Um método de indexação e organização de informações baseado em um sociograma – Aplicação em domínios específicos

Autores

  • Rafael Loureiro Moraes Programa de Pós Graduação em Informática/Universidade Federal do Rio de Janeiro
  • Jonice Oliveira Sampaio Programa de Pós Graduação em Informática/Universidade Federal do Rio de Janeir

Resumo

O crescimento da produção bibliográfica em todas as áreas da ciência é evidente, porém a organização de suas informações ainda é um desafio. Diante disso o trabalho parte de uma proposta em melhorar uma organização da informação, neste caso uma taxonomia, utilizando a análise de redes sociais para auxiliar na gestão e atualização do conhecimento. Sendo assim, desenvolvemos uma metodologia que vai desde a escolha das publicações, definição de uma taxonomia de referência, aplicação de métricas de análise de redes sociais até a recomendação de uma nova taxonomia. Avaliamos o método quantitativamente e qualitativamente, onde obtivemos resultados consistentes e conseguimos recomendar novas formas de organização da informação.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Abilhoa, W. D. Um Método Para Extração De Palavras-Chave De Documentos Representados Em Grafos. Dissertação (Programa de Pós-Graduação (Stricto Sensu) em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie - São Paulo, 2014.

ASSIS, J.; MOURA, M. A norma ISO 25964 e a semântica latente das folksonomias: a interoperabilidade semântica em questão. In: II Congresso ISKO Brasil, 2013, Rio de Janeiro. Desafios e perspectivas científicas para a organização e representação do conhecimento na atualidade. Rio de Janeiro, 2013. v. 2. p. 212-217.

Azevedo, T. B. De, Vicente, M., & Rodriguez, R. Y. (2012). Análise do conhecimento com o uso das redes sociais.

Blondel, J.-L. Guillaume, R. Lambiotte, and E. Lefebvre, “Fast unfolding of communities in large networks,” J. Stat. Mech. Theory Exp., vol. 10008, no. 10, p. 6, 2008.

D. Blei, L. Carin and D. Dunson, "Probabilistic topic models", IEEE Signal Processing Magazine, vol. 27, no. 2010, pp. 55-65, 2010

D. Magatti, S. Calegari, D. Ciucci and F. Stella, "Automatic labeling of topics", ISDA 2009 – 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, vol. 2009, pp. 1227-1232

Dias, T. M. R., & Moita, G. F, Caracterização e Análise De Redes De Palavras-Chave Em Repositórios De Publicações Científicas. II Encontro Mineiro de Modelagem Computacional.

Fernanda, P., & Leal, F. (2013). A interdisciplinaridade na pesquisa em Ontologias no Brasil : uma análise do evento ONTOBRAS a partir da coautoria e do acoplamento bibliográfico - edições 2010 , 2011 e 2012.

Freitas, J. L., Fátima, H. De, Silva, N., & Bufrem, L. S. (2012). Gestão do conhecimento e redes sociais: uma análise da literatura periódica científica da Ciência da Informação, 35–49.

J.H. Lau, D. Newman, S. Karimi and T. Baldwin, "Best Topic Word Selection for Topic Labelling",Methodology, no. 2010, pp. 605-613, 2010

J.H. Lau, K. Grieser, D. Newman and T. Baldwin, "Automatic labeling of topic models",Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, no. 2011, pp. 1536-1545

KAUR, J.; GUPTA, V. Effective Approaches for Extraction of Keywords. International Journal of Computer Science Issues, p. 144-148, 2010.

Moura, M. FOLKSONOMIAS, REDES SOCIAIS E A FORMAÇÃO PARA O TAGGING LITERACY: DESAFIOS PARA A ORGANIZAÇÃO DA INFORMAÇÃO EM AMBIENTES COLABORATIVOS VIRTUAIS Inf. Inf., Londrina, v. 14, n. esp, p. 25 – 45. 2009.

Moura, M. INTEROPERABILIDADE SEMÂNTICA E ONTOLOGIA SEMIÓTICA: A CONSTRUÇÃO E O COMPARTILHAMENTO DE CONCEITOS CIENTÍFICOS EM AMBIENTES COLABORATIVOS ONLINE. Inf. Inf., Londrina, v. 16. n. 3. p. 165 – 179, jan./ jun. 2011.

Nolasco, Diogo, and Jonice Oliveira. "Detecting Knowledge Innovation through Automatic Topic Labeling on Scholar Data." 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). IEEE, 2016.

Oliveira, D., Souza, F., Bottura, A., & Lima, M. (2013). Classificação das áreas de conhecimento do CNPq e o campo da Enfermagem : possibilidades e limites. Revista Brasileira de Enfermagem, 66, 60–65

Raghavan, U. N., Albert, R., & Kumara, S. (2007). Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks. Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, 76(3). http://doi.org/10.1103/PhysRevE.76.036106

ROSE, S. et al. Automatic Keyword Extraction from Individual Documents. Text Mining: Applications and Theory, 2010.

Souza, R. F. de. Organização e representação de áreas do conhecimento em ciência e tecnologia: princípios de agregação em grandes áreas segundo diferentes contextos de produção e uso de informação. Enc. Bibli. Biblioteconomia e Ciência da Informação, Florianópolis, número especial, p.27-21, (2006).

Souza, R. F. de. Organização e representação do conhecimento no contexto da Ciência da Informação, da Comunicação Informação em Ciência e da Educação. Ed. UNIVALI, 2006 p. 111-125 (2006 b).

Wasserman, S. and Faust, K., Social Network Analysis, Cambridge University Press, Cambridge (1994).

Downloads

Publicado

2017-06-04

Como Citar

Moraes, R. L., & Sampaio, J. O. (2017). Um método de indexação e organização de informações baseado em um sociograma – Aplicação em domínios específicos. ISys - Brazilian Journal of Information Systems, 10(2), 48–84. Recuperado de https://seer.unirio.br/isys/article/view/6144

Edição

Seção

ARTIGOS DE EDIÇÃO ESPECIAL