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Recuperação de informação na Ciência da Informação: produção acadêmico-científica brasileira (2012-2021)

Information retrieval in Information Science: Brazilian academic-scientific production (2012-2021)

Resumo

A recuperação de informação é uma área de estudo nativa da ciência da computação, cujo termo foi criado somente em 1951. No entanto, por mais de 5 mil anos, a humanidade vem organizando a informação para sua busca e recuperação. Com o advento dos computadores, o termo que era de interesse apenas de bibliotecários teve seu desenvolvimento acelerado. Desafios atuais envolvendo novos dispositivos e fenômenos, como o Big Data, continuam incitando estudos na área para promover aos usuários o acesso às informações. Este artigo tem o objetivo de identificar a produção acadêmico-científica brasileira sobre a recuperação de informação na ciência da informação nos últimos 10 anos. A Pesquisa é descritiva e exploratória, com abordagem quali-quantitativa, por meio de uma revisão bibliográfica integrativa na Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações no período de 2012 a 2021. Foram selecionados 69 documentos, categorizados em 27 temáticas. A maior frequência de documentos foi observada para as seguintes temáticas: estudo de usuários, mecanismos de busca, representação da informação, modelo de recuperação e representação temática. Observou-se que as temáticas mais recentes são apresentadas a partir de 2016, e que o maior número de trabalhos está vinculado à Universidade Federal de Minas Gerais. No contexto da Ciência da Informação, a recuperação de informação tem forte ligação com a organização e a representação da informação e compõem uma relação quase que indissociável. O estudo é um aporte para novos pesquisadores, contribuindo para publicizar as contribuições existentes e instigando novas reflexões sobre a recuperação de Informação na Ciência da Informação.

Palavras-chave
Ciência da Informação; Recuperação de Informação; Revisão de Literatura

Abstract

Information retrieval is an area of study native to computer science, whose term was coined only in 1951. However, for over 5000 years, humanity has been organizing information for its search and retrieval. With the advent of computers, the term that was only of interest to librarians had its development accelerated. Current challenges involving new devices and phenomena, such as Big Data, continue to encourage studies in the area to provide users with access to information. This paper aims to identify the Brazilian academic-scientific production on information retrieval in information science in the last 10 years. The research is descriptive and exploratory, with a quali-quantitative approach, through an integrative bibliographic review in the Brazilian Digital Library of Theses and Dissertations from 2012 to 2021. Sixty-nine documents were selected, categorized into 27 themes. The highest frequency of documents was observed for the themes: user studies, search engines, information representation, retrieval model, and thematic representation. It was observed that the most recent themes are presented as of 2016 and the largest number of works is linked to the Federal University of Minas Gerais. In the context of Information Science, information retrieval has a strong connection with the organization and representation of information and makes up an almost inseparable relationship. The study is a resource for new researchers, helping to publicize existing contributions and instigating new reflections on the retrieval of Information in Information Science.

Keywords
Information Retrieval; Information Science; Literature review

Introdução

A recuperação de informação é uma área ampla, nativa da ciência da computação, que se concentra em promover aos usuários acesso às informações de seu interesse (Baeza-Yates; Ribeiro-Neto, 2013Baeza-Yates, R.; Ribeiro-Neto, B. Recuperação de informação: conceitos e tecnologia das máquinas de busca. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2013.). Para Saracevic (1999)Saracevic, T. Information Science. Journal of the American Society for Information Science, v. 50, n. 12, p. 1051-1063, 1999., a recuperação de informação pode ser considerada uma vertente tecnológica da ciência da informação, resultante da sua relação com a ciência da computação.

A Ciência da Informação é considerada uma área multidisciplinar que recebe contribuições de diferentes disciplinas e campos científicos. Segundo Araújo (2003)Araújo, C. A. A. A Ciência da Informação como Ciência Social. Ciência da informação, v. 32, n. 3, p. 21-27, 2003. Disponível em: http://www.scielo.br/pdf/ci/v32n3/19020.Acesso em: 20 dez. 2022.
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, a área é tradicionalmente classificada na ciência social aplicada, perpassando questões interdisciplinares e aproximando-se da ciência pós-moderna. Com a era digital e a crescente apropriação da informação pelos usuários, a recuperação de informação recebeu contribuições relevantes tanto da ciência da computação quanto da ciência da informação de forma que essa relação de simbiose entre as duas áreas, inicialmente conflituosa, é cada vez mais marcante e indissociável, sobretudo a partir dos anos 1990.

Com o surgimento da Web e a evolução propiciada pela tecnologia, novos recursos foram disponibilizados e incorporados aos sistemas de recuperação de informação, ampliando as formas de acesso, em volumes cada vez mais expressivos, distribuídos e complexos, no contexto cognominado Big Data. Todavia, para a recuperação de informação ser considerada uma tarefa natural e simples, na atual era da informação, foi imprescindível incorporar aos sistemas procedimentos clássicos da biblioteconomia, da documentação e da recuperação de informação (Ferneda, 2012Ferneda, E. Introdução aos modelos computacionais de recuperação de informação. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2012.). Para tanto, lidar com a representação e a organização da informação, em diferentes contextos e formatos, é essencial para garantir relevância e confiabilidade na recuperação de informação, além de atender às necessidades informacionais de um determinado público.

A Web semântica, proposta em 2001 por Tim Berners-Lee, James Hendler e Ora Lassila (Berners-Lee; Hendler; Lassila, 2001Berners-Lee, T.; Hendler, J.; Lassila, O. The Semantic Web. Scientific American, p. 34-43, 2001. Disponível em: http://www.scientificamerican.com/article.cfm?id=the-semantic-web. Acesso em: 28 jan. 2023.
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), trouxe proposições para estrutura da Web atribuindo significado passível de interpretação por pessoas e máquinas. Com essa proposta, foi criado um conjunto de conceitos estruturados em camadas, o que ampliou as possibilidades de recuperação de informação e a complexidade envolvida nesta atividade.

A temática e a área de pesquisa recuperação de informação abarcam desafios atuais da ciência da informação. Investigar a sua evolução é importante para detectar o progresso da ciência da informação, visualizar novas associações e desenvolver novos recursos. Dessa forma, o objetivo desta pesquisa foi identificar a produção acadêmico-científica brasileira sobre a recuperação de informação, na ciência da informação, nos últimos 10 anos, remetendo à seguinte questão investigativa: Como a recuperação de informação tem sido abordada na produção acadêmico-científica brasileira da ciência da informação entre 2012 e 2021? Buscou-se, especificamente, (1) investigar as temáticas relacionadas à área e (2) identificar as características dos estudos produzidos no Brasil. Este estudo justifica-se para mapear as pesquisas mais recentes e elucidar a evolução da área no Brasil e pretende contribuir como aporte a novas reflexões sobre a recuperação de informação na Ciência da Informação.

Recuperação de Informação

A recuperação de informação é uma área de conhecimento recente e em constante evolução. O termo “Information Retrieval”, recuperação de informação, foi criado em 1951 por Calvin Mooers. Foi nesta década que vários cientistas, engenheiros e bibliotecários se empenhavam na busca de soluções para problemas enfrentados por Otlet, no início de século, e atualizados por Bush após a Segunda Guerra Mundial (Ferneda, 2012Ferneda, E. Introdução aos modelos computacionais de recuperação de informação. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2012.). No entanto, é importante destacar que, por mais de 5000 anos, a humanidade vem organizando a informação para sua busca e recuperação. A indexação de tabuletas de argila, hieróglifos, rolos de papiros e livros, em bibliotecas milenares, já evidenciava as primeiras práticas de recuperação de informação (Baeza-Yates; Ribeiro-Neto, 2013Baeza-Yates, R.; Ribeiro-Neto, B. Recuperação de informação: conceitos e tecnologia das máquinas de busca. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2013.).

Com o advento dos computadores, o termo que era de interesse apenas de bibliotecários e especialistas de informação teve seu desenvolvimento acelerado. O termo se tornou uma área abrangente da ciência da computação que se concentrou em prover aos usuários acesso fácil às informações de seu interesse (Baeza-Yates; Ribeiro-Neto, 2013Baeza-Yates, R.; Ribeiro-Neto, B. Recuperação de informação: conceitos e tecnologia das máquinas de busca. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2013.):

A Recuperação de Informação trata da representação, armazenamento, organização e acesso a itens de informação, como documentos, páginas Web, catálogos online, registros estruturados e semiestraturados, objetos multimídias, etc. A representação e a organização dos itens de informação devem fornecer aos usuários facilidade de acesso às informações de seu interesse

(Baeza-Yates; Ribeiro-Neto, 2013Baeza-Yates, R.; Ribeiro-Neto, B. Recuperação de informação: conceitos e tecnologia das máquinas de busca. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2013., p.1).

Todavia, a própria definição da área indica sua amplitude e simbiose com a Ciência da Informação. Segundo Ferneda (2003)Ferneda, E. Recuperação de informação: análise sobre a contribuição da Ciência da Computação para a Ciência da Informação. 2003. Tese (Doutorado em Ciência da Informação e Documentação) — Universidade de São Paulo, São Paulo, 2003. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/27/27143/tde-15032004-130230/pt-br.php.Acesso em: 28 jan. 2023.
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, a Recuperação da Informação pode se constituir como um importante domínio interdisciplinar entre a Ciência da Computação e a Ciência da Informação, a partir dos sistemas quantitativos de recuperação da informação, desde que, além dos sistemas e modelos de recuperação quantitativos, sejam discutidos os modelos dinâmicos de recuperação da informação, que podem considerar as formas significativas do objeto informacional e os processos e fluxos que os envolvem.

De acordo com Saracevic (1996)Saracevic, T. Ciência da Informação: origens, evolução e relações. Perspectivas em Ciência da Informação, v. 1, n. 1, p. 41-62, 1996. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/pci/article/view/22308. Acesso em: 28 jan. 2023.
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, esta disciplina se aproxima da Ciência da Informação a partir dos processos de recuperação da informação no uso dos computadores e automatização das coisas, os quais, por sua vez, se constituem como elemento tecnológico diretamente relacionado aos sistemas de informação. Nesse sentido, Wersig e Neveling (1975)Wersig, G.; Neveling, U. The phenomena of interest to Information Science. The informationscientist, v. 9, n. 4, p. 127-140, 1975. Disponível em: https://sigir.org/files/museum/pub-13/18.pdf. Acesso em: 28 jan. 2023.
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afirmam que a Ciência da Computação se aproxima da Ciência da Informação, a partir da relação do papel que a tecnologia tem na gestão da informação.

Com isso, desde o surgimento do termo, na década de 1950, percebe-se a evolução da área de recuperação de informação. Os sistemas de recuperação de informação, representados por “conjuntos de operações consecutivas executadas para localizar, dentro da totalidade de informações disponíveis aquelas realmente relevantes” (Cesarino, 1985Cesarino, M. A. N. Sistemas de recuperação da informação. Revista da Escola de Biblioteconomia da UFMG, v. 14, n. 2, 1985. Disponível em: http://hdl.handle.net/20.500.11959/brapci/76506.Acesso em: 28 jan. 2023.
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, p.1), acompanharam o surgimento de novas tecnologias e a evolução dos sistemas de informação, à medida que a necessidade do usuário e os problemas de recuperação da informação se modificam. A Web foi um dos marcos da evolução da área, com o surgimento de novos desafios, marcados, inicialmente, pelos mecanismos de busca em páginas e novas estruturas de representação a partir da Web Semântica (Ferneda, 2012Ferneda, E. Introdução aos modelos computacionais de recuperação de informação. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2012.).

Nesse ínterim, nos últimos 10 anos, período compreendido entre 2012 e 2021, observam-se diversos desafios na recuperação de informação relacionados ao grande volume de informações, aos novos recursos e dispositivos tecnológicos e ao uso acentuado de técnicas e algoritmos computacionais (inteligência artificial, processamento de linguagem natural, aprendizado máquina), o que reitera a necessidade de constante evolução da área e motivou este estudo, que traça um panorama da produção acadêmico-científico, no âmbito da Ciência da Informação, no Brasil.

Procedimentos Metodológicos

Com objetivo de investigar a produção acadêmico-científica brasileira, no período de 2012 a 2021, optou-se por realizar uma pesquisa descritiva e exploratória, com abordagem quali-quantitativa, por meio de uma revisão bibliográfica integrativa. Esse tipo de pesquisa bibliográfica, oriundo da prática baseada em evidências, apresenta os estudos científicos atuais, para um determinado domínio, a fim de compreendê-los e contribuir para o desenvolvimento de novas pesquisas e práticas na área, conforme os resultados já obtidos em outros estudos. Além disso, permite a inclusão de diferentes tipologias de pesquisa (experimentais, não-experimentais, teóricas, empíricas) com o propósito de compreender o fenômeno de maneira completa (Whittemore; Knafl, 2005Whittemore, R.; Knafl, K. A. The integrative review: updated methodology. Journal of Advanced Nursing, v. 52, n. 5, p. 546-553, 2005.), permitindo que o profissional de determinado domínio se mantenha atualizado quanto aos conhecimentos científicos produzidos em sua área (Oliveira; Cavalcante, 2022Oliveira, H. S.; Cavalcante, L. E. Ex-Libris: uma revisão integrativa. RDBCI: Revista Digital de Biblioteconomia e Ciência da Informação, v. 20, p. e022022, 2022. Disponível em: https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/rdbci/article/view/8670945. Acesso em: 16 jan. 2023.
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).

A revisão integrativa deste estudo contemplou as teses e as dissertações indexadas na Biblioteca Digital de Teses e Dissertações (BDTD), com uma abordagem qualitativa e quantitativa. A BDTD é uma base de dados que integra os sistemas de informações de teses e dissertações das Instituições de Ensino e Pesquisa no Brasil e possibilita à comunidade brasileira de ciência e tecnologia a publicação das teses e dissertações produzidas no país e no exterior, proporcionando visibilidade a produção científica nacional (Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia, 2023Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações. Brasília: IBICT, 2023. Disponível em: https://bdtd.ibict.br/vufind/. Acesso em: 19 jan. 2023.
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). Dessa forma, a base pode ser considerada a fonte mais completa sobre a produção acadêmico-científica no Brasil. Baseada nessa representatividade e na natureza da fonte de informação, que indexa todas as dissertações e teses defendidas nos programas de pós-graduação brasileiros, a BDTD foi selecionada como fonte dessa revisão integrativa. Outros meios de publicação, como anais de eventos e periódicos científicos, também são fontes de informação da produção nacional, mas não foram objetos desde estudo, que pesquisou os seguintes trabalhos acadêmicos: teses e dissertações.

Os autores Mendes, Silveira e Galvão (2008)Mendes, K.D.S.; Silveira, R.C.C.P.; Galvão, C.M. Revisão integrativa: método de pesquisa para a incorporação de evidências na saúde e na enfermagem. Texto & Contexto: Enfermagem, v. 17, n. 4, p. 758-764,2008. Disponível em: https://www.scielo.br/j/tce/a/XzFkq6tjWs4wHNqNjKJLkXQ/. Acesso em: 23 jan. 2023.
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definem o método de revisão integrativa como o mais amplo de revisão e especificam seis etapas para realizá-lo: Identificação do tema e seleção da hipótese ou questão de pesquisa; Estabelecimento de critérios para inclusão e exclusão de estudos; Definição das informações a serem extraídas dos estudos selecionados; Avaliação dos estudos selecionados; Interpretação dos resultados e Apresentação da revisão em uma síntese do conhecimento. O Quadro 1 apresenta as etapas e a descrição dos critérios adotados nesta revisão integrativa.

Quadro 1
Definições da Revisão Integrativa.

Observando os recursos da busca avançada da BDTD, foi identificado que a pesquisa poderia utilizar os campos a seguir: título, autor, assunto, resumo em português, resumo em inglês, editor, ano de defesa. Dessa forma, a busca utilizou os campos título, resumo em português, resumo em inglês, assunto e ano de defesa. Como não existia a possibilidade de realizar a busca por palavras-chave, foi utilizado o campo assunto, no idioma português, predominante da base. As expressões de busca combinaram os termos recuperação de informação e Ciência da Informação e suas variações no período de 2012 a 2021. O Quadro 2 apresenta o resumo das buscas realizadas na BDTD, em janeiro de 2023.

Optou-se por fazer a busca com uma janela temporal de dez anos, por ser um período representativo que permite observar mudanças e movimentos incorporados aos estudos publicados. Considerando que a busca foi realizada em janeiro de 2023 e que os trabalhos defendidos em 2022 poderiam ainda não estar disponibilizados na BDTD, foi delineado o período de 2012 a 2021 que compreenderia os últimos 10 anos, cumprindo com o objetivo de trazer os estudos mais recentes da área.

Uma busca manual complementar também foi realizada no Google Acadêmico, para conferir os resultados identificados na BDTD. Foi utilizada a expressão “recuperação” “informação” no período de 2012 a 2022 que retornou 99 mil resultados, para todos os tipos de documentos. As 10 primeiras páginas indexadas foram conferidas e somente 6 trabalhos, do tipo dissertação ou tese, não foram identificados na busca realizada na BDTD. No entanto, foi possível identificar que os trabalhos não foram recuperados na BDTD, pois não tinham o termo Ciência da Informação no título, resumo ou assunto, indicando que não havia problemas na recuperação dos documentos na BDTD. É importante destacar que essa conferência manual e complementar não interferiu nos resultados coletados na BDTD.
Conforme destacado por Paes e Tabosa (2015)Paes, D. M. B.; Tabosa, H. R. Biblioteca digital de teses e dissertações: reflexões sobre representação da informação com vistas à recuperação da informação.Revista ACB: Biblioteconomia em Santa Catarina, v. 20, n. 2, p. 225-239, 2015. Disponível em: http://hdl.handle.net/20.500.11959/brapci/73593. Acesso em: 24 jan. 2023.
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, há deficiências na recuperação de informações na BDTD/UFC, por exemplo, e as causas podem estar associadas a diversos fatores que vão desde a arquitetura definida na concepção da base, perpassando os metadados utilizados na representação dos documentos, até o trabalho dos indexadores que alimentam a base de dados. No entanto, essas questões não são objeto desta pesquisa, que considerou o instrumento BDTD como uma fonte de dados fidedigna. Contudo, é de conhecimento dos autores que pode haver limitações, devido a algum atraso na disponibilização dos trabalhos que foram defendidos em 2021, mas ainda não foram indexados na BDTD, ou erros na alimentação da base de dados.

Cada expressão de busca com os documentos recuperados gerou um arquivo de exportação. Todos os documentos exportados foram agrupados em uma única planilha, por meio da ferramenta Knime. Todos os arquivos manipulados foram disponibilizados no repositório criado para esta pesquisa, disponível no endereço: <https://github.com/pprof2022/RI_2012-2021.git>, conforme nomenclatura indicada no campo “ID” do Quadro 2.

Quadro 2
Busca realizadas na BDTD.

Consoante os critérios definidos para essa revisão integrativa, inicialmente, a análise consistiu na leitura do título e do resumo dos 253 trabalhos recuperados, observando o objetivo geral do trabalho e marcando os que estavam no escopo da revisão. Durante a leitura dos títulos, foram identificados 18 trabalhos duplicados, pois alguns documentos estavam cadastrados em duas instituições de Ensino. Dessa forma, a amostra foi composta por 235 trabalhos. Dentre esses, foram selecionados 69 trabalhos, cujo objetivo geral, informado no resumo do trabalho e no título, estavam relacionados à recuperação de informação.

Em um segundo momento, os documentos relevantes foram classificados, conforme a principal temática abordada. Destaca-se que o nome da temática foi proposto pela autora, baseado em seu conhecimento prévio sobre os assuntos mais recorrentes na área de Ciência da Informação. Por fim, foi realizado o download dos 69 trabalhos selecionados e uma leitura dirigida sobre a estrutura dos trabalhos (capítulos e demais temáticas abordadas), além dos resultados obtidos nas pesquisas. A leitura também apontou alguns ajustes sobre as temáticas identificadas inicialmente para cada trabalho, que foram adequadas para serem apresentadas nos resultados (Quadro 3, 4 e Figura 1).

Quadro 3
Produção acadêmico-científica analisada.
Quadro 4
Distribuição das temáticas ao longo dos anos.
Figura 1
Produção acadêmico-ciêntífica da Ciência da Informação sobre Recuperação de Informação (Temáticas).

Todos os documentos foram disponibilizados no repositório desta pesquisa e são indicados por um identificador “ID”, número sequencial criado para gestão dos dados desta pesquisa. Destaca-se que, para três trabalhos, o acesso não era aberto, e foi necessário realizar um cadastro na plataforma para ter acesso ao documento completo. Um trabalho estava com o link incorreto, no entanto, em uma busca simples na internet, foi possível localizar o trabalho completo.

Resultados

Para a amostra selecionada, 69 trabalhos, foram identificadas 27 temáticas: arquitetura da informação; arquivologia; Big Data; chatbot; competência em informação; data science; epistemologia; estudo de usuários; gestão documental; indexação; inteligência artificial; interação humano-computador; interoperabilidade; linguística; Linked Data; mecanismos de busca; mineração de dados; modelo de recuperação; ontologias; repositórios digitais; representação da informação; representação descritiva; representação temática; sistemas de recomendação; visualização da informação; Web e redes sociais e Web semântica. A relação dos trabalhos é apresentada no Quadro 3, e sua frequência é apresentada na Figura 1.

As temáticas identificadas nos trabalhos analisados são apresentadas na Figura 1 e exemplificam a característica multidisciplinar da recuperação de informação, que está relacionada com diversas temáticas, na Ciência da Informação ou em outras áreas. O maior número de trabalhos foi identificado para as temáticas: Estudo de usuários (8), Mecanismos de busca (8), Representação da informação (7), Modelo de Recuperação (5) e Representação temática (5).

O Quadro 4 apresenta a distribuição das temáticas ao longo dos anos analisados. Observou-se que as temáticas com o maior número de trabalhos, como estudos de usuários e mecanismos de busca, estão bem distribuídas entre 2012 e 2021; todavia, a temática representação da informação desponta a partir de 2015. Temáticas mais recentes como chatbot e inteligência artificial são observadas a partir de 2020.

A Figura 2 apresenta a vinculação dos trabalhos analisados. A Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) foi a instituição com mais trabalhos (14), seguida da Universidade Estadual Paulista (UNESP) e Universidade de São Paulo (USP), com 9 trabalhos, e a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) com 7 trabalhos.

Figura 2
Produção acadêmico-científica da Ciência da Informação sobre Recuperação de Informação (Vinculação).

Discussão

Na temática estudo de usuários, as publicações estão distribuídas entre 2012 e 2019 e apresentam a interação, as estratégias e o comportamento de busca dos usuários em casos de uso específicos (D17, D20, D26, D34, D42, D49, D149, D159). O trabalho D34, por exemplo, investiga a recuperação de informação em uma base de dados da saúde, por médicos residentes, analisando a interface com uma avaliação heurística que inclui elementos de arquitetura e recuperação de informação. Apesar de a recuperação de informação ter origem na Ciência da Computação (Baeza-Yates; Ribeiro-Neto, 2013Baeza-Yates, R.; Ribeiro-Neto, B. Recuperação de informação: conceitos e tecnologia das máquinas de busca. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2013.), seus objetivos e resultados estão na Ciência da Informação, por promover o acesso e atender as necessidades de informação do usuário. Essa característica pode explicar o elevado número de trabalhos nesta temática.

Na temática mecanismos de busca, o trabalho D11 apresenta um estudo de caso avaliando interfaces de busca de jornais online, os trabalhos D41, D47 e D200 apresentam estudos de caso em bases de dados, portal e plataforma, respectivamente, envolvendo a perspectiva do usuário e a definição de critérios para busca e recuperação. A perspectiva da recuperação de informação, em outros recursos, como os jornais online, desponta em 2015, evoluindo para recuperação de informação em plataformas, em 2020. Novos contextos também são identificados: o trabalho D198 analisa a busca semântica por meio da extração de relacionamentos semânticos do tipo “causa e efeito” em artigos científicos da área de Ciências Agrárias, enquanto os trabalhos D67 e D194 analisavam a recuperação de informação utilizando padrões de busca comparada em domínio específico e padrões temporais, respectivamente. Por fim, o trabalho D207 traz uma pesquisa aplicada, cujo produto final foi um game, com o objetivo de facilitar o entendimento das necessidades de busca e uso da informação em uma biblioteca escolar. Observou-se que o ambiente tradicional das bibliotecas ganha novas possibilidades e deixa de ser dominante.

Os trabalhos que abordam as temáticas de representação da informação (D10, D21, D46, D57, D69, D76 e D144), representação descritiva (D4, D36 e D38) e representação temática (D39, D43, D94, D161) abordam métodos e técnicas de representação da informação visando garantir a recuperação de informação, ou como consequência para a recuperação e acesso à informação, identificando intercorrências que interferem e impactam na recuperação de informações. Nestes trabalhos, discute-se: catalogação e metadados, vocabulário controlado, tesauros, indexação, linguagens documentárias dentre outras técnicas e métodos. No trabalho D4, Ferreira (2015)Ferreira, J. B. Recuperação de informação de música e dados ID3: possíveis aplicações. 2015. 62 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) — Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Marília, São Paulo, 2015. Disponível em: https://www.marilia.unesp.br/Home/Pos-Graduacao/CienciadaInformacao/Dissertacoes/ferreira_ju_me_mar.pdf. Acesso em: 28 jan. 2023.
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, apresenta no seu referencial teórico o processo de recuperação de informação difundindo os modelos clássicos (booleano, vetorial, probabilístico) e as técnicas de recuperação de informação como relevance feedback, filtragem, recomendação e clustering ou agrupamento. No entanto, seu objetivo principal está relacionado à representação musical por meio de metadados ID3.

Conforme abordado por Mooers (1951)Mooers, C. Zatocoding applied to mechanical organization of knowledge. American Documentation, v. 2, n. 1, p. 20-32, 1951., a recuperação de informação estabeleceu-se como um campo do conhecimento científico com o objetivo de solucionar três problemas enunciados pela explosão da informação: (1) representação da informação; (2) especificação da busca da informação e (3) criação de mecanismo para recuperação. Nesse mesmo sentido, e baseado nos estudos de Robredo e HjØrland, define-se a recuperação de informação como:

[...] um campo que abrange diversos domínios, desde a Ciência da Informação até Ciência da Computação, possui ferramentas de organização e recuperação da informação e conhecimento, como: classificação, tesauros, taxonomia e ontologias, nos quais é possível estabelecer diferentes estudos teóricos e múltiplas visões do desdobramento de suas aplicações tidas como fundamentais na RI

(Pontes Junior; Carvalho; Azevedo, 2013Pontes Junior, J.; Carvalho, R. A.; Azevedo, A. W. Da recuperação da informação à recuperação do conhecimento: reflexões e propostas. Perspectivas em Ciência da Informação, v. 18, n. 4, p. 2-17, 2013. Disponível em: http://hdl.handle.net/20.500.11959/brapci/35875. Acesso em: 28 jan. 2023.
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, p. 6, grifo nosso).

Estas definições justificam, de certo modo, a quantidade de trabalhos na temática de representação e relação existente com a recuperação de informação. É importante destacar também que tais trabalhos costumam apresentar em seu referencial teórico os fundamentos da recuperação de informação e da representação.

Com relação à temática Modelo de Recuperação, foram identificados cinco trabalhos entre 2012 e 2019. Dentre esses, o trabalho D241 propõe um modelo de recuperação de informação científica, no entanto é uma tese na área de saúde pública e não apresenta os fundamentos teóricos da área de recuperação de informação, apesar de fazer uma análise de bases de dados da área da saúde. Os outros trabalhos (D7, D85, D86 e D214) propõem o desenvolvimento ou a aplicaçãode modelos, fundamentado nos modelos clássicos de recuperação de informação e novos elementos como: redes complexas e dados abertos ligados no trabalho D7, o contexto musical por meio da lógica fuzzy no trabalho D85, técnicas de processamento de linguagem natural no trabalho D86 e a Norma 13606, no trabalho D214, que define padrões de comunicação para o registro eletrônico em saúde.

A temática interoperabilidade é abordada no contexto da saúde por meio de padrões para comunicação de registros de saúde (D165, D216) e na integração semântica baseada em ontologias de domínio (D229). A temática ontologia também é apresentada nos trabalhos (D25, D60, D184). O primeiro trabalho investiga as tecnologias da Web semântica e as técnicas de processamento de linguagem natural para elaboração semiautomática de uma base léxico-ontológica, no domínio de risco financeiro, para ser implementada ao modelo de recuperação de informação. O segundo trabalho tem como o propósito desenvolver uma ontologia, para construção de um motor de busca no contexto jurisprudencial. O terceiro trabalho aborda a mineração de dados, aplicada na Secretaria de Finanças da Prefeitura de Belo Horizonte. As três soluções apresentaram resultados positivos na recuperação de informações, porém em um contexto muito específico. Em todo caso, espera-se que o método possa ser adaptado para outros cenários.

Os trabalhos classificados com a temática Linked Data (D235, 240) abordam a ligação de dados, na estrutura de padrões de descrição e representação de recursos, e no tratamento da informação por meio da integração com ontologias e o Projeto DBPedia, conhecido pela diversidade de conjuntos de dados abertos.

Alguns trabalhos destacam-se por abordar fenômenos contemporâneos como Big Data (D131), Data Science (D115), visualização da informação (D13) e novos recursos como o chatbot (D1). No trabalho D13, intitulado: “Extroversão e descoberta: visualização aplicada em sistemas de recuperação da informação”, Barbosa (2019)Barbosa, E. C. Extroversão e descoberta: visualização aplicada em sistemas de recuperação da informação. 2019. 168 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/27/27151/tde-22012020-165026/. Acesso em: 28 jan. 2023.
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apresenta uma discussão importante na área associando a Ciência da Informação à visualização da informação. Para tanto, o trabalho apresenta o contexto atual descrevendo e caracterizando o fenômeno Big Data em paralelo com o contexto histórico da Ciência da Informação e da recuperação da informação. Em um segundo momento, o trabalho apresenta os conceitos de visualização da informação, algumas técnicas empregadas na Ciência da Informação e outros contextos e, por fim, um estudo de caso em uma empresa pública.

O trabalho D115 intitulado: “Ciência da informação em contextos de e-science: bibliotecários de dados em tempos de Data Science” apresenta conceitos recentes e discute o papel do bibliotecário, principalmente em repositórios de dados de pesquisa. O estudo destaca algumas técnicas de manipulação de dados como: classificação, clustering, regressão linear, simulação, análise de conteúdo e mecanismos de recomendação, assim como alguns tipos de análise: descritiva, diagnóstico, preditiva e prescritiva. A recuperação da informação é destacada em uma seção que apresenta conceitos sobre a recuperação na internet, com destaque para técnicas de web scraping, coleta de dados e o harversting de metadados, uma coleta feita por protocolo, através de requisições, permitindo a interoperabilidade entre sistemas. Ferramentas recentes para manipulação de dados também são apresentadas. Por fim, a pesquisa apresenta o cenário internacional dos repositórios de dados de pesquisa em geociências.

No trabalho D1 intitulado “Batendo um papo com a informação: o uso dos chatbots para a recuperação da informação e a contribuição da Ciência da Informação nesse processo”, Silva (2020)Silva, R. J. Batendo um papo com a informação: o uso dos chatbots para a recuperação da informação e a contribuição da Ciência da Informação nesse processo. 2020. 125 f. Dissertação (Mestrado em Organização, Mediação e Circulação da Informação) — Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/27/27163/tde-10032021-013140/publico/RafaelJoaodaSilvaVC.pdf. Acesso em: 28 jan. 2023.
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faz uma abordagem diferente da recuperação da informação, apresentando o chatbot, sua arquitetura, estudos de caso e a aplicação prática com técnicas da Ciência da Informação. As entidades e as intenções, elementos que compõem a estrutura do chatbot, são apresentadas sob a óptica da indexação, tesauros, taxonomias e ontologias, a fim de padronizar as perguntas e as respostas e gerenciar fluxos de diálogos. Trata-se de uma associação importante que destaca a aplicabilidade do tratamento temático da informação em uma ferramenta pautada na linguagem natural e que pode ser utilizada em diversos ambientes informacionais. Esse trabalho é muito importante para destacar que a Ciência da Informação está presente em diversas áreas, ampliando a atuação do profissional da informação. No trabalho D78 intitulado: “Interfaces entre a Ciência da Informação e inteligência artificial: um estudo de caso do Sistema SmartJud do processo judicial eletrônico do Tribunal de Justiça do Estado da Bahia”, Fontoura (2021)Fontoura, R. V. Interfaces entre a Ciência da Informação e inteligência artificial: um estudo de caso do Sistema SmartJud do processo judicial eletrônico do Tribunal de Justiça do Estado da Bahia. 2021. 105 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) — Universidade Federal da Bahia, Bahia, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/35052.Acesso em: 28 jan. 2023.
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também apresenta um estudo de caso de um chatbot integrando a recuperação da informação com técnicas de inteligência artificial no contexto da Ciência da Informação.

A Web e a Web semântica são abordadas nos trabalhos (D93, D137 e D177). Um estudo exploratório e metodológico sobre o problema de recuperação e classificação na internet é realizado no trabalho D93, que indica o uso de gráficos sociais e a mineração de opiniões para serem utilizados juntamente com técnicas de ranqueamento de páginas (pagerank), melhorando os resultados das buscas. O trabalho D177 descreve tecnologias, recomendações e padrões necessários para a aplicação da Web semântica nas unidades de informação, propondo um framework. O trabalho D137 aborda os wikis semânticos, com enfoque nas atividades de descrição, recuperação e intercâmbio de informações, apoiadas em tecnologias da Web semântica.

Dialogando com questões epistemológicas da Ciência da Informação, foram identificados três trabalhos (D8, D83 e D143). No trabalho D8, Nhacuongue (2015)Nhacuongue, J. A. O campo da Ciência da Informação: contribuições, desafios e perspectivas da mineração de dados para o conhecimento pós-moderno. 2015. 194f. Tese (Doutorado em Ciência da Informação) — Universidade Estadual Paulista, Marília, 2015. Disponível em: https://repositorio.unesp.br/handle/11449/126578?show=full. Acesso em: 28 jan. 2023.
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aborda em sua tese a essência da recuperação de informação, que é refletida nas tecnologias pós-modernas:

Por outras palavras, a essência da RI incide sobre a necessidade de obter e ordenar documentos relevantes na coleção. Este desafio suscita novas abordagens para cada estágio de desenvolvimento e sofisticação dos SRRI, principalmente pela proporção do volume de informações e versatilidade da tecnologia de produção, processamento, armazenamento e disseminação

(Nhacuongue, 2015Nhacuongue, J. A. O campo da Ciência da Informação: contribuições, desafios e perspectivas da mineração de dados para o conhecimento pós-moderno. 2015. 194f. Tese (Doutorado em Ciência da Informação) — Universidade Estadual Paulista, Marília, 2015. Disponível em: https://repositorio.unesp.br/handle/11449/126578?show=full. Acesso em: 28 jan. 2023.
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, p. 119, grifo nosso).

Dessa forma, percebe-se que as tecnologias evoluem, mas a essência e as necessidades permanecem. A recuperação de informação em sistemas tem evoluído dentro dos conceitos da interoperabilidade, que vislumbra, por exemplo, novas interfaces de programação de aplicativos (Application Programming Interface, API), uma tendência já implementada em diferentes sistemas de informação para troca de informações (Silva, 2022Silva, P. N. Recuperação de dados em APIs: uma experiência prática no Twitter. In: Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação, 22., 2022, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: Ancib, 2022. Disponível em: https://ancib.org/enancib/index.php/enancib/xxiienancib/paper/viewFile/1007/728. Acesso em: 27 abr. 2023.
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). Porém, as necessidades de busca do usuário precisam ser atendidas.

Observou-se, por meio da classificação realizada e da leitura dos trabalhos, que muitas pesquisas estão relacionadas à organização e à representação da informação, áreas totalmente interligadas com a recuperação da informação e necessárias para que a recuperação seja efetiva. Na temática de indexação, o trabalho D19 apresenta a relevância da política de indexação no processo de recuperação de informação por meio de uma revisão sistemática de literatura. Nesse mesmo sentido, o trabalho D30 faz uma avaliação da indexação por meio da exaustividade e especificidade pela revocação e precisão na recuperação de informação. Fujita (2012, apud Garcia, 2019Garcia, V. C. Avaliação da indexação a partir dos elementos de exaustividade e especificidade pela revocação e precisão na recuperação da informação: sob a ótica dos usuários no sistema de bibliotecas da UFPA. 2019. 185 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação) — Universidade Federal do Pará, Belém, 2019. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11435. Acesso em: 16 jan. 2023.
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, p. 13) destaca que a indexação e a recuperação da informação apresentam laços estreitos como uma relação de causa e efeito, já que a indexação “[...] possui características que causam efeitos na recuperação da informação”. Destaca-se que o trabalho D138, intitulado: “Motor de busca aberto como estratégia de indexação e mineração de dados”, faz um caminho inverso, partindo da recuperação para orientar a representação, ao analisar um motor de busca como estratégia para indexação e mineração de dados. Este trabalho aponta a forte ligação entre a organização, a representação e o armazenamento, elementos que compõem um sistema de recuperação de informação.

Os trabalhos com a temática denominada repositórios digitais (D2, D6, D14) destacam problemas de representação e visam contribuir com a recuperação em acervos bibliográficos, assim como as temáticas de arquivologia (D3) e gestão documental (D63). Temáticas como competência em informação (D88), linguística (D54), arquitetura da informação (D23, D162), interação humano-computador (D15) e sistemas de recomendação (D24) apresentam uma intersecção com a área de recuperação de informação e, por isso, estão associadas aos trabalhos selecionados. As principais contribuições estão focadas na interação com o usuário.

Após a análise de todos os 69 trabalhos selecionados, é importante salientar que somente um trabalho não era da área de Ciência da Informação, sendo excluído das análises seguintes. Dessa forma, a amostra final foi composta por 68 trabalhos, sendo 21 teses e 47 dissertações. Com relação às temáticas identificadas e ao ano da defesa dos respectivos trabalhos, observa-se que temáticas como Big Data, Data Science, Linked Data, inteligência artificial e chatbot são identificadas a partir de 2016. Já as temáticas que envolvem a representação da informação são distribuídas quase que uniformemente nos últimos 10 anos. As instituições com mais trabalhos sobre recuperação de informação (UFMG, UNESP, USP, UFSC) estão localizadas na região sudeste, com exceção da UFSC na região sul.

Considerações Finais

A recuperação de informação, apesar de implementada há milênios nas bibliotecas, é uma área recente que concentra estudos da Ciência da Computação e da Ciência da Informação. O termo, criado a partir dos anos 1950, intensificou os estudos na área e tem acompanhado as evoluções tecnológicas. Com sua característica multidisciplinar, a recuperação de informação dialoga com diferentes temáticas e tem se destacado na solução de problemas e fenômenos atuais, envidando técnicas e métodos de diferentes áreas.

No contexto da Ciência da Informação, a recuperação de informação tem forte ligação com a organização e a representação da informação e compõe uma relação quase que indissociável. Ainda sobre essa relação, é importante destacar que ela é fortemente refletida na produção acadêmica da área, ao longo dos 10 anos analisados, e traz certa “identidade”, quando analisada no âmbito da Ciência da Informação, não se restringindo ao problema de recuperação de informação, mas também a uma etapa anterior, que está associada à organização e ao tratamento da informação.

A evolução dos recursos tecnológicos e seu impacto na recuperação de informação são percebidos com a inserção de pesquisas envolvendo, principalmente, técnicas de inteligência artificial e algoritmos. Além disso, percebe-se também que há uma tendência de pesquisas envolvendo contextos diferenciados (saúde pública, ambientes corporativos, poder judiciário) e não somente bibliotecas, arquivos e museus. A identificação de 27 temáticas relacionadas à recuperação de informação demonstra a multidisciplinaridade da área. A região sudeste do país se destaca na quantidade de trabalhos sobre recuperação de informação, aproximação que pode estar relacionada ao desenvolvimento econômico da região.

Em resumo, o objetivo proposto nesta pesquisa foi alcançado ao apresentar um panorama da produção acadêmico-científica brasileira sobre a área de recuperação de informação, na Ciência da Informação, entre 2012 e 2021. Apesar das limitações existentes, o estudo apresentou uma fotografia do contexto atual, tornando-se um aporte para novos pesquisadores e uma oportunidade para a comunidade acadêmico-científica refletir sobre as contribuições existentes, instigando novas reflexões sobre a recuperação de Informação na Ciência da Informação.

  • Como citar este artigo/How to cite this article: Nascimento Silva, P. Recuperação de Informação na Ciência da Informação: produção acadêmico-científica brasileira (2012-2021). Transinformação, v. 35, e237336, 2023. https://doi.org/10.1590/2318-0889202335e237336

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Editor

César Antônio Pereira

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    10 Jul 2023
  • Data do Fascículo
    2023

Histórico

  • Recebido
    29 Jan 2023
  • Revisado
    22 Mar 2023
  • Aceito
    02 Abr 2023
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