Presencial
Em 2024, a 15ª edição do CBSoft será realizada presencialmente, de 30 de setembro a 04 de outubro de 2024 em Curitiba, Paraná.👉 Mapa

SBES 2024
XXXVIII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software

Chamada de Trabalhos – Trilha de Ideias Inovadoras e Resultados Emergentes

O objetivo da trilha de Ideias Inovadoras e Resultados Emergentes (IIER) do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software (SBES) é oferecer aos pesquisadores e profissionais um fórum para apresentação e discussão de ideias inovadoras e promissoras em estágios iniciais da pesquisa. Assim, os trabalhos submetidos não requerem uma forte avaliação empírica, mas resultados preliminares que forneçam suporte inicial para a viabilidade das ideias propostas. O objetivo final é a apresentação de resultados, técnicas e perspectivas de pesquisas pioneiras que desafiam o status quo da disciplina de Engenharia de Software. Portanto, esta trilha acolhe dois tipos de trabalhos, a saber:
  • Ideias voltadas para o futuro: Novas direções ou técnicas empolgantes que podem ainda não terem sido apoiadas por resultados experimentais sólidos, mas, no entanto, são apoiadas por intuições científicas fortes e bem fundamentadas, bem como planos concretos para o futuro.
  • Reflexões provocativas: resultados ousados e inesperados e reflexões que podem nos ajudar a olhar para as atuais direções de pesquisa sob uma nova luz, atentando para novas direções para pesquisas futuras.
Esta trilha é organizada desde o SBES 2015 e os anais anteriores estão disponíveis nas bibliotecas digitais do IEEE (2015) e ACM (2016 a 2023).

Datas Importantes

Registro do artigo (submissão do resumo):10 de maio de 2024 24 de maio de 2024
Submissão do artigo:17 de maio de 2024 31 de maio de 2024
Envio de notificação aos autores:28 de junho de 2024 05 de julho de 2024

Tópicos de Interesse

Serão aceitas submissões relacionadas (mas não limitadas) aos seguintes tópicos:
  • Análise de apps e app stores
  • Aprendizado de máquina (ML) com/para engenharia de software
  • Arquitetura de software e design de produto
  • Aspectos econômicos em software
  • Aspectos humanos e sociais da engenharia de software.
  • Aspectos legais da engenharia de software
  • Automatização de tarefas de Engenharia de Software com LLMs e outros foundational models
  • Confiabilidade e segurança
  • Design e Arquitetura de software assistido por IA
  • Diversidade, inclusão e fairness em software
  • Ecossistemas de software e sistemas de sistemas
  • Engenharia de release e DevOps
  • Engenharia de requisitos, modelagem e design
  • Engenharia de Software Baseada em Busca
  • Engenharia de software baseada em multidão (crowd)
  • Engenharia de software contínua
  • Engenharia de software distribuída e colaborativa
  • Engenharia de software em aplicações industriais
  • Engenharia de software na sociedade
  • Engenharia de software para novas tecnologias/plataformas (por exemplo, nuvem, IoT, móvel)
  • Engenharia reversa
  • Ética na engenharia de software
  • Evolução e manutenção de software
  • Feedback, usuário e engenharia de requisitos
  • Gerenciamento de configurações
  • Gestão da dívida técnica
  • Métricas de software e modelos de predição
  • Mineração de repositórios de software
  • Modelagem e engenharia orientada a modelos
  • Privacidade e segurança
  • Processos de software e modelos de qualidade
  • Produtividade em engenharia de software
  • Projeto de qualidade, incluindo privacidade e segurança desde o projeto
  • Projeto e evolução de API
  • Refatoração
  • Reúso de software
  • Serviços de software e sistemas baseados em nuvem
  • Sistemas de recomendação
  • Sistemas embarcados e ciberfísicos
  • Tecnologias verdes e sustentáveis
  • Variabilidade e linhas de produtos
  • Verificação, validação e teste de software
  • Visualização de software

Políticas de Ciência Aberta

O SBES 2024 incentiva autores a adotarem princípios e práticas de Ciência Aberta, buscando promover a transparência, a replicabilidade e a reprodutibilidade na pesquisa. Encorajamos todos os autores contribuintes a divulgarem dados/artefatos (anonimizados e curados) para aumentar a reprodutibilidade e replicabilidade. Reconhecemos que a reprodutibilidade ou replicabilidade não é um objetivo em pesquisas qualitativas e que, assim como em estudos industriais, estudos qualitativos frequentemente enfrentam desafios ao compartilhar dados de pesquisa.
Nesse contexto, seguindo eventos internacionais da área, na submissão à trilha de pesquisa, requer-se dos autores que criem uma seção não-numerada intitulada "Disponibilidade de Artefatos" após a seção de "Conclusão" e:
  • disponibilizem seu artefato ao comitê de programa (via upload de material suplementar ou um link para um repositório anônimo) e forneçam instruções sobre como acessar esses dados no artigo; ou
  • incluam no artigo uma declaração explícita sobre por que isso não é possível ou desejável; e
  • indiquem por que não pretendem tornar seus dados ou materiais de estudo publicamente disponíveis após a aceitação, se for o caso. O entendimento padrão é que os dados e/ou outros artefatos estarão publicamente disponíveis após a aceitação de um artigo
O documento “SBES 2024 - Políticas de Ciência Aberta” apresenta princípios e práticas de Ciência Aberta para apoiar os autores da Trilha de Pesquisa do SBES. Durante a preparação do artigo, dúvidas podem ser encaminhadas para os Coordenadores de Ciência Aberta do SBES 2024, sem incorrer em quebra de anonimização do artigo.

Sobre o uso de IA (Inteligência Artificial) ou tecnologias assistidas por IA em trabalhos de pesquisa

Ao submeterem trabalhos ao SBES 2024, os autores reconhecem que estão em conformidade com a política de uso de IA Generativa, baseada nas políticas existentes propostas pela IEEE, ACM, e Springer.
É proibido:
  • Listar ferramentas e tecnologias de IA Generativa, como o ChatGPT, como autores de trabalhos.
  • Utilizar artigos ou seções integralmente produzidos por ferramentas de IA generativa.
É permitido (com menção explícita nos agradecimentos):
  • Utilizar ferramentas de IA generativa para criar partes do conteúdo, com menção nos agradecimentos do artigo indicando o que foi gerado e qual ferramenta foi utilizada. É importante verificar os termos de uso da ferramenta, ficando tal verificação sob responsabilidade dos autores do artigo. Por exemplo, nos agradecimentos: ChatGPT foi utilizado para gerar o primeiro parágrafo da Seção 3 e para gerar a Tabela 3.2.
É permitido (sem necessidade de menção):
  • Usar IA ou tecnologias assistidas por IA para melhorar a qualidade das imagens em relação ao contraste e clareza; e
  • Utilizar ferramentas de IA generativa para editar e melhorar a qualidade do seu texto existente (de forma semelhante a um assistente como o Grammarly para melhorar a ortografia, gramática, pontuação, clareza, engajamento).

Preparação, Submissão e Revisão do Artigo

Os artigos podem ser escritos em português ou inglês. Submissões em inglês são fortemente encorajadas. Os trabalhos submetidos não devem ter sido submetidos simultaneamente a qualquer outro fórum (conferência ou periódico), nem devem ter sido publicados em outro veículo. Pelo menos um autor de cada trabalho aceito deve se inscrever no CBSoft 2024 e apresentar o artigo durante o simpósio; caso contrário, o trabalho não será incluído nos anais.
Todas as submissões devem ser enviadas em PDF e estar em conformidade com o formato de conferência ACM de 2 colunas (ACM_SigConf) disponível em https://www.acm.org/publications/proceedings-template.
Os usuários do LaTeX devem usar a classe classe acmart.cls fornecida no template com o formato de conferência habilitado no preâmbulo do documento:
\documentclass[sigconf]{acmart}
Os autores devem usar o estilo bibliográfico ACM-Reference-Format.bst fornecido no template:
\bibliographystyle{ACM-Reference-Format}
As submissões devem ter no máximo 6 páginas, incluindo todas as figuras, e podem usar uma página adicional para referências. Os trabalhos devem ser enviados eletronicamente através do sistema JEMS 3 . Cada artigo será revisado por pelo menos três membros do PC.

Anonimização

A Trilha de Ideias Inovadoras e Resultados Emergentes do SBES 2024 seguirá um processo de revisão duplo-anônimo. Todos os trabalhos submetidos devem ocultar a identidade dos autores. Ambos os nomes dos autores e afiliações devem ser omitidos. Além disso, as seguintes regras devem ser abordadas:
  • As citações a trabalhos relacionados dos próprios autores devem ser escritas em terceira pessoa. Por exemplo, deve-se escrever "o trabalho anterior de Silva et al." em oposição ao "em nosso trabalho anterior". Deve-se também evitar a ocorrência de termos que possam identificar os autores, por exemplo, "nós", "nosso", "financiamento", "Universidade", "GitHub", etc.
  • O artigo submetido não deve mencionar artefatos em repositórios ou websites que possibilitem a identificação dos autores. A disponibilização de artefatos da pesquisa deve ser feita de forma anônima. Para anonimizar repositórios hospedados na plataforma GitHub, sugere-se o uso do serviço anonymous (https://anonymous.4open.science).
  • Os revisores não serão encorajados a procurar referências que identifiquem os autores em outras fontes. Buscas em bibliotecas digitais ou artefatos existentes não invalidam as regras de duplo-anônimo.
  • Se o artigo submetido apresentar uma evolução de um trabalho anterior, deve-se anonimizar a referência a esse trabalho. Por exemplo, "baseado no trabalho de Silva et al." deve ser substituído para "baseado em um trabalho anterior [Ref]" e a referência deve ser apresentada na íntegra no final do artigo. Por favor, não indique a referência como "[Ref] referência omitida devido à revisão anônima" na seção de referências bibliográficas.
Em caso de aceitação do artigo, as informações omitidas devem ser incluídas na versão final.
Dúvidas sobre a preparação de artigos segundo as regras de anonimização do SBES podem ser enviadas para os Coordenadores do Comitê de Programa.

Desclassificação de artigos

Artigos fora do escopo da Trilha de Ideias Inovadoras e Resultados Emergentes do SBES 2024 ou que não estiverem em conformidade com o formato exigido e regras de anonimização serão desclassificados e rejeitados sem passar pelo processo de revisão.
Se uma submissão simultânea ou publicação prévia em outro fórum (evento ou periódico) de artigo submetido ao SBES for identificada e reportada a qualquer tempo, o artigo será rejeitado e os autores poderão ficar impedidos de submeter artigos nas próximas edições do SBES. Além disso, os organizadores do outro fórum serão comunicados sobre a ocorrência.

Critérios de avaliação

Esta faixa busca contribuições de ponta e disruptivas. Uma submissão para a trilha IIER do SBES não deve ser encarada como um artigo que seria enviado à trilha de pesquisa do SBES, sem uma avaliação forte. Este não é o foco desta trilha. Os trabalhos submetidos a esta trilha serão avaliados de acordo com os seguintes critérios de qualidade, dando especial ênfase à originalidade da contribuição.
  • Significância: até que ponto as contribuições do artigo podem impactar a área de engenharia de software e sob quais condições (se houver), incluindo forte motivação para demonstrar que é um problema que vale a pena ser tratado;
  • Novidade: até que ponto as contribuições são suficientemente originais em relação ao estado da arte;
  • Solidez: até que ponto as contribuições do artigo e os planos dos autores para trabalhos futuros são baseados na aplicação rigorosa de métodos de pesquisa apropriados;
  • Verificabilidade: até que ponto o documento inclui informações suficientes para entender como o trabalho proposto funciona; entender como os dados foram obtidos, analisados e interpretados; e como o artigo apóia a verificação ou replicação independente das contribuições alegadas do artigo, dentro das limitações esperadas por um trabalho submetido a esta trilha.
  • Apresentação: até que ponto a qualidade da redação do artigo atende a altos padrões, incluindo descrições claras, bem como uso adequado do idioma inglês/português, ausência de ambiguidade, figuras e tabelas claramente legíveis e adesão às instruções de formatação fornecidas;

Prêmio de Revisor Destaque

A Trilha de Ideias Inovadoras e Resultados Emergentes reconhece a generosidade dos membros do Comitê de Programa que dedicam tempo e esforço para revisar os trabalhos submetidos. Um certificado de Revisor Destaque vai ser concedido aos revisores que submeterem revisões de qualidade técnica, atendendo os critérios de avaliação da trilha, e que participem ativamente nas discussões de envolvem o Comitê de Programa.

Organização

Coordenadoras do Comitê de Programa - Trilha Ideias Inovadoras e Resultados Emergentes
Leopoldo Teixeira - Universidade Federal do Pernambuco (UFPE)
Silvia Vergilio - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
Comitê de Programa
Adenilso Simao - Universidade de São Paulo (USP)
Adolfo Neto - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
Adriana Lopes - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
André Endo - Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Awdren de Lima Fontão - Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFMS)
Baldoino Fonseca - Universidade Federal de Alagoas (UFAL)
Catarina Costa - Universidade Federal do Acre (UFAC)
Diego Elias Damasceno Costa - Concordia University
Edson OliveiraJr - Universidade Estadual de Maringá (UEM)
Eduardo Figueiredo - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Emanuel Coutinho - Universidade Federal do Ceará (UFC)
Everton L.G. Alves - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
Fabiano Cutigi Ferrari - Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Fabio Kon - Universidade de São Paulo (USP)
Fábio Santos - Grand Canyon University
Fernanda Madeiral - VU Amsterdam
Ismayle Santos - Universidade Estadual do Ceará (UECE)
Jéssyka Vilela - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
João Arthur Brunet Monteiro - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
Juliana Alves Pereira - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
Karina Kohl Silveira - Universidade Federal do Rio grande do Sul (UFRGS)
Katia Romero Felizardo - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
Kiev Gama - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
Larissa Rocha Soares Bastos - Universidade do Estado da Bahia (UNEB)
Lina Garcés - Universidade de São Paulo (USP)
Lincoln S. Rocha - Universidade Federal do Ceará (UFC)
Manoel Mendonca - Univerisdade Federal da Bahia (UFBA)
Marcelo de Almeida Maia - Universidade Federal de Uberândia (UFU)
Márcio O. Barros - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)
Maria Claudia Figueiredo Pereira Emer - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
Mariana Maia Peixoto - Universidade de Pernambuco (UPE)
Maurício Souza - Universidade Federal de Lavras (UFLA)
Michel Albonico - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
Natasha Malveira Costa Valentim - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
Pablo Oliveira Antonino - Fraunhofer IESE -
Patricia Gomes Fernandes Matsubara - Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFMS)
Renato Bulcão-Neto - Universidade Federal de Goiás (UFG)
Rodrigo Bonifacio - Universidade Brasília (UnB)
Rodrigo Pereira dos Santos - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)
Rodrigo Rocha Gomes e Souza - Univerisdade Federal da Bahia (UFBA)
Rossana Maria de Castro Andrade - Universidade Federal do Ceará (UFC)
Simone Souza - Universidade de São Paulo (USP)
Thiago Ferreira (University of Michigan - Flint)
Tiago Lima Massoni - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
Troy Costa Kohwalter - Universidade Federal Fluminense (UFF)
Uirá Kulesza - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
Vinicius Cardoso Garcia - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
Wesley K. G. Assunção - North Carolina State University
Willian Nalepa Oizumi - GOTO