Resumo. A identificação de bad smells em código tem sido considerada uma importante tarefa durante o desenvolvimento de software, visando garantir aspectos de qualidade que mini- mizam custos com manutenção. Nessa rotina, as definições informais e as características subjetivas envolvidas na identificação de tais anomalias, exige que cada desenvolvedor crie seu próprio senso de qualidade ao analisar um código implementado. Este cenário permite que desenvolvedores discordem entre si ao buscar bad smells em uma mesma entidade de código. Apesar do entendimento individual de cada desenvolvedor impactar na detecção de smells de maneira diferente, poucos trabalhos investigaram como essa questão subjetiva se apresenta de fato em cenários reais. Como consequência, a maioria das técnicas e ferramentas de detecção propostas tem ignorado o entendimento do desenvolvedor durante a identificação de anomalias, que, por vezes, reportam resultados com baixa acurácia para os usuários. Assim, este trabalho visa contribuir em duas frentes principais: (i) na investigação e esclarecimento das questões subjetivas relacionadas ao entendimento dos desenvolvedores sobre bad smells; (ii) na proposição de uma técnica eficaz capaz de lidar com as questões subjetivas supracitadas em busca de uma detecção customizada de bad smells.