgement precisely when competent experts examining the same page reach different conclusions. The ceiling is not where computation stops; it is where consensus stops. Every historical gain in automated coverage was a gain in agreement, encoded, which is what the W3C ACT rules are, and why that work is slow.

Large language models change this, though not in the way the field expects. They genuinely move one ceiling: criteria we agree on but could not check cheaply, where the gains are real and verifiable. They also appear to move a second one, the criteria we never agreed on, where any improvement is unmeasurable by construction, because scoring a model requires labels that are themselves in dispute. This explains a pattern practitioners already recognise: AI evaluation that convinces in demonstrations and disappoints in deployment. Demonstrations select the cases where we agree.

Drawing on a decade of national-scale accessibility monitoring and on standards work in the W3C ACT community, the talk examines what this means as new regulation raises demand for cheap conformance evidence, and argues that multimedia accessibility, which never had a consensus layer to encode in the first place, is where the problem must now be confronted.

Bio

Carlos Duarte is an Associate Professor at the Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, a senior researcher at LASIGE, and the Vice-Dean for Information, Quality, and Technology at Ciências. His research focuses on digital accessibility. Topics include automated accessibility evaluation, the role of AI in ealuating and improving accessibility, the accessibility of mixed reality environments, and digital accessibility education in higher education. Since 2018 he has worked with Portugal’s Agency for the Technological Reform of the State (ARTE) on AccessMonitor and the Portuguese Web Accessibility Observatory. He also led the expert evaluations in Portugal’s accessibility monitoring reports to the European Commission. He has published over 100 refereed scientific papers and edited three books on accessibility. He previously co-chaired the W3C Accessibility Conformance Testing Rules Community Group, where he helped establish a harmonized interpretation of accessibility conformance testing. He was also part of the W3C Education and Outreach Working Group Task Force that redesigned the curriculum for teaching web accessibility.

Resumo

Nesta palestra, apresento ao público a minha trajetória pelo mundo das patentes e da inovação. Desde a compreensão do que são patentes e do que pode ser protegido até a exploração das diferenças entre publicar um artigo científico e garantir direitos de propriedade intelectual, a apresentação oferece uma visão geral prática e envolvente das escolhas que os inventores enfrentam. Também serão discutidas as razões para patentear — ou não —, destacando as considerações estratégicas e éticas que moldam a inovação. Com base na minha experiência de nove anos como IBM Master Inventor, compartilharei histórias reais sobre patentes que revelam tanto os desafios quanto as recompensas de inovar. A sessão oferece insights sobre como conduzir o processo de patenteamento, compreender seu impacto na tecnologia e na sociedade e transformar ideias em inovações significativas.

Bio

Vagner Figueredo de Santana desenvolve software profissionalmente desde 2000. Antes de se dedicar às atividades de pesquisa, de 2001 a 2007, atuou como webmaster na Folha de S.Paulo (www.folha.com.br), um dos principais jornais do Brasil. Ele realiza pesquisas na área de Interação Humano-Computador (IHC) desde 2006, com foco nas interseções entre IHC e Aprendizado de Máquina, abrangendo desde a compreensão de problemas e estudos de campo até avaliações orientadas a dados e o design de interfaces inteligentes.

Desde 2016, é professor colaborador voluntário na Universidade Federal do ABC (UFABC), onde orienta alunos de mestrado e doutorado em pesquisas na interseção entre IHC e Aprendizado de Máquina. Anteriormente, de 2009 a 2015, foi professor visitante em diversos cursos de Engenharia de Software na Universidade Presbiteriana Mackenzie e, em 2021, atuou como professor visitante na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) no curso de MBA "User Experience Design and Beyond".

Também tem sido um colaborador ativo tanto na comunidade brasileira quanto na internacional de IHC. No Brasil, atuou como General Chair do XV Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC 2016), a principal conferência de IHC da América Latina, e posteriormente como Lead Program Chair do IHC 2019. Por mais de quatro anos, foi o principal ponto de contato entre a Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e a IBM Brasil, atuando como Representante Institucional da SBC dentro da IBM. Além disso, participou do Conselho Editorial do Journal of the Brazilian Computer Society de 2020 a 2024. Internacionalmente, atuou como revisor de diversas conferências e periódicos de destaque em IHC, incluindo CHI, FAccT, HCII, IJHCS, UAIS, TACCESS, Multimedia Tools and Applications e Interacting with Computers.

De 2012 a 2022, foi Pesquisador Científico na IBM Research Brasil, onde participou de múltiplos projetos em setores como serviços de TI, finanças, seguros de saúde, educação, óleo e gás, agricultura e IA responsável. Nesses projetos, liderou equipes focadas em pesquisa com usuários, ciência de dados e desenvolvimento de produtos, utilizando metodologias ágeis. Tornou-se IBM Master Inventor em 2016 e obteve as certificações de Cientista de Dados do Open Group (L1 em 2019 e L2 em 2022). Em 2020, foi eleito ACM Senior Member. Ele também mentorou diversos pesquisadores no processo de Propriedade Intelectual (PI) e atuou como membro do conselho de revisão de PI para patentes da IBM.

Sua pesquisa resultou em inúmeras publicações revisadas por pares, mais de 50 patentes concedidas e mais de 1.200 citações no Google Acadêmico. De 2022 a 2025, foi Staff Research Scientist como parte da equipe de Tecnologia Responsável sediada em Yorktown, NY, EUA, onde estudou métodos para ajudar equipes a identificar e mitigar impactos sociais negativos na pesquisa e no desenvolvimento de tecnologias emergentes, como Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e IA Generativa. Em 2025, ingressou no NIC.br como Pesquisador Sênior para estudar os impactos de novas tecnologias na Web e subsidiar políticas públicas por meio da pesquisa.

Resumo

O podcast Todos na Web — Transformando Normas em Acessibilidade Real, iniciativa do Ceweb.br | NIC.br em parceria com a Embaixada Britânica, foi criado para aproximar a ABNT NBR 17225:2025 do cotidiano de quem produz, desenvolve e gerencia conteúdos e aplicações Web. Em 16 episódios, a série apresenta as diretrizes da norma de maneira prática e descomplicada, reunindo especialistas e pessoas com deficiência para compartilhar conhecimentos, experiências e exemplos de aplicação.

A palestra apresenta as decisões, os desafios e os aprendizados desse processo, que buscou incorporar a acessibilidade desde a definição dos temas e roteiros até a gravação, edição, revisão e publicação. Entre as práticas abordadas estão o uso de linguagem compreensível, a participação de pessoas com deficiência e a disponibilização dos conteúdos em áudio, vídeo, Libras, legendas e transcrição textual, demonstrando como a acessibilidade pode orientar todo o ciclo de produção de mídia digital.

Bio

Jeniffer Deus atua na interface entre acessibilidade digital, qualidade de software e inclusão, com mais de 17 anos de experiência na área de tecnologia. Desenvolve e acompanha projetos voltados à promoção de experiências digitais acessíveis, equitativas e centradas nas pessoas, com atuação nas dimensões comunicacional, atitudinal e digital da acessibilidade. Integra o Núcleo de Acessibilidade do Ceweb.br | NIC.br, contribuindo para a disseminação de boas práticas e conteúdos sobre acessibilidade digital.