| Journal: | Em Questao |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000526248 |
| ISSN: | 1808-5245 |
| Authors: | Krokoscz, Marcelo1 |
| Institutions: | 1Fundacao Escola de Comercio Alvares Penteado, Sao Paulo. Brasil |
| Year: | 2022 |
| Volumen: | 28 |
| Number: | 4 |
| Pages: | 12312-12312 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Descriptivo |
| English abstract | This study aims to identify the efficiency of fourteen software for detecting similarities in a text with fragments on financial education, found on internet websites, proceedings of academic events and openand restricted access scientific journals. The fragments were used to create a cohesive text, written in Portuguese, containing literal textual reproductions, paraphrases, with excerpts translated from the English language, manipulated with hidden character insertion and replacement of words by synonyms. The similarity reports generated by the software were analyzed according to four criteria: 1 identification of correctly cited fragments; 2 identification of plagiarized fragments; 3 identification of texts manipulated to deceive the software; 4 identification of original sources; which were scored on a scale of 0 to 4 points |
| Portuguese 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 |
| Disciplines: | Ciencias de la computación |
| Keyword: | Software, plagio, Similitud, Plagio, Software antiplagio, Procesamiento de datos |
| Full text: | https://www.seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/123123/85885 |
