Análise de Termos dos Títulos Publicados nos Anais do XXI ENANCIB por meio do Software NVivo
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Brazilian Journal of Information Science |
Texto Completo: | https://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/article/view/13653 |
Resumo: | The general objective of the research was to analyze the efficiency in the extraction of terms through the NVIVO software. Among the specific objectives, we sought to identify the most frequent terms contained in the titles of the Working Groups (WGs), as well as to compare them to those extracted from WG7 - Production and Communication of Information in Science, Technology & Innovation. Another objective was to analyze clusters by similarity between the terms contained in the titles. For the treatment of empirical data, the following steps were carried out: a) pre-analysis, selection and preparation of the material; corpora construction; b) exploration of the material – coding techniques; term extraction; and c) treatment of results – statistical operations; interpretation, description and analysis. The most frequent terms in all GTs were “information, “analysis”, “science”, “knowledge” and “management”. The terms of GT7 most frequently were “science”, “analysis”, “information”, “production” and “co-authorship”. The term with the greatest impact in GT7 was “production”, which represented 46.1% of the total attendance. The greatest similarity between the terms occurred with the titles of the GTs: 5 and 8; 2 and 7 and; 3 and 6. Extraction of terms using the NVIVO software is ineffective for in-depth analyses, as the results are presented in unigram format and may be out of context when analyzed individually. |
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Análise de Termos dos Títulos Publicados nos Anais do XXI ENANCIB por meio do Software NVivoTermosFrequênciaSimilaridadeComunicação CientíficaThe general objective of the research was to analyze the efficiency in the extraction of terms through the NVIVO software. Among the specific objectives, we sought to identify the most frequent terms contained in the titles of the Working Groups (WGs), as well as to compare them to those extracted from WG7 - Production and Communication of Information in Science, Technology & Innovation. Another objective was to analyze clusters by similarity between the terms contained in the titles. For the treatment of empirical data, the following steps were carried out: a) pre-analysis, selection and preparation of the material; corpora construction; b) exploration of the material – coding techniques; term extraction; and c) treatment of results – statistical operations; interpretation, description and analysis. The most frequent terms in all GTs were “information, “analysis”, “science”, “knowledge” and “management”. The terms of GT7 most frequently were “science”, “analysis”, “information”, “production” and “co-authorship”. The term with the greatest impact in GT7 was “production”, which represented 46.1% of the total attendance. The greatest similarity between the terms occurred with the titles of the GTs: 5 and 8; 2 and 7 and; 3 and 6. Extraction of terms using the NVIVO software is ineffective for in-depth analyses, as the results are presented in unigram format and may be out of context when analyzed individually.El objetivo general de la investigación fue analizar la eficacia en la extracción de términos mediante el software NVIVO. Entre los objetivos específicos, se buscó identificar los términos más frecuentes contenidos en los títulos de los Grupos de Trabajo (GT), así como compararlos con los extraídos del GT7 - Producción y Comunicación de Información en Ciencia, Tecnología e Innovación. Otro objetivo era analizar los clusters por similitud entre los términos contenidos en los títulos. Para el tratamiento de los datos empíricos, se realizaron las siguientes etapas: a) preanálisis, selección y preparación del material; construcción de corpus; b) exploración del material - técnicas de codificación; extracción de términos; y c) tratamiento de los resultados - operaciones estadísticas; interpretación, descripción y análisis. Los términos con mayor frecuencia en todos los GT fueron "información", "análisis", "ciencia", "conocimiento" y "gestión". Los términos del GT7 con mayor frecuencia fueron "ciencia", "análisis", "información", "producción" y "coautoría". El término de mayor impacto de GT7 fue "producción", que representó el 46,1% de la frecuencia total. La mayor similitud entre los términos se produjo con los títulos de los GT: 5 y 8; 2 y 7 y; 3 y 6. La extracción de términos mediante el software NVIVO no es eficaz para un análisis en profundidad, ya que los resultados se presentan en formato de unigramas y pueden estar descontextualizados cuando se analizan individualmente.O objetivo geral da pesquisa foi analisar a eficiência na extração de termos por meio do software NVIVO. Dentre os objetivos específicos, buscou-se identificar os termos mais frequentes contidos nos títulos dos Grupos de Trabalho (GTs), bem como compará-los aos extraídos do GT7 - Produção e Comunicação da Informação em Ciência, Tecnologia & Inovação. Outro objetivo foi analisar clusteres por similaridade entre os termos contidos nos títulos. Para o tratamento dos dados empíricos, foram realizadas as etapas: a) pré-análise, seleção e preparação do material; construção de corpora; b) exploração do material – técnicas de codificação; extração de termos; e c) tratamento dos resultados – operações estatísticas; interpretação, descrição e análise. Os termos com maior frequência em todos os GTs foram “informação, “análise”, “ciência”, “conhecimento” e “gestão”. Já os termos do GT7 com maior frequência foram “ciência”, “análise”, “informação”, “produção” e “coautoria”. O termo de maior impacto do GT7 foi “produção”, que representou 46,1% do total de frequência. A maior similaridade entre os termos ocorreu com os títulos dos GTs: 5 e 8; 2 e 7 e; 3 e 6. A extração de termos utilizando o software NVIVO são ineficazes para análises profundas, uma vez que os resultados são apresentados no formato de unigramas e podem ficar fora de contexto quando analisados individualmente.Faculdade de Filosofia e Ciências - UNESP-Marília2023-01-14info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/article/view/1365310.36311/1981-1640.2023.v17.e023003Brazilian Journal of Information Science: research trends; v. 17 (2023): Publicação contínua; e023003Brazilian Journal of Information Science: Research Trends; Vol. 17 (2023): Publicação contínua; e023003Brazilian Journal of Information Science: Research Trends; Vol. 17 (2023): Publicação contínua; e0230031981-16401981-1640reponame:Brazilian Journal of Information Scienceinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporhttps://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/article/view/13653/10515https://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/article/view/13653/10984Copyright (c) 2023 Marcos de Souzahttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSouza, Marcos de2023-09-29T20:57:06Zoai:ojs.revistas.marilia.unesp.br:article/13653Revistahttps://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/indexPUBhttps://revistas.marilia.unesp.br/index.php/bjis/oaibrajis.marilia@unesp.br||1981-16401981-1640opendoar:2023-09-29T20:57:06Brazilian Journal of Information Science - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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