Organização da informação : uma proposta de framework genérico para geração automática de assuntos, indexação e busca facetada em repositórios digitais

Abstract

Introdução. Com o aumento exponencial de dados, devido a sua característica digital, amplia-se também os problemas de ausência ou a discrepância de metadados cadastrados, tornando um trabalho oneroso e árduo para um ser humano corrigi-los manualmente. Surge a necessidade de investigações para melhorar a organização e facilitar recuperação da informação. Nesse contexto, a aplicação de inteligência artificial através da aprendizagem de máquina, utilizando ferramentas automáticas e semiautomáticas de forma complementar para coleta de metadados e geração de assuntos, propicia a melhoria de sua indexação e buscas nos repositórios digitais. Objetivo. Propor um framework genérico com um conjunto de atividades e técnicas para executar a geração e indexação automática de assuntos em um repositório digital, visando a organização e a recuperação da informação. Métodos. Revisão Sistemática da Literatura, estudando sobre o tema de geração automática e semiautomática de metadados, suas ferramentas, técnicas, características e funções. Realizouse pesquisa exploratória em bases de dados científicas da Ciência da Informação, selecionando periódicos específicos para a avaliação de acordo com as principais listas de classificação. Utilizou-se método misto na análise dos dados, com abordagens quantitativas e qualitativas, sendo definido um protocolo rigoroso de revisão. Identificou-se ferramentas para auxiliar a pesquisa aplicada, através da sua customização e uso em conjunto de vários algoritmos de aprendizagem de máquina que auxiliassem no processo de geração automática de assuntos. Ao final, realizou-se um estudo de caso aplicado para o “modelo de pesquisa”. Resultados. Conclui-se que as técnicas de geração automática de metadados auxiliam na sugestão de assuntos para documentos robustos como uma tese e dissertação, ampliando o quantitativo de descritores, de modo a facilitar a configuração de taxonomias, filtros e facetas. Esse trabalho propôs o framework genérico validado pelo modelo de pesquisa, através do estudo de caso aplicado. Esse framework pode ser adequado e aplicado em qualquer área do conhecimento, com intuito de melhorar e facilitar a busca e a recuperação da informação nos repositórios digitais pelos usuários e gestores desses acervos.