O comportamento de termos da Ciência da Informação por meio da modelagem de tópicos

• Autor(a) principal: Marcos de Souza
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/34292; https://orcid.org/0000-0002-9829-7249
• topic: Modelagem de tópicos; Alocação de Dirichlet Latente; Proximidade e distanciamento; Comportamento diacrônico; Ciência da informação; Modelagem de dados; Mineração de dados (Computação)

O crescimento da pesquisa, ciência e tecnologia na perspectiva acadêmica tem contribuído para a produção de uma quantidade elevada de informações científicas produzidas em diversos formatos e tipos de documentos da comunicação científica. Levando em consideração a quantidade, variedade e complexidade de informações produzidas, tem sido cada vez mais necessário o uso de tecnologias e métodos para elaboração e produção de registros de informação, além da necessidade de produzir informações sobre informações. A Modelagem de Tópicos, constituída de métodos estatísticos/probabilísticos e recursos tecnológicos, utiliza modelos de algoritmos de aprendizagem que possibilita identificar padrões, organizar coleções, resumir conteúdos, extrair tópicos mais frequentes, identificar relações entre assuntos e mudanças realizadas ao longo do tempo em corpora de documentos. Partindo desse princípio, questiona-se: de que forma tem se apresentado, na segunda década do século XXI, os temas da produção científica brasileira na área da Ciência da Informação quando se comparado às áreas e disciplinas já estabelecidas na literatura por pesquisadores como núcleo da área? O objetivo geral buscou verificar a proximidade e o distanciamento entre os temas extraídos dos corpora de dados constituídos por documentos científicos com as áreas e disciplinas da Ciência da Informação estabelecidas na literatura. Dentre os objetivos específicos constam identificar, analisar e discutir o comportamento diacrônico dos termos extraídos dos corpora de dados, bem com suas respectivas relações, além de analisar e discutir os modelos de treinamento de extração de tópicos, selecionar os resultados significativos e validar junto à comunidade científica brasileira da Ciência da Informação. Justifica-se a importância desta pesquisa uma vez que a comparação entre estudos – mesmo que utilizando de metodologias e intervalos de tempo diferentes na composição de documentos – permite apresentar, por meio do mapeamento científico, novos resultados e prospectar diferentes cenários e perspectivas para a ciência estudada. Para a pesquisa empírica foram realizadas as etapas de coleta de dados e formação dos corpora de dados; preparação e pré-processamento referente à limpeza, manipulação, combinação e normalização dos dados; transformação dos dados referentes às operações matemáticas e estatísticas aplicadas; modelagem e processamento, ao qual conecta os dados tratados aos modelos Latent Semantic Indexing e Latent Dirichlet Allocation; apresentação dos resultados por meio de sínteses textuais e gráficos interativos e estatísticos; validação dos resultados junto a pesquisadores da área estudada; e documentação gerada a partir dos resultados empíricos com o referencial teórico. Dentre os principais resultados constam: o comportamento parcialmente diferente entre o mapeamento científico das disciplinas do núcleo da Ciência da Informação encontrado na literatura com os resultados empíricos desta pesquisa; o comportamento diacrônico e surgimento de termos em pesquisas na área da Ciência da Informação, como fake news, big data e machine learning; a proximidade e o distanciamento entre disciplinas como Sistemas de Informação e Comunicação Científica Eletrônica; os melhores resultados na modelagem de tópicos realizada por meio do modelo Latent Dirichlet Allocation, levando em consideração o equilíbrio entre os pesos dos resultados e um maior número de bigramas e trigramas que contribuem para a uma melhor interpretação dos dados, realizada pelo indexador e validada pela comunidade científica.