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Palestra do Prof. Dr. Armando Manuel Barreiros Malheiro da Silva Eventos

Ciclo de Palestras na Universidade Federal do Pará –…

No dia 05 de setembro de 2019, a Universidade Federal do Pará (UFPA) teve a oportunidade de receber o professor Dr. Armando Manuel Barreiros Malheiro da Silva, da Universidade do Porto.

Esta oportunidade foi possibilitada pelo suporte do PROCAD Amazônia, representado pela professora Dra. Marise Teles Condurú, além do apoio das Faculdades de Biblioteconomia (FABIB) e Arquivologia (FAArq) e do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCI).

As palestras foram proferidas no Auditório do Instituto de Geociências da UFPA, que gentilmente cederam o espaço e equipamentos para a realização das palestras.

O professor trouxe visões sobre as áreas de conhecimento: Ciência da Informação, Biblioteconomia e Arquivologia, trazendo temas metodológicos e de trajetória histórica destas áreas para o contexto de sustentabilidade e desenvolvimento regional.

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Screenshot do Black Mirror. Copyright de Black Mirror. Apresentação

Ficção Científica e Realidade da Coleta de Dados em…

O objetivo deste estudo foi relacionar uma narrativa de ficção científica com o contexto atual de Coleta de Dados em SRSO – Serviços de Redes Sociais Online, visando a construção de uma percepção de aderência entre o imaginado e o concreto.

Adotou-se uma metodologia exploratória e descritiva, de caráter quali-quantitativo, com método composto por análise exploratória de processos de coleta de dados pessoais de SRSO existentes e análise descritiva da forma de coleta de dados pessoais identificados nas sequências da narrativa de uma produção audiovisual.

O universo de pesquisa foi delimitado aos SRSO de coleta de dados do Facebook, do Twitter e do LinkedIn, com a amostra composta pelo episódio Nosedive, parte integrante do seriado Black Mirror.

Para o processo de decupagem das sequências do episódio, foram identificadas características referentes às interfaces de coleta de dados dos SRSO, para filtrar os elementos relacionados à temática no conteúdo das sequências.  

Os resultados confirmaram a relação entre aspectos dos processos de coleta de dados dos SRSO analisados, com 7 similaridades.

Diagram of Entity Relationship Model developed for data collecting. Copyright Fernando de Assis Rodrigues. Capítulo de Livro

Identificando características semânticas de conjuntos de dados de interação…

Em uma avaliação de uma decisão, o fato analisado precisa receber insumos de múltiplas fontes de dados – estruturando, integrando, armazenando e processando dados coletados em uma saída que suporta uma melhor compreensão do fato dos dados, permitindo novas dimensões de análise.

O objetivo deste estudo é identificar as características semânticas dos atributos de dados no momento da coleta, das estruturas de datasets encontradas nas interfaces de exportação de dados nas ferramentas de análise de interações do usuário, nos canais de comunicação da Internet e nas ferramentas de dados analíticas da web envolvidas em um periódico científico. gestão, através de uma aplicação de um processo de análise de dados e técnicas de modelagem de dados.

A pesquisa foi delimitada para conjuntos de dados exportáveis ​​disponíveis em interfaces do Open Journal Systems, do Google Analytics e do Search Console, do Twitter Analytics e do Facebook Insights.

Adotou-se uma metodologia de análise exploratória para identificar características sobre como os dados estão disponíveis e estruturados sobre esses recursos de dados. Os conceitos de Modelagem de Relacionamento de Entidade foram aplicados para projetar e armazenar dados coletados dos serviços, recursos, conjuntos de dados e atributos.

Além disso, os dados coletados foram processados ​​em outra estrutura de dados, adotando-se o cubo de processamento analítico on-line como uma representação tridimensional de elementos, atuando como perspectivas de análise.

Esta análise de dados identificou dissonâncias semânticas nas definições de atributos em entidades, que podem interferir no processo de desenvolvimento de relações entre atributos de diferentes conjuntos de dados, diminuindo o potencial de interoperabilidade.

Palavras-chave: Análise de Dados. Coleta de Dados. Dados. Redes Sociais Online. Dados de usuário.

Autores

  1. Fernando de Assis Rodrigues
  2. Pedro Henrique Santos Bisi
  3. Ricardo César Gonçalves Sant’Ana

Texto completo disponível em

  1. ISKO
  2. Research Gate
Sociograma dos autores. Copyright para Fernando de Assis Rodrigues. Anais de Congresso

Análise de domínio da produção científica sobre Coleta de…

Este estudo teve como objetivo identificar pesquisas que versam sobre a temática de coleta de dados. Para tanto foi utilizada análise de domínio em publicações científicas, com a aplicação de uma análise de citações e cocitações.

A identificação dos representantes da temática de coleta de dados e a interlocução existente entre eles foi obtida a partir do processamento dos conjuntos de metadados sobre publicações em periódicos disponíveis da base de conhecimento IEEE Xplore(r) Digital Library.

Como estratégia de busca, utilizou-se na interface de busca avançada os termos ‘Data Collecting’, ‘Data Collect’ e ‘Data Gathering’, concatenados pelo operador booleano ‘OU’. Foram recuperados dados sobre 2.278 publicações e a amostra foi delimitada aos artigos publicados em periódicos científicos entre os anos de 1954 e 2018, totalizando 281 publicações.

Para cada artigo, foi coletado o conjunto de referências na forma de documento HTML. Sobre o conteúdo obtido foi aplicado um algoritmo para a conversão das referências de HTML para CSV e a serialização das referências para o padrão de estilo IEEE Editorial Style.

Foram processadas 5.867 referências e identificados 8.267 autores, sendo descartadas 270 referências por estarem fora do padrão. Aplicou-se a Lei do Elitismo de Price para a delimitação do corpo de autores nas análises de citação e cocitação, totalizando 91 autores, número este que foi arredondado para 94 para contabilizar mais 3 autores que possuíam o mesmo número de citação do 91º autor.

Posteriormente, aplicou-se um algoritmo para a geração das matrizes i) citados e citantes e ii) de frequência absoluta de cocitação. A partir destes dados, a identificação de informações sobre nacionalidade e associação institucional foram obtidas por processamento manual.

Foram calculados os indicadores de rede social: i) Densidade da Rede, representando a intensidade de relacionamentos entre autores da rede e ii) Centralidade de Grau, representando o número de ligações incidentes em um autor.

A análise dos dados resultou em uma Densidade de Rede no valor de 3,20 e desvio padrão amostral de 3,34, ou seja, cada pesquisador têm aproximadamente 3 relacionamentos com pares da rede; e Centralidade de Grau no valor de 20,93%, demonstrando dispersão, com cada vértice possuindo 20,93% de probabilidade de receber alguma interação da rede.

A dispersão está associada com a amplitude do domínio analisado, pois coleta de dados é um tema recorrente em diferentes áreas do conhecimento, mas aderente ao contexto de publicação dos periódicos da IEEE.

Ao analisar a Centralidade de Grau dos autores individualmente, é possível observar uma relação com a quantidade de citações recebidas, uma vez que os 13 principais autores do índice de Centralidade de Grau são também os mais citados, representando 25,16% de todas as citações recebidas da rede. Neste grupo, foi identificado uma média de 7,69% de representatividade de cada autor no total de citações, com amplitude variando entre 6,12% e 11,76%.

Conclui-se que a temática apesar de amplamente citada apresenta um núcleo estadunidense, ligado às instituições UC, USC e MIT.

Palavras-chave: Coleta de Dados. Análise de Domínio. IEEE.

Autores

  1. Fernando de Assis Rodrigues
  2. Fábio Mosso Moreira
  3. Ricardo César Gonçalves Sant’Ana

Texto completo

  1. X EIICA
  2. Research Gate