Recuperação de informação em dados ligados: um modelo baseado em mapas conceituais e análise de redes complexas

Resumen

Este artigo apresenta um modelo para recuperação de informação em dados abertos ligados, usando métodos e operações
de redes complexas para classificação e seleção de informações, bem como mapas conceituais para apresentação das
informações recuperadas ao usuário. O modelo evidencia os relacionamentos entre os termos de consulta que representam
uma necessidade informacional e os apresenta enquanto mapas conceituais. A hipótese subjacente é que o relacionamento
do usuário com a informação recuperada ocorre à luz da equação fundamental da Ciência da Informação de Brookes, em que
a estrutura cognitiva do cognoscente é uma rede complexa que é modulada pela informação recuperada, a qual, por sua vez,
é derivada de uma rede complexa. A rede complexa final é mapeada em um mapa conceitual resultante aprimorado com
heurísticas. Com características qualitativas e o emprego de abordagem exploratória, a pesquisa realizou primeiramente um
teste piloto de recuperação da informação, que permitiu aferir os algoritmos empregados no ranqueamento e seleção nas
redes de informação intermediárias, servindo de base para implementação de um protótipo. O protótipo empregou uma base
de conhecimento de dados abertos ligados (linked open data), derivada da DBpedia, sobre a qual foram realizadas operações de
análise de redes complexas, apresentando revocação e precisão relevantes, perante uma validação aplicada a um grupo de 17
usuários. Os resultados são promissores quanto ao uso de operações de redes complexas e mapas conceituais na recuperação
de informação, especialmente em dados ligados.