Departamento de Ciência da Computação

Paulo Roberto Miranda Meirelles

Paulo Meirelles é atualmente professor Departamento de Ciência da Computação (DCC) no Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (USP). Foi docente na Universidade de Brasília (2013-2018), na Universidade Federal de São Paulo (2018-2021) e na Universidade Federal do ABC (2021-2023). Atuou como pesquisador em regime de Pós-Doutorado no IME-USP (2016-2018) e participou do Programa Pesquisador Colaborar da USP (2020-2021). Doutor em Ciência da Computação pelo IME-USP (2013). Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2008). Tecnólogo em Desenvolvimento de Software (2005) e Técnico em Informática (2001) ambos pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN). Seus principais interesses de pesquisa estão relacionados com área de engenharia de software, incluindo: software livre, métodos ágeis, DevOps, análise estática de código-fonte e mineração de repositórios de software. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/2193972715230641 (18/05/2025)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade de São Paulo, Instituto de Matemática e Estatística, Departamento de Ciência da Computação. Rua do Matão, 1010, CCSL/sala 228 Butantã 05508090 - São Paulo, SP - Brasil Telefone: (11) 30916111 URL da Homepage: https://www.ime.usp.br/~paulormm
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (8)
    1. 2024-Atual. Centro de Ciência de Dados para Estatísticas Públicas (CCDEP)
      Descrição: O Centro de Ciência de Dados em Estatísticas Públicas (CCDEP) buscará soluções para o seguinte problema de pesquisa: como usar dados de alta frequência para produzir indicadores de políticas públicas? Para tanto, o projeto será organizado em linhas de pesquisa com as seguintes características: produção de conhecimento novo para uma área de política pública específica; utilização de dados de alta frequência, em grande volume e estruturados ou não estruturados; parcerias com órgãos públicos, entidades não governamentais, empresas públicas e privadas para obtenção e análise de dados e disseminação de resultados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Carlos Eduardo Torres Freire - Coordenador.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
      Descrição: O Centro de Ciência de Dados em Estatísticas Públicas (CCDEP) buscará soluções para o seguinte problema de pesquisa: como usar dados de alta frequência para produzir indicadores de políticas públicas? Para tanto, o projeto será organizado em linhas de pesquisa com as seguintes características: produção de conhecimento novo para uma área de política pública específica; utilização de dados de alta frequência, em grande volume e estruturados ou não estruturados; parcerias com órgãos públicos, entidades não governamentais, empresas públicas e privadas para obtenção e análise de dados e disseminação de resultados. O Centro contemplará inicialmente cinco linhas de pesquisa: 1. MONITOR DE ATIVIDADE ECONÔMICA: Utilizar dados de alta frequência e registros administrativos digitais de órgãos públicos, concessionárias de serviços públicos e outras fontes para desenvolver indicadores, modelos preditivos e análises sobre a economia paulista de forma tempestiva e com desagregação geográfica. 2. MONITOR TRABALHO: Combinar bases de dados tradicionais com diferentes métodos de coleta (por telefone assistido, URA - "robô" e Internet) para produzir indicadores sobre ocupação e desocupação, formação e inserção no mercado de trabalho. 3. MONITOR MOBILIDADE: Desenvolver indicadores a partir de grandes conjuntos de dados de coleta automática (localização de usuários e bilhetagem) articulados a dados tradicionalmente usados em planejamento e gestão de transportes (pesquisas de origem e destino) e de infraestrutura e equipamentos georreferenciados. 4. MONITOR SEGURANÇA PÚBLICA: Elaborar novos indicadores e aperfeiçoar metodologias de construção de indicadores de eventos criminais, empregando novas fontes de dados e tecnologias de automatização de leitura, classificação e codificação de texto, como modelos de aprendizado de máquina. 5. TECNOLOGIAS EM ENGENHARIA DE DADOS E DE SOFTWARE: Desenvolvimento de tecnologias para análise de dados e geração de aplicativos apoiados em ciências de dados e em tecnologias facilitadoras atuais: estudo e desenvolvimento de aspectos teóricos; geração de algoritmos e tecnologias; construção, produção, suporte e hospedagem de aplicativos e suas ferramentas associadas. As atividades estarão voltadas para gerar soluções práticas de apoio às demais linhas de pesquisa do Centro. O Centro articula uma rede de parceiros, sendo o SEADE a instituição sede, agência com tradição em produzir estatísticas para as políticas públicas paulistas e para os cidadãos do Estado. Serão instituições de pesquisa (como USP, Unesp, FGV, UCL e Cebrap), entidades não governamentais (como Fórum Brasileiro de Segurança Pública) e órgãos governamentais (como secretarias de Estado, Metrô e CPTM). Novas parcerias poderão ser firmadas ao longo da existência do Centro. Técnicos do SEADE, pesquisadores das instituições parceiras e gestores públicos dos órgãos compõem uma equipe multidisciplinar do projeto.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Kelly Rosa Braghetto - Coordenador / Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / Alvaro Augusto Comin - Integrante / Caetano Traina Junior - Integrante / Eduardo de Rezende Francisco - Integrante / Renato Sérgio de Lima - Integrante / Carlos Eduardo Torres Freire - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Kelly Rosa Braghetto.
    2. 2024-Atual. EcoSustain - Ciência de Dados e Computação para o Meio Ambiente
      Descrição: O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / KON, FABIO - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
      Descrição: Restaurar ecossistemas degradados nunca foi tão urgente quanto hoje. A Década da ONU da Restauração de Ecossistemas busca impedir, interromper e reverter a degradação de ecossistemas em todos os continentes e oceanos. Ela pode erradicar a pobreza, combater a mudança climática, e evitar extinções em massa. Os desafios ambientais atuais são de escala global e se relacionam a inúmeros problemas em várias áreas. Eles incluem desmatamento ilegal, reduções drásticas na biodiversidade em múltiplos biomas, poluição do ar, água e lençóis freáticos, aquecimento global, alta pegada energética, tratamento inadequado de resíduos, uso de combustíveis fósseis, uso abusivo de fertilizantes e pesticidas nocivos, epidemias, mortes ou perda de bens devido a desastres naturais como enchentes, ciclones tropicais, furacões, tufões, incêndios naturais e muitos outros. Graças aos significativos avanços na tecnologia de informação e comunicação (TIC), ciência de dados e inteligência artificial nas duas últimas décadas, há múltiplas oportunidades para utilizar esses conhecimentos e tecnologias em amplo benefício do meio ambiente. Por exemplo, redes de sensores sem fio, Internet das Coisas, redes aéreas de drones, sensores de alta capacidade, filtragem, interpretação e análise de dados podem ser usados para coletar e processar dados de sensores sobre recursos naturais, animais ou flora para monitorar sua pureza ou estado de saúde, automatizando processos de proteção e restauração. Além disso, pode-se usar ciência de dados e aprendizado de máquina para distinguir eventos naturais e anormais e obter previsões mais precisas para os resultados de medidas de restauração ou melhoria de ecossistemas. O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Francisco José da Silva e Silva - Integrante / KON, FABIO - Integrante / Davi Viana dos Santos - Integrante / Arlindo Flavio da Conceição - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Markus Endler - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior - Integrante / Alessandra Cristina Corsi - Integrante / Alessandro Santiago dos Santos - Integrante / Alfredo Goldman - Integrante / André Torre Neto - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Integrante / Fabio Augusto Faria - Integrante / Flávia Noronha Dutra Ribeiro - Integrante / Francisco Rolfsen Belda - Integrante / Ilan Sousa Correa - Integrante / Juliana Arriel - Integrante / Juliana Freitag Borin - Integrante.
      Membro: Kelly Rosa Braghetto.
      Descrição: Restaurar ecossistemas degradados nunca foi tão urgente quanto hoje. A Década da ONU da Restauração de Ecossistemas busca impedir, interromper e reverter a degradação de ecossistemas em todos os continentes e oceanos. Ela pode erradicar a pobreza, combater a mudança climática, e evitar extinções em massa. Os desafios ambientais atuais são de escala global e se relacionam a inúmeros problemas em várias áreas. Eles incluem desmatamento ilegal, reduções drásticas na biodiversidade em múltiplos biomas, poluição do ar, água e lençóis freáticos, aquecimento global, alta pegada energética, tratamento inadequado de resíduos, uso de combustíveis fósseis, uso abusivo de fertilizantes e pesticidas nocivos, epidemias, mortes ou perda de bens devido a desastres naturais como enchentes, ciclones tropicais, furacões, tufões, incêndios naturais e muitos outros. Graças aos significativos avanços na tecnologia de informação e comunicação (TIC), ciência de dados e inteligência artificial nas duas últimas décadas, há múltiplas oportunidades para utilizar esses conhecimentos e tecnologias em amplo benefício do meio ambiente. Por exemplo, redes de sensores sem fio, Internet das Coisas, redes aéreas de drones, sensores de alta capacidade, filtragem, interpretação e análise de dados podem ser usados para coletar e processar dados de sensores sobre recursos naturais, animais ou flora para monitorar sua pureza ou estado de saúde, automatizando processos de proteção e restauração. Além disso, pode-se usar ciência de dados e aprendizado de máquina para distinguir eventos naturais e anormais e obter previsões mais precisas para os resultados de medidas de restauração ou melhoria de ecossistemas. O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (10) / Doutorado: (5) . Integrantes: Fabio Kon - Integrante / ABELÉM, ANTÔNIO - Coordenador. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Fabio Kon.
    3. 2022-2024. Transformando Padawans em Jedis: Usando exemplos trabalhados para melhorar as habilidades dos novatos em projetos de software livre
      Descrição: Muitos desenvolvedores novatos participam de projetos de software livre para melhorar suas habilidades, e dentre elas, a programação. No entanto, os desenvolvedores que participam de projetos de Software Livre enfrentam muitas dificuldades em seus primeiros passos, e muitas vezes precisam aprender sozinhos. Em um estudo anterior, mostramos que 80 dos novatos acabam desistindo. Eles enfrentam barreiras para aprender as habilidades necessárias para executar uma tarefa, bem como para obter ajuda dos membros do projeto. Sem o apoio adequado, os novatos tornam-se desmotivados, consomem recursos da comunidade e acabam desistindo. O objetivo geral do presente projeto é apoiar novatos na aquisição de habilidades desde o início de suas contribuições para um projeto de software livre. Um aspecto negligenciado na literatura, é a forma como os novatos adquirem novas habilidades em tais projetos e como é possível apoiar esse processo. Os projetos de software livre oferecem uma grande oportunidade para a aprendizagem baseada em exemplos trabalhados, que a literatura mostra ser uma abordagem eficaz para adquirir conhecimentos e habilidades técnicas em outros contextos. Os projetos de software livre publicam abertamente seu código e as tarefas. Tais tarefas podem ser selecionadas pelos desenvolvedores para serem resolvidas. Além de desenvolver habilidades trabalhando em tarefas abertas existentes, os novatos podem analisar tarefas fechadas (e o código associado), que podem servir como exemplos trabalhados (worked examples). Assim, propomos guiar os novatos na aquisição de habilidades a partir do uso de exemplos trabalhados e do mapeamento de habilidades que são necessárias para concluir as tarefas de uma forma que os novatos aprendam com tarefas previamente realizadas.Essas estratégias são inexploradas na literatura relacionada à Engenharia de Software, que é uma atividade altamente complexa, abstrata e dependente do contexto.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / Marco Aurelio Gerosa - Integrante / Igor Scaliante Wiese - Coordenador / STEINMACHER, IGOR - Integrante / Christoph Treude - Integrante / Ivanilton Polato - Integrante / Reginaldo Ré - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    4. 2020-2023. Um Estudo sobre o Impacto de Anotações de Código na Evolução de Software
      Descrição: O principal objetivo do projeto é investigar e avaliar o impacto do uso das anotações de código na evolução do código-fonte de um software. Na primeira etapa do estudo, serão utilizadas técnicas de mineração de repositórios de software para buscar fenômenos que ocorrem com as anotações em projetos de código aberto. Posteriormente, experimentos controlados serão realizados com desenvolvedores para investigar mais profundamente o impacto de determinados fenômenos relacionados ao uso de anotações para compreensão do código e realização de tarefas de manutenção. Adicionalmente, esse projeto também tem como objetivo tornar mais acessível para o desenvolvedor o resultado dessas análises para que ele possa avaliar o uso de anotações em suas aplicações. Isso será feito através de uma ferramenta que utiliza técnicas de visualização de software. A ideia é que ela apresente de forma visual as informações a respeito das anotações, podendo ser integrada no IDE do desenvolvedor ou como um relatório em uma ferramenta de inspeção contínua.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Paulo Roberto Miranda Meirelles - Coordenador / Tiago Silva da Silva - Integrante / LIMA, PHYLLIPE - Integrante / GUERRA, EDUARDO - Integrante / Everaldo de Avila Gomes Junior - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    5. 2016-2024. INCT da Internet do Futuro para Cidades Inteligentes
      Descrição: Desenvolvimento de modelos, técnicas, métodos e sistemas de software visando à melhoria da vida da população urbana por meio da utilização da tecnologia da informação e da comunicação. Essa pesquisa envolve técnicas avançadas de Computação em Nuvem, Internet das Coisas, Computação de Alto Desempenho, Engenharia de Software, Big Data e Aprendizado de Máquina.Em particular, estou gerenciando o desenvolvimento de uma plataforma para visualização espacial de grandes quantidades de dados de cidades como São Paulo, em colaboração com a Secretaria Municipal de Saúde de São Paulo (SMS-SP), para o processamento e visualização de dados da base do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH-SUS) da cidade de São Paulo. A plataforma denominada InternaSUS beneficiará a população atendida pelo SUS e também a gestão do sistema público de saúde. A partir dessa parceria com a SMS-SP, estamos implementando e homologando uma plataforma que possibilite agregar diferentes bases de dados SIH-SUS de qualquer região do país, permitindo uma melhor visualização das informações dinamicamente, incentivamos a elaboração de melhores políticas públicas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (20) / Doutorado: (10) . Integrantes: Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / Fabio Kon - Coordenador / Daniel Batista - Integrante / Arthur de Moura Del Esposte - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Integrante / Lucas Kanashiro Duarte - Integrante / Dylan Guedes - Integrante / Tallys Martins - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
      Descrição: bjetivo: Desenvolvimento de modelos, técnicas, métodos e sistemas de software visando à melhoria da vida da população urbana por meio da utilização da tecnologia da informação e da comunicação. Essa pesquisa envolve técnicas avançadas de Computação em Nuvem, Internet das Coisas, Computação de Alto Desempenho, Engenharia de Software, Big Data e Aprendizado de Máquina... Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Junior Barrera - Integrante / Fabio Kon - Coordenador.
      Membro: Junior Barrera.
      Descrição: Objetivo: Desenvolvimento de modelos, técnicas, métodos e sistemas de software visando à melhoria da vida da população urbana por meio da utilização da tecnologia da informação e da comunicação. Essa pesquisa envolve técnicas avançadas de Computação em Nuvem, Internet das Coisas, Computação de Alto Desempenho, Engenharia de Software, Big Data e Aprendizado de Máquina.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (20) / Doutorado: (10) . Integrantes: Fabio Kon - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.
      Membro: Fabio Kon.
      Descrição: Desenvolvimento de modelos, técnicas, métodos e sistemas de software visando à melhoria da vida da população urbana por meio da utilização da tecnologia da informação e da comunicação. Essa pesquisa envolve técnicas avançadas de Computação em Nuvem, Internet das Coisas, Computação de Alto Desempenho, Engenharia de Software, Big Data e Aprendizado de Máquina.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (20) / Doutorado: (10) . Integrantes: Alfredo Goldman vel Lejbman - Integrante / Fabio Kon - Coordenador / Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte - Integrante. Financiador(es): CAPES - Centro Anhanguera de Promoção e Educação Social - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Alfredo Goldman vel Lejbman.
    6. 2015-2017. Interface de Programação para Recuperação de Metadados de Elementos em Linguagens Orientadas a Objetos
      Descrição: estudo recente, desenvolveu uma arquitetura de referência que capturou as principais soluções utilizadas nesse tipo de framework. Porém, a utilização desse modelo em vários frameworks mostrou que, devido a uma interface de programação deficiente para a recuperação de metadados, ainda existe um certa repetição de código e dificuldades para efetuar sua leitura. Dentro desse contexto, o objetivo desse projeto de pesquisa é, baseado em necessidades comuns de frameworks, definir uma interface de programação para a recuperação de metadados. Para isso, será realizada uma análise em frameworks existentes de forma a identificar as necessidades para essa interface, e, em seguida, serão desenvolvidos a partir de um processo iterativo, a interface de programação e uma implementação de referência, que serão disponibilizadas como software livre. A solução desenvolvida será avaliada durante o desenvolvimento de novos frameworks baseados em metadados e com a refatoração de frameworks existentes para incorporar à sua utilização. Adicionalmente, será realizado um experimento controlado que irá monitorar a construção de frameworks com e sem a utilização da solução proposta, comparando métricas relacionadas a estrutura do software e a dinâmica de desenvolvimento. Como consequência desse trabalho, espera-se que, através do desenvolvimento de uma interface de programação que auxilia no uso de boas práticas para leitura de metadados, o processo de desenvolvimento seja simplificado, tornando mais acessível a utilização dessa técnica por programadores menos experimentes... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . Integrantes: Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / Eduardo Martins Guerra - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    7. 2015-2016. Portal para desenvolvedores novatos em comunidades de software livre
      Descrição: Projetos de software livre têm alavancado o desenvolvimento e crescimento de diversos setores da sociedade. Muitos desses projetos são mantidos ou recebem contribuições de voluntários globalmente distribuídos. Entretanto, ao tentar entrar em um projeto, os desenvolvedores são sujeitos a várias barreiras relacionadas a, por exemplo, quebras de expectativa, problemas de recepção, configuração de ambiente, curva de aprendizado etc., e muitos novatos acabam desistindo. Estudos anteriores investigaram o processo de tornar-se membro do projeto e as motivações para contribuir, entretanto poucos focaram na identificação e entendimento das barreiras críticas que os novatos encontram até enviar sua primeira contribuição. Neste projeto, propomos a extensão de um estudo qualitativo realizado anteriormente, a concepção de mecanismos de awareness para mitigar essas barreiras, a implementação de um portal para comunidades de software livre e a implantação e avaliação desse portal. Alguns mecanismos serão baseados em técnicas de mineração de repositórios para identificação de dependências de mudança entre artefatos, análise de redes sociotécnicas e identificação de indícios de problemas de qualidade de software. Esperamos com esse projeto avançar na direção de um maior fluxo de contribuições por novatos em comunidades de software livre.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . Integrantes: Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / Marco Aurelio Gerosa - Coordenador / Igor Fabio Steinmacher - Integrante / Igor Scaliante Wiese - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    8. 2008-2011. Qualipso - Quality Plataform for Open Source
      Descrição: O projeto integrado Qualipso (Quality Plataform for Open Source) propõe-se a definir e implementar tecnologias, procedimentos, leis e políticas com o objetivo de potencializar as práticas de desenvolvimento de software livre, tornando-as confiáveis, reconhecidas e estabelecidas na indústria. Para viabilizar o projeto e a sustentação do software livre como uma solução confiável para a indústria, foi criado um consórcio formado por indústrias, academia e governo. O projeto conta com a participação de colaboradores de diferentes origens: França, Itália, Brasil, Espanha, China, Alemanha e Escócia. A abordagem do Qualipso é aberta no sentido de: (a) utilizar padrões abertos e desenvolvimento de software de código aberto; (b) estar baseado em uma comunidade aberta, formada por cientistas, pesquisadores, profissionais e usuários, para evoluir seus recursos; e (c) estar aberto a expansões por meio da inserção de novos cenários de aplicação e de resultados de projetos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Paulo Roberto Miranda Meirelles - Coordenador / Fabio Kon - Integrante / josé carlos maldonado - Integrante.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (7)
    1. (as advisor) 2nd place in the Doctoral Thesis Contest (student Leonardo Leite), Latin American Computing Conference (CLEI).. 2023.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    2. (as advisor) 1st place in the Doctoral Thesis Contest in Software Engineering (student Leonardo Leite), Brazilian Symposium on Software Engineering (SBES)/Brazilian Software Congress (CBSoft).. 2023.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    3. Distinguished Paper Award at the 43rd International Conference on Software Engineering, ACM SIGSOFT.. 2021.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    4. Distinguished Paper Award at the 41st International Conference on Software Engineering: Software Engineering Education and Training, ACM SIGSOFT.. 2019.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    5. Best Paper Awards at 14th IFIP WG 2.13 International Conference on Open Source Systems, IFIP WG 2.13.. 2018.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    6. Third Best Paper Award at the IX Brazilian Conference on Software: Theory and Practice (CBSoft) - Tools Session, SBC.. 2018.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
    7. Expotec, CEFET-RN.. 2000.
      Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (0)

    Organização de eventos

    • Total de organização de eventos (23)
      1. CHAVEZ, Christina. V. F. G. ; MEDEIROS, C. M. B. ; Paulo Meirelles ; OLIVEIRA JUNIOR, E. A.. Seminário sobre Oportunidades e Desafios da Ciência Aberta na Computação. 2023. Outro
      2. BEZERRA, C. I. M. ; Paulo Meirelles. Workshop on Software Visualization, Maintenance and Evolution (VEM). 2023. Outro
      3. GUERRA, EDUARDO ; LIMA, PHYLLIPE ; Paulo Meirelles. Latin American Conference on Pattern Languages of Programs. 2022. Congresso
      4. Paulo Meirelles; AGUIAR, CARLA SILVA ROCHA ; NELSON, M. A. V.. Workshop Brasileiro de Métodos Ágeis (WBM). 2019. Outro
      5. Sillitti, Alberto ; Bordeleau, Francis ; Paulo Meirelles. International Conference on Open Source Systems (OSS). 2019. Congresso
      6. KON, F. ; ROBLES, G. ; Paulo Meirelles. International Conference on Open Source Systems (OSS). 2017. Congresso
      7. Paulo Meirelles. Fórum Internacional de Software Livre (FISL). 2015. (Outro).. . 0.
      8. Paulo Meirelles. Fórum Internacional de Software Livre (FISL). 2014. (Outro).. . 0.
      9. Paulo Meirelles. Fórum de Educação em Engenharia de Software (FEES/CBSoft). 2014. (Outro).. . 0.
      10. Paulo Meirelles. Miniconferência Latino-Americana de Linguagens de Padrões para Programação (MiniPLoP). 2013. (Outro).. . 0.
      11. Paulo Meirelles. Workshop de Software de Livre (WSL). 2013. (Outro).. . 0.
      12. MEIRELLES, Paulo. Fórum Internacional de Software Livre (FISL). 2012. (Outro).. . 0.
      13. KON, F. ; BATISTA, D. ; MEIRELLES, Paulo ; TERCEIRO, A.. Workshop Internacional de Software Livre (WSL). 2012. Congresso
      14. MENDONCA, Manoel Gomes de ; KON, F. ; TERCEIRO, A. ; MEIRELLES, Paulo. International Conference on Open Source Systems (OSS). 2011. Congresso
      15. MEIRELLES, Paulo. Fórum Internacional de Software Livre (FISL). 2010. (Outro).. . 0.
      16. MEIRELLES, Paulo. Fórum Internacional de Software Livre (FISL). 2009. (Outro).. . 0.
      17. MEIRELLES, Paulo. Fórum Internacional de Software Livre (FISL). 2008. (Outro).. . 0.
      18. MEIRELLES, Paulo. Encontro Potiguar de Software Livre (EPSL). 2007. (Outro).. . 0.
      19. MEIRELLES, Paulo. Fórum Internacional de Software Livre (FISL). 2007. (Outro).. . 0.
      20. MEIRELLES, Paulo. Além das Redes de Colaboração: internet, diversidade cultural e as tecnologias do poder. 2007. (Outro).. . 0.
      21. MEIRELLES, Paulo. VII Escola de Microeletrônica e XXI Simpósio Sul de Microeletrônica. 2006. (Outro).. . 0.
      22. MEIRELLES, Paulo. Fórum Internacional de Software Livre (FISL). 2006. (Outro).. . 0.
      23. MEIRELLES, Paulo. Encontro Potiguar de Software Livre (EPSL). 2005. (Outro).. . 0.

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (3)
      • Paulo Roberto Miranda Meirelles ⇔ Fabio Kon (20.0)
        1. DÍAZ, JESSICA ; PÉREZ, JORGE ; ALVES, ISAQUE ; KON, FABIO ; Leite, Leonardo ; Meirelles, Paulo ; ROCHA, CARLA. Harmonizing DevOps taxonomies - A grounded theory study. JOURNAL OF SYSTEMS AND SOFTWARE. v. 208, p. 111908, 2024. Qualis: A2 (THE JOURNAL OF SYSTEMS AND SOFTWARE)
        2. ALVES, ISAQUE ; LEITE, LEONARDO A. F. ; Meirelles, Paulo ; KON, FABIO ; AGUIAR, CARLA SILVA ROCHA. Practices for Managing Machine Learning Products: A Multivocal Literature Review. IEEE Transactions on Engineering Management. v. 71, p. 1-31, 2024. Qualis: A2
        3. Leite, Leonardo ; PINTO, GUSTAVO ; KON, FABIO ; Meirelles, Paulo. The organization of software teams in the quest for continuous delivery: A grounded theory approach. INFORMATION AND SOFTWARE TECHNOLOGY. v. 139, p. 106672, 2021. Qualis: A1
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        20. KON, F.; LAGO, N. P. ; MEIRELLES, P. ; SABINO, V.. JAI 2: Software Livre e Propriedade Intelectual: Aspectos Jurídicos, Licenças e Modelos de Negócios. 2011. Curso de curta duração ministrado/Outra

      • Paulo Roberto Miranda Meirelles ⇔ Alfredo Goldman vel Lejbman (2.0)
        1. BERNARDINO, MATHEUS TAVARES ; BELINASSI, GIULIANO ; Meirelles, Paulo ; GUERRA, EDUARDO MARTINS ; Goldman, Alfredo. Improving Parallelism in Git and GCC: Strategies, Difficulties, and Lessons Learned. IEEE SOFTWARE. v. 38, p. 92-100, 2020. Qualis: A1
        2. Meirelles, Paulo ; Aguiar, Carla S. R. ; Assis, Felipe ; Siqueira, Rodrigo ; GOLDMAN, ALFREDO. A Students¿ Perspective of Native and Cross-Platform Approaches for Mobile Application Development. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2019.p. 586-601.

      • Paulo Roberto Miranda Meirelles ⇔ Kelly Rosa Braghetto (1.0)
        1. PEREIRA, G. ; STANKUS, L. ; CARLOS, G. ; PINHEIRO, E. ; MANZO, R. ; BRAGHETTO, K. R. ; KON, FABIO ; MEIRELLES, Paulo. HealthDashboard: A Urban Public Health Geospatial Visualization Platform. Em: 11th workshop on Visual Analytics in Healthcare (VAHC), v. 1, 2020.Qualis: Não identificado (11th workshop on Visual Analytics in Healthcare (VAHC))




    (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
    Data de processamento: 10/07/2025 16:52:44