Big data e Organização do Conhecimento
reflexões iniciais a partir de uma proposta classificatória da produção científica
DOI:
https://doi.org/10.19132/1808-5245281.35-63Palabras clave:
Big data, Organização do Conhecimento, Produção científica, Classificação, Ciência da InformaçãoResumen
Considerando os impactos e as complexidades existentes no contexto big data e observados na Organização do Conhecimento, tornam-se necessárias reflexões que destaquem as possíveis contribuições dessa área para o desenvolvimento informacional da sociedade. Tendo isso em vista, a presente pesquisa busca compreender o fenômeno big data e seus impactos na Organização do Conhecimento por meio de uma proposta classificatória da produção científica. Para tanto, foram coletados artigos relacionados aos temas big data e Organização do Conhecimento nas bases de dados Scopus, Web of Science, Library and Information Science Abstracts e Base de Dados Referencial de Artigos de Periódicos em Ciência da Informação. Os artigos foram classificados por meio da leitura dos títulos, resumos, palavras-chave e textos dos artigos. Os resultados demonstram a predominância de um perfil mais aplicado, tecnológico e orientado a processos relacionados à coleta, curadoria e utilização de dados. Concluiu-se ser necessária a ampliação do número de pesquisas relacionadas às questões sociais, cognitivas, epistemológicas e metodológicas, bem como a elaboração de mais estudos voltados à ética neste intenso contexto de dados. Isso contribui para compreender e ampliar os cenários de pesquisa sobre big data na Organização do Conhecimento.
Descargas
Citas
ALHOORI, H.; SAMAKA, M., FURUTA, R.; FOX, E. A. Anatomy of scholarly information behavior patterns in the wake of academic social media platforms, International Journal on Digital Libraries, Nova Iorque, v. 20, n. 4, p. 369-389, 2019.
ALMEIDA, M. A.; CRIPPA, G. De Bacon à internet: considerações sobre a organização do conhecimento e a constituição da Ciência da Informação. Ponto de Acesso, Salvador, v. 3, n. 2, p. 109-131, 2009.
ALVARENGA, L. Representação do conhecimento na perspectiva da Ciência da Informação em tempo e espaço digitais. Encontros Bibli: Revista Eletrônica de Biblioteconomia e Ciência da Informação, Florianópolis, v. 8, n. 15, p. 18-40, 2003.
ARAÚJO, C. A. V.; LIMA, G. A. B. O. Estruturação e representação semântica de big data no contexto de base de dados governamentais. Múltiplos Olhares em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 9, n. 2, 2019.
ARAÚJO JÚNIOR, R. H.; SOUZA, R. T. B. Estudo do ecossistema de big data para conciliação das demandas de acesso, por meio da representação e organização da informação. Ciência da Informação, Brasília, v. 45, n. 3, p. 187-198, 2016.
ARBOIT, A. E.; BUFREM, L. S.; FREITAS, J. L. Configuração epistemológica da Ciência da Informação na literatura periódica brasileira por meio de análise de citações (1972-2008). Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 15, n. 1, p. 18-43, 2010.
BAGCHI, M. A large scale, knowledge intensive domain development methodology. Knowledge Organization, Baden-Baden, v. 48, n. 1, p. 8-23, 2021a.
BAGCHI, M. Towards knowledge organization ecosystems. arXiv:2105.10923, 2021b. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/2105.10923.pdf. Acesso em: 21 jul. 2021.
BARBOSA, E. C.; KOBASHI, N. Y. Extroversão e descoberta: visualização de dados no auxílio a buscas e recuperação de informações. Revista Brasileira de Biblioteconomia e Documentação, São Paulo, v. 13, p. 115-120, 2017.
BARACHO, R. M. A.; CENDON, B.V.; MELO, M. O. T.; BARBOSA, C. R.; ALMEIDA, M. B. O caminhar da Ciência da Informação e o XV Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação. Perspectivas em Gestão & Conhecimento, João Pessoa, v. 4, p. 198-211, 2014.
BENÍTEZ, A. S., SÁNCHEZ-VIGIL; J. M. Tools and metrics in editorial marketing: from big data to artificial intelligence. Scire, Zaragoza, v. 26, n. 1, p. 35-46, 2020.
BORGMAN, C. Data scholarship. In: BORGMAN, C. Big data, little data, no data: scholarship in the networked world. Cambridge: MIT Press, 2015a. p. 31-53.
BORGMAN, C. Data Scholarship in the Social Sciences. In: BORGMAN, C. Big data, little data, no data: scholarship in the networked world. Cambridge: MIT Press, 2015b. p. 125-160.
BRÄSCHER, M.; GUIMARÃES, J. A. C. Tratamento temático da informação (TTI): influência dos paradigmas físico, cognitivo e social em artigos de revisão de literatura no período de 1966-1995. Liinc em revista, Rio de Janeiro, v. 14, n. 2, p. 241-258, 2018.
CERVONE, H. F. Organizational considerations initiating a big data and analytics implementation. Digital Library Perspectives, Yorkshire, v. 32, n. 3, p. 137-141, 2016.
CLAVIER, V. Knowledge organization, data and algorithms: the new era of visual representations. Knowledge Organization, Baden-Baden, v. 46, n. 8, p. 615-621, 2019.
CLEVERLEY, P. H.; MUIR, L. J. Using knowledge organization systems to automatically detect forward-looking sentiment in company reports to infer social phenomena. Knowledge Organization, Baden-Baden, v. 45, n. 2, p. 152-169, 2018.
DE MAURO, A.; GRECO, M; GRIMALDI, M. A formal definition of big data based on its essential features. Library Review, [s.l.], v. 65, n. 3, p. 122-135, 2016.
DU, W.; CHENG, X.; YANG, C.; SUN, J.; MA, J. Establishing interoperability among knowledge organization systems for research management: a social network approach. Scientometrics, Dordrecht, v. 112, n. 3, p. 1489-1506, 2017.
EKBIA, H. et al. Big data, bigger dilemmas: a critical review. Journal of the Association for Information Science and Technology, Hoboken, v. 66, p. 1523-1545, 2015.
FALSARELLA, O. M.; JANNUZZI, C. A. S. C. Inteligência organizacional e competitiva e big data: uma visão sistêmica para a gestão sustentável das organizações. Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 25, n. 1, p. 179-204, 2020.
GLÄNZEL, W. Bibliometrics as a research field: a course on theory and application of bibliometric indicators. Bélgica: Magyar Tudományos Akadémia, 2003.
GUIMARÃES, J. A. C. A dimensão teórica do tratamento temático da informação e suas interlocuções com o universo científico da International Society for Knowledge Organization (ISKO). Revista Ibero-Americana de Ciência da Informação, Brasília, v. 1, n. 1, p. 77-99, 2008.
HJØRLAND, B. Data (with big data and database semantics). Knowledge Organization, Baden-Baden, v. 45, n. 8, p. 685-708, 2018.
IBEKWE-SANJUAN, F.; BOWKER, G. C. Implications of big data for Knowledge Organization. Knowledge Organization, Baden-Baden, v. 44, n. 3, p. 187-198, 2017.
IWATA, S. Big data era. Journal of Information Processing and Management, [s.l.], v. 55, n. 8, p. 543-551, 2012.
KO, Y.M.; SONG, M.S.; LEE, S.J. Construction of the structural definition-based terminology ontology system and semantic search evaluation. Library Hi Tech, Yorkshire, v. 34, n. 4, p. 705-732, 2016.
LI, S.; HAO, Z.; DING, L.; XU, X. Research on the application of information technology of big data in Chinese digital library. Library Management, Yorkshire, v. 40, n. 8-9, p. 518-553, 2019.
MA, F.; CHEN, Y.; ZHAO, Y. Research on the organization of user needs information in the big data environment. Electronic Library, Yorkshire, v. 35, n. 1, p. 36-49, 2017.
MACIAS-CHAPULA, C. A. O papel da informetria e da cientometria e sua perspectiva nacional e internacional. Ciência da Informação, Brasília, v. 27, n. 2, p. 134-140, 1998.
MAKORI, E. O. Promoting innovation and application of internet of things in academic and research information organizations. Library Review, [s.l.], v. 66, n. 8-9, p. 655-678, 2017.
MUELLER, S. P. M. Literatura científica, comunicação científica e ciência da informação. In: TOUTAIN, Lídia Maria Batista Brandão (org.). Para entender a ciência da informação. Salvador: EDUFBA, 2007. p. 125-144.
NAVARRO, F. P.; CONEGLIAN, C. S.; SANTARÉM SEGUNDO, J. E. Big data no contexto de dados acadêmicos: o uso de machine learning na construção de sistema de organização do conhecimento. Informação & Tecnologia, João Pessoa, v. 5, n. 2, p. 181-200, 2018.
RENAULT, L. V. Paradigmas e modelos: proposta de análise epistemológica para a Ciência da Informação. Informação & Sociedade, João Pessoa, v. 17, n. 2, p. 53-60, 2007.
RIBEIRO, N. C.; OLIVEIRA, D. A.; ARAÚJO, R. F. de. Conjecturas da ciência aberta na contemporaneidade do big data. BIBLOS - Revista do Instituto de Ciências Humanas e da Informação, [s.l.], v. 33, n. 2, p. 163-179, 2019.
SALES, L. F.; SAYÃO, L. F. Uma proposta de taxonomia para dados de pesquisa. Revista Conhecimento em Ação, [s.l.], v. 4, n. 1, p. 31-48, 2019.
SANTANA, R. C. G. Ciclo de vida dos dados: uma perspectiva a partir da ciência da informação. Informação & Informação, Londrina, v. 21, n. 2, p. 116-142, 2016.
SHIRI, A. Linked data meets big data: a knowledge organization systems perspective. Advances in Classification Research Online, Seattle, v. 24, p. 16-20, 2014.
SILVA JÚNIOR, E. M.; KARPINSKI, C.; DUTRA, M. L. Conhecimento científico no contexto big data: reflexões a partir da epistemologia de Popper. Brazilian Journal of Information Science: Research trends, Marília, v. 14, n. 4, 2020.
SOERGEL, D. Unleashing the power of data through organization: structure and connections for meaning, learning and discovery. Knowledge Organization, Baden-Baden, v. 42, n. 6, p. 401-427, 2015.
VICTORINO, M.; HOLANDA, M.T.; ISHIKAWA, E.; OLIVEIRA, E.C.; CHHETRI, S. Transforming open data to linked open data using ontologies for information organization in big data environments of the brazilian government: the brazilian database government open linked data DBgoldbr. Knowledge Organization, Baden-Baden, v. 45, n. 6, p. 443-466, 2018.
XIA, C.; ZHANG, L. The application of linked data in Shanghai library's service of genealogy digital humanities. Library Journal, [s.l.], v. 35, n. 10, p. 26-34, 2016.
ZHANG, J.; SUN, Y.; YAO, C. Semantically linking events for massive scientific literature research. Electronic Library, Yorkshire, v. 35, n. 4, p. 724-744, 2017.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Fabio Orsi Meschini, Marivalde Moacir Francelin
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.
