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[title] => EXPRESSIVIDADE SEMÂNTICA DO BIG DATA: EXTRAINDO INFORMAÇÕES DE DADOS
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[0] => Durval Vieira Pereira; Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)
[1] => Linair Maria Campos; Universidade Federal Fluminense (UFF)
[2] => Sergio de Castro Martins; Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
[3] => Mauricio Augusto Cabral Ramos Junior; Universidade Federal Fluminense (UFF)
[4] => Carlos Henrique Marcondes; Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
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[description] => Estuda a relação entre dados digitais e sua expressividade semântica, no contexto do Big Data. Problematiza os dados enquanto recurso semântico, que atingem todo seu potencial quando processados pelas tecnologias da informação. Objetiva examinar como o conceito de expressividade semântica atua no âmbito do Big Data, no que tange a extração de informações de dados. Conceitua dados enquanto artefatos criados a partir de uma intencionalidade, entes semióticos, representações de fenômenos ou entidades do mundo real. Sugere que dados se organizam em diferentes níveis, desde o mais simples dado digital até os agregados mais complexos, formando conjuntos ou sistemas de dados, tornando os dados mais expressivos e capazes de gerar semântica para humanos e para máquinas. Classifica-se como pesquisa de natureza qualitativa, de tipo exploratório, com caráter teórico-conceitual e procedimento bibliográfico. Apresenta como resultado um quadro onde os diferentes tipos de agregados de dados são organizados em níveis crescentes de complexidade. À medida que se tornam mais complexos estes agregados tornam-se mais expressivos semanticamente e, ao serem processados, podem gerar semântica/informação para humanos e para máquinas. Conclui que, em um ambiente de Big Data, a “semântica” emerge dos dados segundo dois eixos: o eixo das representações ou modelagem conceitual (Organização do Conhecimento), e eixo do processamento destas representações, a modelagem estatística (Ciência de Dados). Os resultados mostram que pode haver uma aproximação entre a Organização do Conhecimento e Big Data e Ciência de Dados.
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[date] => 2024-09-30 14:29:35
[type] => Documento avaliado pelos pares
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[source] => Enancib; XXIV ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO
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[rights] => Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença Licença Creative Commons Attribution, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
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