Keyword co-occurrence networks: theses and dissertations in Information Science
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Múltiplos Olhares em Ciência da Informação |
DOI: | 10.35699/2237-6658.2021.37157 |
Texto Completo: | https://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/article/view/37157 |
Resumo: | The large volume of data produced, stored and made available for access made computers essential to transform them into processable information by man. With text mining, the extracted words can be used in pointing out the relationships between textual elements that are internal or external to them. This study presents an ongoing research that seeks to discover patterns of co-occurrence of keywords in dissertations and theses in the domain of Brazilian Information Science, using artificial intelligence techniques applied to open data from the Coordination for the Improvement of Personnel of Higher Level (Capes). The methodology is characterized as applied in nature, with exploratory and descriptive objectives, and with quantitative and qualitative analysis procedures. The method used is quantitative, in the form of a metric study, with the analysis based on the principles of graph theory. It is expected that the results show the possibility of partnerships between researchers, research trends, underexplored themes, among other elements. |
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Keyword co-occurrence networks: theses and dissertations in Information ScienceCoocorrência de palavras-chave em dados abertos da Capes : teses e dissertações em Ciência da InformaçãoPadrões de coocorrênciaDados CapesInteligência ArtificialCo-occurrence standards.Data CapesArtificial IntelligenceThe large volume of data produced, stored and made available for access made computers essential to transform them into processable information by man. With text mining, the extracted words can be used in pointing out the relationships between textual elements that are internal or external to them. This study presents an ongoing research that seeks to discover patterns of co-occurrence of keywords in dissertations and theses in the domain of Brazilian Information Science, using artificial intelligence techniques applied to open data from the Coordination for the Improvement of Personnel of Higher Level (Capes). The methodology is characterized as applied in nature, with exploratory and descriptive objectives, and with quantitative and qualitative analysis procedures. The method used is quantitative, in the form of a metric study, with the analysis based on the principles of graph theory. It is expected that the results show the possibility of partnerships between researchers, research trends, underexplored themes, among other elements.O grande volume de dados produzidos, armazenados e disponibilizados para acesso tornou os computadores imprescindíveis para transformá-los em informação processável pelo homem. Com a mineração de textos, as palavras extraídas podem ser utilizadas no apontamento de relações entre elementos textuais internos ou externos a eles. Neste estudo, apresenta-se uma pesquisa em andamento que busca a descoberta de padrões de coocorrência de palavras-chave nas dissertações e teses do domínio da Ciência da Informação brasileira, utilizando técnicas de inteligência artificial aplicadas aos dados abertos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes). A metodologia se caracteriza como de natureza aplicada, com objetivos exploratórios de descritivos, e com procedimentos de análise quanti-qualitativos. O método utilizado é quantitativo, na forma de um estudo métrico, com a análise baseada nos princípios da teoria dos grafos. Espera-se que os resultados evidenciem a possibilidade de parcerias entre pesquisadores, tendências de pesquisa, temas pouco explorados, entre outros elementos.Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)2021-12-04info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/article/view/3715710.35699/2237-6658.2021.37157Múltiplos Olhares em Ciência da Informação ; III Fórum de Pesquisas Discentes (FORPED-PPGGOC - 2021)Múltiplos Olhares em Ciência da Informação - ISSN 2237-6658; III Fórum de Pesquisas Discentes (FORPED-PPGGOC - 2021)Múltiplos Olhares em Ciência da Informação - ISSN 2237-6658; III Fórum de Pesquisas Discentes (FORPED-PPGGOC - 2021)Múltiplos Olhares em Ciência da Informação; III Fórum de Pesquisas Discentes (FORPED-PPGGOC - 2021)2237-6658reponame:Múltiplos Olhares em Ciência da Informaçãoinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGporhttps://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/article/view/37157/29001Copyright (c) 2021 Francis Bento Marques, Yuri Bento Marques, Benildes Coura Moreira dos Santos Maculanhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessMarques, Francis BentoMarques, Yuri Bento Maculan, Benildes Coura Moreira dos Santos2023-05-07T12:38:19Zoai:periodicos.ufmg.br:article/37157Revistahttps://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/PUBhttps://periodicos.ufmg.br/index.php/moci/oaimoci@eci.ufmg.br2237-66582237-6658opendoar:2023-05-07T12:38:19Múltiplos Olhares em Ciência da Informação - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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