Um modelo híbrido de recuperação de informação e conhecimento baseado na síntese de mapas conceituais obtidos por operações de transformação de redes complexas orientadas por busca de relacionamentos entre termos de consulta em bases de dados ligados

Abstract

Investiga e desenvolve um modelo de recuperação de informação e conhecimento em bases de dados ligados, baseado na transformação de redes complexas obtidas a partir da busca por relacionamentos entre os termos de uma consulta formulada pelo usuário. Os relacionamentos derivados dos termos da consulta são obtidos a partir de buscas em uma base de dados ligados (linked data), gerando uma cadeia de transformações sobre redes de triplas RDF, baseadas em métricas de análise de redes complexas. A pesquisa é exploratória, buscando de forma simultânea o desenvolvimento de formulações teóricas sobre sistemas de recuperação de informação, o estudo de suas implicações práticas do ponto de vista das tecnologias atualmente disponíveis, e a coleta de dados empíricos decorrentes de seguidas iterações de modelagem, implementação e teste de protótipos de um sistema computacional. Operações de análise de redes complexas foram usadas para ranqueamento e seleção de informações recuperadas, que depois retroalimentam novas buscas para expansão da rede de informação. Por intermédio do protótipo implementado, o modelo foi validado com um grupo de dezessete usuários. O grau de satisfação com os resultados sugere qualitativamente que o modelo possui boa precisão e revocação. Foram de grande relevância as iteradas operações de transformação das redes na retroalimentação do modelo. Há indícios da necessidade de maiores bases de conhecimento. A rede final é mapeada em um mapa conceitual, e o modelo desenvolvido foi analisado à luz da equação fundamental da Ciência da Informação de Brookes e da aprendizagem significativa de Ausubel. A natureza interdisciplinar do modelo permitiu explorar de forma diferenciada e original a recuperação de informação e conhecimento em bases de dados ligados, apontando relevância de investigações futuras. O resultado culminou no desenvolvimento de um modelo híbrido de recuperação de informação e conhecimento que é simultaneamente fundamentado nos três paradigmas correntes da Ciência da Informação: físico, cognitivo e social.