Aplicação da descoberta de conhecimento em textos para apoio à construção de indicadores infométricos para a área de C&T
DOI:
https://doi.org/10.18225/ci.inf.v38i2.1245Palavras-chave:
Descoberta de conhecimento em texto (DCT). Mineração de textos. Indicadores de C&T. Serviços de informação tecnológica. Micro e pequenas empresas (MPEs). Empreendedores.Resumo
Relata resultados de pesquisa aplicando a descoberta de conhecimento em texto (DCT) em conteúdos textuais, importantes fontes de informação para tomada de decisão. O objetivo central da pesquisa foi verificar a eficácia da DCT na descoberta de informações para apoio à construção de indicadores e definição de políticas públicas. O estudo de caso foi o Serviço Brasileiro de Respostas Técnicas (SBRT) e a técnica aplicada a de agrupamento de documentos a partir dos termos minerados na base de dados. Comprovou-se a aplicabilidade da DCT na extração de informações ocultas em documentos textuais para subsidiar a tomada de decisão e a construção de indicadores, informações essas que não poderiam ser visualizadas utilizando-se recursos tradicionais de recuperação da informação. Observou-se a preocupação com o meio ambiente nas demandas feitas pelos usuários do SBRT e a aplicabilidade da DCT para orientação de políticas internas à rede SBRT.
Palavras-chave: Descoberta de conhecimento em texto (DCT). Mineração de textos. Indicadores de C&T. Serviços de informação tecnológica. Micro e pequenas empresas (MPEs). Empreendedores.
Applying knowledge discovery in texts (KDT) to support the construction of S&T infometric indicators
Abstract
This article describes the results of a research applying Knowledge Discovery in Texts (KDT) in textual contents, which are important sources of information for decisionmaking purposes. The main objective of the research is to verify the effectiveness of KDT for discovering information that may support the construction of ST&I indicators and for the definition of public policies. The case study of the research was the textual content of the Brazilian Service for Technical Answers (Serviço Brasileiro de Respostas Técnicas – SBRT) and the technique adopted was document clustering from terms mined in the database. The use of DCT for extracting hidden information – that could not be found by using the traditional information retrieval – from textual documents proved to be efficient. The presence of environmental concerns in the demand posted by SBRT’s users and the applicability of DCT to orient internal policies for SBRT network were also evidenced by the research results.
Keywords: Knowledge Discovery in Texts (KDT). Text mining. S&T indicators. Information services. Micro-enterprises. Entrepreneurs.
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