Uso de “crowdsourcing” para análise de relevância em Ciência da Informação

Autores

Palavras-chave:

Relevância de documentos, Recuperação da informação, Crowdsourcing

Resumo

Este trabalho enfoca um dos conceitos mais importantes e tradicionais da recuperação da informação que é a análise de relevância, por meio de uma técnica atual denominada crowdsourcing. O termo foi cunhado por Jeff Howe para indicar a força de trabalho dispersa na Web e que, agora, incorpora também o conceito de financiamento de projetos, chamado crowdfunding, ou financiamento por capital distribuído que se propõe a auxiliar projetos considerados relevantes. O trabalho propõe uma ferramenta para a Web semântica que utiliza estes dois conceitos, ou seja, capacidade de trabalho e de financiamento das multidões. Este fenômeno, inicialmente, era apenas perceptível para os programadores dispostos a manter o código livre, mas que agora adentra em outras áreas como a administração, o ativismo político social, o marketing, e diversas áreas de recrutamento on-line. Particularmente, uma área na qual este conceito pode ser aplicado é a Ciência da Informação, onde a relevância de documentos é importante. Anteriormente era realizada por especialista, agora se propõe o uso das “multidões”. A ferramenta proposta retorna as avaliações de relevância sobre textos, artigos e publicações em um arquivo ao usuário com o contexto XML, permitindo que também ele se torne disseminador. Pode-se dispor esta ferramenta em torno de qualquer comunidade discursiva que queira se tornar colaboradora na análise e no processo de relevância de documentos.

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Biografia do Autor

Marcos Luiz Mucheroni, Universidade de São Paulo

Possui Graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (1980), mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo (1988) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (1996). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Arquitetura de Sistemas de Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Arquiteturas de computadores, Sistemas Distribuídos, Sistemas Operacionais, Linguagens de Programação, Processamento de Imagens, Web semântica, Educação a Distância, Redes Sociais, Cibercultura e Organização do Conhecimento.

José Fernando Modesto da Silva, Universidade de São Paulo

Graduação (1980) e Mestrado (1989) em Biblioteconomia e Documentação pela Pontifícia Universidade Católica de Campinas, SP. Doutorado em Ciências da Comunicação pela Universidade de São Paulo (2001). Estágio Pós-Doutoral na Universidade Carlos III de Madrid, Espanha (2008/2009). Atualmente é professor da Universidade de São Paulo. Experiência acadêmica na área de Ciência da Informação, com ênfase em Representação da Informação. Temas de interesse e pesquisa: Automação de Bibliotecas e Serviços de Informação; Dados vinculados (Linked Data), Dados Abertos (Open Data); Formatos de Intercâmbio Bibliográfico; Metadados Descritivos; Repositórios Digitais; Representação Descritiva; Software Livre para Gestão de Bibliotecas; Mídias Sociais. Todos os temas aplicados aos estudos teóricos e práticos no ambiente da informação registrada (sob aspecto da descrição bibliográfica).

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Publicado

2018-05-14

Como Citar

Pinheiro, L. V. R., Oliveira, E. da C. P. de, Mucheroni, M. L., & Silva, J. F. M. da. (2018). Uso de “crowdsourcing” para análise de relevância em Ciência da Informação. Tendências Da Pesquisa Brasileira Em Ciência Da Informação, 3(1). Recuperado de https://revistas.ancib.org/tpbci/article/view/195

Edição

v. 3 n. 1 (2010)

Seção

Artigos Científicos

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