RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

Avanços e Aplicações em Sistemas e Tecnologias de Informação

E-Government in Córdoba, Argentina: Drivers of Use and Continuance Intention to

Resumen Objetivo: Explorar el rol de variables cognitivas (facilidad, utilidad, satisfacción y competencia digital), sociocognitivas (confianzas en el gobierno, internet y gobierno electrónico [GE]), sociopolíticas (compromiso cívico y participación online) y sociodemográficas (género, edad, nivel educativo, nivel socioeconómico y conexión a internet) en la adopción (uso e intención de continuidad de uso) del GE (Mi Argentina, Ciudadano Digital y el Portal del Gobierno de la Ciudad). Método. Participaron 1.042 personas de 18 a 65 años residentes en Córdoba. Se realizó un estudio correlacional de alcance exploratorio. Resultados. Las variables cognitivas fueron consistentes al predecir la adopción del GE. Las confianzas en internet, gobierno y GE predijeron principalmente la intención de continuidad de uso. El compromiso cívico y la participación online predijeron más el uso. También, las variables sociodemográficas explicaron la adopción en algunos casos. Conclusión. Los resultados ofrecen insumos relevantes para diseñar políticas públicas que promuevan la adopción del GE en Argentina.

Abstract Objective: To examine the role of cognitive variables (perceived ease of use, usefulness, satisfaction, and digital competence), sociocognitive variables (trust in government, the internet, and e-government [EG]), sociopolitical variables (civic engagement and online participation), and sociodemographic variables (gender, age, educational level, socioeconomic status, and internet access) in the adoption of e-government (EG), understood as use and continuance intention, across the platforms Mi Argentina, Ciudadano Digital, and the Córdoba City Government Portal. Method. A correlational study with an exploratory scope was conducted with 1,042 residents of Córdoba aged 18 to 65 years. Results. Cognitive variables consistently predicted EG adoption. Trust in the internet, government, and EG primarily predicted continuance intention, whereas civic engagement and online participation were more strongly associated with actual use. Sociodemographic variables also explained adoption in some cases. Conclusion. The findings provide relevant evidence to inform the design of public policies aimed at promoting EG adoption in Argentina.

Institucionalização da telemedicina: a estrutura iTAM-Health e evidências do sistema de saúde ULSS3

Resumo A adoção da telemedicina nos sistemas públicos de saúde é um processo complexo, moldado por dinâmicas institucionais, organizacionais e relacionais mais do que pela tecnologia. Este estudo investiga os mecanismos que influenciam a confiança, a utilidade percebida, a facilidade de uso, as condições facilitadoras e a eficiência na implementação da telemedicina, aplicando o modelo iTAM-Health e uma lente realista crítica ao caso ULSS 3 Serenissima (Véneto, Itália). Utilizou-se um desenho qualitativo de múltiplas fontes, incluindo entrevistas com chefes de cardiologia, análise documental e triangulação empírica. A codificação assistida por IA identificou quatro mecanismos geradores: (1) estabilização normativa; (2) alinhamento sociotécnico; (3) valorização funcional; e (4) feedback institucional. Os resultados mostram a adoção como um ciclo coprodutivo no qual tecnologias e instituições se reforçam mutuamente. A integração entre iTAM-Health e realismo crítico oferece uma estrutura para compreender e governar a saúde digital com foco em sustentabilidade, valor público e responsabilidade institucional.

Abstract The adoption of telemedicine in public healthcare systems is a complex and multilayered process shaped less by technology than by institutional, organizational, and relational dynamics. This study examines the mechanisms influencing trust, perceived usefulness, perceived ease of use, facilitating conditions, and efficiency in the implementation of telemedicine, applying the iTAM-Health model and a critical realist lens to the case of ULSS 3 Serenissima (Veneto, Italy). A multi-source qualitative design was used, including interviews with cardiology department heads, document analysis, and empirical triangulation. AI-assisted coding identified four generative mechanisms: (1) normative stabilization; (2) sociotechnical alignment; (3) functional valorization; and (4) institutional feedback. Findings show adoption as a co-productive cycle in which technologies and institutions mutually reinforce each other. The integration of iTAM-Health with critical realism offers a comprehensive framework to understand and govern digital health as an ecosystem grounded in sustainability, public value, and institutional accountability.

StopEmailSpoofing: uma solução para detecção de vulnerabilidade de domínios à ataques falsificação de e-mail

Resumo O e-mail permanece sendo o principal meio de comunicação contemporâneo, constituindo vetor frequente de ataques cibernéticos. Apesar da evolução dos sistemas de proteção, o fator humano continua sendo o elo mais fraco da segurança cibernética, sendo explorado por técnicas de engenharia social. Este trabalho apresenta a ferramenta de código aberto StopEmailSpoofing, desenvolvida para automatizar a detecção de vulnerabilidades de falsificação de e-mail em domínios. A ferramenta analisa todas as 295 combinações possíveis entre os protocolos SPF e DMARC, realizando consultas DNS para avaliar a suscetibilidade dos domínios. Diferentemente de soluções existentes, oferece cobertura completa dos protocolos de autenticação e sugere ações imediatas de correção. Uma validação foi realizada através de estudo de caso com instituições públicas de ensino superior brasileiras, demonstrando eficiência na identificação de falhas e contribuindo para o fortalecimento da resiliência das comunicações digitais organizacionais.

Abstract Email remains the primary means of contemporary communication, becoming a frequent vector for cyberattacks. Despite the evolution of protection systems, the human factor continues to be the weakest link in cybersecurity, being exploited by social engineering techniques. This work presents the open-source tool StopEmailSpoofing, developed to automate the detection of email spoofing vulnerabilities in domain names. The tool analyzes all 295 possible combinations between SPF and DMARC protocols, performing DNS queries to assess domain susceptibility. Unlike existing solutions, it offers complete coverage of authentication protocols and provides immediate corrective actions. Validation was performed through a case study with Brazilian public higher education institutions, demonstrating efficiency in identifying failures and contributing to strengthening the resilience of organizational digital communications.

Processamento de Linguagem Natural Aplicado à Identificação de Padrões Semânticos em Relatos de Mulheres Vítimas de Violência Doméstica e Familiar

Resumo A violência doméstica e familiar (VDF) contra a mulher é um problema persistente e subnotificado. Com o avanço das mídias sociais, relatos espontâneos de vítimas tornaram-se fontes relevantes de dados, embora seu volume e complexidade exijam técnicas automatizadas de análise. Este estudo busca identificar tópicos emergentes em relatos não estruturados de mulheres vítimas de VDF publicados no YouTube, aplicando Processamento de Linguagem Natural (PLN), aprendizado de máquina não supervisionado e modelagem de tópicos. A metodologia incluiu coleta via API do YouTube, pré-processamento textual, geração de embeddings, redução de dimensionalidade (PCA e UMAP), clusterização (K-means e HDBSCAN) e extração de tópicos com BERTopic. O melhor desempenho foi obtido com a combinação UMAP + HDBSCAN sem stopwords, revelando temas como ciclo da violência, ameaças e apoio familiar. Os resultados evidenciam a viabilidade do PLN e do BERTopic para análise automatizada e apoio à formulação de políticas públicas e pesquisas sociais.

Abstract Domestic and family violence (DFV) against women remains a persistent and underreported problem. With the rise of social media, spontaneous victim reports have become valuable data sources, although their volume and complexity require automated analytical techniques. This study aims to identify emerging topics in unstructured reports from women victims of DFV published on YouTube, using Natural Language Processing (NLP), unsupervised machine learning, and topic modeling. The methodology included data collection via the YouTube API, text preprocessing, embedding generation, dimensionality reduction (PCA and UMAP), clustering (K-means and HDBSCAN), and topic extraction using BERTopic. The best performance was achieved with the UMAP + HDBSCAN combination without stopwords, revealing themes such as the cycle of violence, threats, and family support. The results highlight the feasibility of NLP and BERTopic for automated analysis and their potential to support public policy development and social research.

Sustainable digital transformation: the convergence of technological innovation and sustainability

Resumen La transformación digital constituye un cambio organizacional profundo habilitado por tecnologías digitales. Sobre esta base emergen dos enfoques complementarios: la transformación digital verde, que orienta la digitalización a objetivos ambientales y la transformación digital sostenible, que incorpora además dimensiones sociales y económicas en alineación con los ODS. Este artículo sintetiza conceptos, delimita alcances y propone un hilo articulador entre la transformación digital, verde y sostenible. Asimismo, compara su adopción en Europa-donde, desde 2019, la “doble transición” digital‑verde se integra en políticas y financiamiento y en América Latina y el Caribe, con avances desiguales, pero crecientes. Se incluye el estado del arte en Cuba y una herramienta de autoevaluación verde para mipymes, alineada con el marco normativo ambiental nacional. Se concluye con lineamientos para escalar la transformación digital sostenible con métricas verificables, gobernanza inclusiva y cooperación birregional.

Abstract Digital transformation is a profound organizational change enabled by digital technologies. Two complementary approaches emerge from this foundation: green digital transformation, which orients digitalization toward environmental objectives and sustainable digital transformation, which also incorporates social and economic dimensions in alignment with the SDGs. This article synthesizes concepts, defines scope, and proposes a common thread between digital, green, and sustainable transformation. It also compares their adoption in Europe-where, since 2019, the digital-green "double transition" has been integrated into policies and financing-and in Latin America and the Caribbean, with uneven but growing progress. It includes the state of the art in Cuba and a green self-assessment tool for MSMEs, aligned with the national environmental regulatory framework. It concludes with guidelines for scaling sustainable digital transformation with verifiable metrics, inclusive governance, and bi-regional cooperation.

Emotion recognition in the text of rural secondary school students using classification algorithms

Resumen Este estudio se centra en la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para el reconocimiento automático de emociones a partir de textos. El objetivo es identificar el algoritmo de clasificación más adecuado para detectar emociones en los textos que comúnmente se expresan en las instituciones de educación secundaria rural de Puno. Se recopilaron 1,150 comentarios textuales mediante una encuesta de autoevaluación emocional, los cuales fueron etiquetados manualmente por evaluadores capacitados y validados mediante consenso. Tras un preprocesamiento que incluyó tokenización, eliminación de stopwords y vectorización TF-IDF, los modelos fueron entrenados y evaluados utilizando Google Colab y la biblioteca scikit-learn. Los resultados revelaron que el algoritmo Random Forest destacó con una precisión del 73.81% y un AUC de 88.67%, superando a otros algoritmos en la identificación de emociones críticas. En conclusión, los hallazgos resaltan la importancia de detectar emociones negativas para mejorar el bienestar estudiantil y sugieren que la inteligencia artificial puede enriquecer la educación rural al identificar grupos de estudiantes con emociones similares, promoviendo así un ambiente escolar positivo y un mejor rendimiento académico.

Abstract This study focuses on the application of artificial intelligence algorithms for the automatic recognition of emotions from textual data. The objective is to identify the most suitable classification algorithm for detecting emotions in texts commonly expressed in rural secondary education institutions in Puno. A total of 1,150 textual comments were collected through an emotional self-assessment survey, manually labeled by trained evaluators and validated through consensus. After preprocessing steps including tokenization, stopword removal, and TF-IDF vectorization, the models were trained and evaluated using Google Colab and the scikit-learn library. The results indicate that the Random Forest algorithm achieved the best performance, with a precision of 73.81% and an AUC of 88.67%, outperforming other algorithms in the identification of critical emotions. In conclusion, the findings highlight the importance of detecting negative emotions to improve student well-being and suggest that artificial intelligence can enhance rural education by identifying groups of students with similar emotional profiles, thereby promoting a positive school environment and improved academic performance.

Cybersecurity Maturity and Digital Resilience in Ibero-American SMEs: Diagnosis and strategies challenges

Resumen Este artículo analiza el nivel de madurez en ciberseguridad y resiliencia digital de las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) iberoamericanas, un sector especialmente vulnerable ante el aumento de ciberamenazas globales. A partir de un enfoque exploratorio-descriptivo, se propone un modelo de diagnóstico basado en el marco NIST Cybersecurity Framework, complementado con indicadores de gestión organizativa y cultura de seguridad. Los resultados evidencian brechas significativas en la adopción de políticas formales, formación del personal y continuidad operativa ante incidentes. Asimismo, se identifican factores determinantes que influyen en la capacidad de respuesta y recuperación de las organizaciones. El estudio aporta un conjunto de lineamientos estratégicos adaptados al contexto regional, orientados a fortalecer la resiliencia digital con recursos limitados. Se concluye que la madurez en ciberseguridad constituye un componente esencial para la sostenibilidad tecnológica y competitiva de las PYMEs en Iberoamérica.

Abstract This article analyzes the level of cybersecurity maturity and digital resilience of Ibero-American small and medium-sized enterprises (SMEs), a sector particularly vulnerable to the rise of global cyberthreats. Using an exploratory-descriptive approach, we propose a diagnostic model based on the NIST Cybersecurity Framework, complemented by organizational management and security culture indicators. The results reveal significant gaps in the adoption of formal policies, staff training, and operational continuity in the event of incidents. Furthermore, determining factors that influence organizations' response and recovery capacity are identified. The study provides a set of strategic guidelines adapted to the regional context, aimed at strengthening digital resilience with limited resources. It concludes that cybersecurity maturity is an essential component for the technological and competitive sustainability of SMEs in Ibero-America.