{"title":"Eficiência de softwares nacionais e internacionais na detecção de similaridade e de plágio em manuscrito","authors":"Marcelo Krokoscz","doi":"10.19132/1808-5245284.123123","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Este estudo visa identificar a eficiência de quatorze softwares de detecção de similaridades em um texto com fragmentos sobre educação financeira, encontrados em websites da internet, anais de eventos acadêmicos e revistas científicas de acesso aberto e restrito. Os fragmentos foram usados para elaborar um texto coeso, escrito em língua portuguesa, contendo reproduções textuais literais, paráfrases, com trechos traduzidos do idioma inglês, manipulados com inserção de caractere oculto e com substituição de palavras por sinônimos. Os relatórios de similaridade gerados pelos softwares foram analisados de acordo com quatro critérios: 1 identificação de fragmentos citados corretamente; 2 identificação de fragmentos plagiados; 3 identificação de textos manipulados para enganar o software; 4 identificação de fontes originais; os quais foram pontuados em uma escala de 0 a 4 pontos. Os softwares Turnitin, StrikePlagiarism, PlagScan e Plagium tiveram performance elevada e CopySpider e Plagium (complemento do Google) foram os mais ineficientes. Constatou-se que os softwares operam com eficiência variável, o que reforça a convicção de que embora sejam ferramentas úteis para a identificação de plágio, contribuem de forma limitada para aspectos como reconhecimento de reproduções textuais literais que nem sempre correspondem à fonte original. As fontes originais de textos reescritos, manipulados e traduzidos não foram encontradas por nenhum software. O estudo contribui para o aprimoramento da capacidade do usuário na escolha, uso e análise dos relatórios de similaridades gerados por softwares, cuja eficiência pode ser maior no caso da utilização de mais de um software.","PeriodicalId":43249,"journal":{"name":"Em Questao","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.2000,"publicationDate":"2022-09-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Em Questao","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.19132/1808-5245284.123123","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Este estudo visa identificar a eficiência de quatorze softwares de detecção de similaridades em um texto com fragmentos sobre educação financeira, encontrados em websites da internet, anais de eventos acadêmicos e revistas científicas de acesso aberto e restrito. Os fragmentos foram usados para elaborar um texto coeso, escrito em língua portuguesa, contendo reproduções textuais literais, paráfrases, com trechos traduzidos do idioma inglês, manipulados com inserção de caractere oculto e com substituição de palavras por sinônimos. Os relatórios de similaridade gerados pelos softwares foram analisados de acordo com quatro critérios: 1 identificação de fragmentos citados corretamente; 2 identificação de fragmentos plagiados; 3 identificação de textos manipulados para enganar o software; 4 identificação de fontes originais; os quais foram pontuados em uma escala de 0 a 4 pontos. Os softwares Turnitin, StrikePlagiarism, PlagScan e Plagium tiveram performance elevada e CopySpider e Plagium (complemento do Google) foram os mais ineficientes. Constatou-se que os softwares operam com eficiência variável, o que reforça a convicção de que embora sejam ferramentas úteis para a identificação de plágio, contribuem de forma limitada para aspectos como reconhecimento de reproduções textuais literais que nem sempre correspondem à fonte original. As fontes originais de textos reescritos, manipulados e traduzidos não foram encontradas por nenhum software. O estudo contribui para o aprimoramento da capacidade do usuário na escolha, uso e análise dos relatórios de similaridades gerados por softwares, cuja eficiência pode ser maior no caso da utilização de mais de um software.