Uso de mineração de textos como ferramenta de avaliação da qualidade informacional em Portal de Atendimento Institucional

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Suzana Kilpp da
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/234873
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2022.
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spelling Uso de mineração de textos como ferramenta de avaliação da qualidade informacional em Portal de Atendimento InstitucionalGestão do conhecimentoEngenharia e gestão do conhecimentoMineração de dados de textoProcesso decisórioDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2022.A mineração de textos é uma ferramenta de Gestão do Conhecimento aplicada em bancos de dados não estruturados, que busca extrair informação útil e relevante para fornecer subsídios de tomada de decisão. Esta pesquisa tem por objetivo avaliar o uso de informações não estruturadas no processo de descoberta do conhecimento e de tomada de decisão, visando a melhoria da comunicação entre usuários e organização. Para tanto, realiza um estudo de caso utilizando o Portal de Atendimento Institucional (PAI) da Pró-Reitoria de Extensão (PROEX) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e uma busca de informações na rede social Twitter. O PAI é o principal meio de comunicação entre usuários e a Universidade. As informações do PAI encontram-se na forma de texto em linguagem natural, ou seja, dados não estruturados, e, apesar de estarem armazenadas em um banco de dados, o sistema não disponibiliza nenhum tipo de relatório informacional. A PROEX utiliza o PAI desde agosto de 2019 e recebe centenas de chamados mensalmente. A mineração de textos proporciona a descoberta e a análise de informações armazenadas no PAI e de informações veiculadas em redes sociais, configurando-se em uma estratégia de Gestão do Conhecimento. A seleção da ferramenta de mineração de textos KH Coder permitiu a elaboração de mapas temáticos que se constituem na base da criação de ontologias. A ferramenta permitiu a análise de informações não estruturadas por meio de seis diferentes técnicas: (i) classificador Naive Bayes, (ii) rede de coocorrência de palavras, (iii) rede de coocorrência de palavras e variáveis, (iv) análise por cluster, (v) análise hierárquica de cluster e (vi) mapa auto-organizável. Como resultados obtidos, a identificação de informações relevantes armazenadas no PAI forneceu subsídios importantes aos gestores para a tomada de decisão e para a melhoraria da qualidade da comunicação entre os usuários e a Universidade. Foram identificados 30 tópicos de perguntas e 29 tópicos de respostas, sendo os mais frequentes: (i) aprovação de programas e projetos, (ii) cursos de curta duração, (iii) prestação de serviço, serviço eventual e consultoria, (iv) publicações, artigos científicos, revisão de artigos, revistas, e (v) registro de atividades docentes. Além disso, foi descoberto que 1/5 das respostas fazem referência a artigos da Resolução Normativa nº 88/2016/Cun, que regulamenta as ações de extensão da Universidade. A análise de tweets sobre a UFSC na rede social Twitter apontou que a ferramenta é utilizada mais para replicar mensagens do que para gerar textos. A conclusão desta pesquisa aponta que a mineração de textos é uma ferramenta de Gestão do Conhecimento que se destaca quando o objeto de análise envolve bancos de informações textuais em linguagem natural, tornando possível extrair conhecimento potencialmente relevante para a tomada de decisão. E ainda, o sistema PAI/UFSC tem informações relevantes para a Gestão Universitária e que são bem exploradas por técnicas de mineração de textos.Abstract: Text mining is a Knowledge Management tool applied in unstructured databases, which seeks to extract useful and relevant information to support decision-making. This research aims to evaluate the use of unstructured information in the discovery of knowledge and in the decision-making process, aiming to improve communication between users and the organization. A case study is carried out using the Institutional Service Portal (ISP) of the Pro-Rectory of Extension (PROEX) of the Federal University of Santa Catarina and a search for information on the social network Twitter. ISP is the main means of communication between users and the University. ISP information is in the form of text in natural language, that is, unstructured data, and, despite being stored in a database, the system does not provide any type of informational report. PROEX has been using ISP since August 2019 and receives hundreds of calls monthly. Text mining provides the discovery and analysis of information stored in the ISP and information transmitted on social networks, configuring itself in a Knowledge Management strategy. The selection of the KH Coder text mining tool allowed the elaboration of thematic maps that constitute the basis for the creation of ontologies. The tool allowed the analysis of unstructured information through six different techniques: (i) Naive Bayes classifier, (ii) word co-occurrence network, (iii) word and variable co-occurrence network, (iv) cluster analysis, (v) hierarchical cluster analysis and (vi) self-organizing map. The identification of relevant information stored in the ISP provided important subsidies to managers for decision-making and to improve the quality of communication between users and the University. Thirty questions and twenty-nine answer topics were identified, the most frequent being: (i) approval of programs and projects, (ii) short-term courses, (iii) service provision, occasional service and consultancy, (iv) publications, scientific articles, review of articles, journals, and (v) registration of teaching activities. In addition, it was found that 1/5 of the answers refer to articles from Normative Resolution nº 88/2016/Cun, which refers to the University's extension norms. The analysis of tweets about Federal University of Santa Catarina on the social network Twitter reveals that the tool is used more to replicate messages than to generate texts. The conclusion of this research points out that text mining is a Knowledge Management tool that stands out when the object of analysis involves textual information banks (natural language), making it possible to extract potentially relevant knowledge for decision-making. Furthermore, Federal University of Santa Catarina ISP system has relevant information for University Management that is well explored by text mining techniques.Bastos, Rogerio CidBastos, Lia CaetanoUniversidade Federal de Santa CatarinaSilva, Suzana Kilpp da2022-05-19T14:51:10Z2022-05-19T14:51:10Z2022info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis140 p.| il., gráfs.application/pdf374564https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/234873porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-05-19T14:51:10Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/234873Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-05-19T14:51:10Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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