Mapeamento de conhecimento científico: modelagem de tópicos das teses e dissertações do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da UFMG
DOI:
https://doi.org/10.19132/1808-5245273.228-250Palabras clave:
Modelagem de tópicos, Aprendizagem de Máquina, Alocação de Dirichlet Latente, Mapeamento Científico, Ciência da Informação.Resumen
O uso das ferramentas computacionais tem sido cada vez mais exigido para organizar, recuperar e compreender o crescente volume de dados. A comunicação científica tem contribuído, por meio de trabalhos formais e informais, para esse fenômeno; entretanto, a organização de uma grande coleção de documentos pode se tornar um processo lento e questionável quando realizado sem recursos tecnológicos. A modelagem de tópicos, por meio de algoritmos de aprendizagem de máquina, tem possibilitado organizar e resumir corpora de dados. A problemática da pesquisa é descobrir como se têm apresentado os temas das teses e dissertações produzidas pelo Programa de PósGraduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais. Busca-se identificar os tópicos de maior relevância do corpus de dados, constituído por documentos do tipo teses e dissertações desse programa de pósgraduação, assim como os termos de cada tópico e os pesos atribuídos a cada um desses termos. Na modelagem de tópicos, utilizou-se o modelo de alocação de Dirichlet latente, configurado para identificar 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18 e 20 tópicos junto ao corpus de dados, o que permitiu realizar o mapeamento científico dos documentos analisados. Os resultados com 14 tópicos foram mais coesos e apresentaram menos ruídos e, por isso, permitiram inferir os nomes dos tópicos de maneira mais segura e estabelecer correlações com as linhas de pesquisa do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais.Descargas
Citas
AYODELE, Taiwo Oladipupo. Types of Machine Learning Algorithms. New Advances in Machine Learning, [S.l.]: InTech, 2010. p. 19-48
BLEI, David M. Probabilistic topic models. Communications of the ACM, [S.l.], v. 55, n. 4, p. 77–84, 1 abr. 2012.
BLEI, David M.; NG, Andrew Y; JORDAN, Michael I. Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research, [S.l.], v. 3, p. 993-1022, 2003.
BORKO, Harold. Information science: what is it? American Documentation, p. 5, 1968.
BRASIL. Lei n. 12.527, de 18 de novembro de 2011. Regula o acesso a informações previsto no inciso XXXIII do art. 5º... Diário Oficial [da] União, Brasília, 18 nev. 2011. Edição extra.
CAPURRO, Rafael; HJORLAND, Birger. O conceito de informação. Perspectivas em Ciência da Informação, [S.l.], v. 12, n. 1, p. 148-207, 2007.
CHANEY, Allison J. B.; BLEI, David M. Visualizing Topic Models. ICWSM, 2012.
GIL, Antonio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 5. ed. São Paulo - SP: Atlas, 2010.
GRUS, Joel. Data Science do zero: primeiras regras com Pythhon. Rio de Janeiro - RJ: Alta Books, 2016.
HOFMANN, Thomas. Probabilistic Latent Semantic Indexing. 1999.
KASZUBOWSKI, Erikson. Modelo de tópicos para associações livres. 2016. 213 f. Universidade Federal de Santa Catarina, 2016.
LE COADIC, Yves-François. A ciência da informação. Tradução Maria Yêda Falcão Soares de Filgueiras Gomes. Brasília: Briquet de Lemos, 1996.
MCKINNEY, Wes. Python para análise de dados: tratamento de dados com pandas, numpy e ipython. São Paulo - SP: Novatec, 2018.
NHACUONGUE, Januário Albino; FERNEDA, Edberto. O campo da ciência da informação: contribuições, desafios e perspectivas. Perspectivas em Ciência da Informação, [S.l.], v. 20, n. 2, p. 3-18, 2015.
PINHEIRO, Lena Vania Ribeiro. A Ciência da Informação entre sombra e luz: domínio epistemológico e campo interdisciplinar. 1997. 278 f. Tese (Doutorado em Comunicação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 1997.
PPGCI. Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação: Apresentação. 201?a. Disponível em: https://web.archive.org/web/20210312181856/http://ppgci.eci.ufmg.br/apresentacao/. Acesso em: 15 maio 2020.
PPGCI. Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação: Histórico/cronologia. 201?b. Disponível em: https://web.archive.org/web/20210312182603/http://ppgci.eci.ufmg.br/historicocronologia/. Acesso em: 15 maio 2020.
PUSTEJOVSKY, James; STUBBS, Amber. Natural language annotation for machine learning: A guide to corpus-building for applications. O’Reilly Media, Inc, 2012.
RUSSO, Mariza. Fundamentos de biblioteconomia e Ciência da Informação. Editora E-papers, 2010.
SANTOS, Fabiano Fernandes dos. Extração de tópicos baseado em agrupamento de regras de associação. 2015. 157 f. Tese (Doutorado em Ciências de Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015.
SARACEVIC, Tefko. Ciência da informação: origem, evolução e relações. Perspectiva em Ciência da Informação, [S.l.], v. 1, n. 1, p. 41-62, 1996.
SHERA, Jesse Hauk; CLEVELAND, Donald B. History and foundations of Information Science. Annual Review of Information Science and Technology, [S.l.], v. 12, p. 249–275, 1977.
STEYVERS, Mark; GRIFFITHS, Tom. Probabilistic topic models. Handbook of latent semantic analysis. [S.l.]: Lawrence Erlbaum Associates, Inc, 2007. p. 424–440.
SUKKARIEH, Jana Z.; PULMAN, Stephen G.; RAIKES, Nicholas. Auto-marking: using computational linguistics to score short, free text responses. Paper presented at the 29th annual conference. In: of the International Association for Educational Assessment (IAEA). 2003.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Marcos Souza, Renato Rocha Souza

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
Los autores mantienen los derechos autorales y ceden a la Revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution (CC BY 4.0), que admite compartir el trabajo con reconocimiento de la autoria.
Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales en forma separada, para la distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta Revista, como para publicar en repositorio institucional, con reconocimiento de autoria y publicación inicial en esta Revista.
Los artículos son de acceso abierto y gratuitos. Según la licencia, usted debe dar crédito de manera adecuada, brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. No puede aplicar términos legales ni medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otras a hacer cualquier uso permitido por la licencia.