Portal de Eventos Acadêmico-Científicos do CIN/UEL, VI Colóquio em Organização, Acesso e Apropriação da Informação e do Conhecimento (COAIC)

Tamanho da fonte: 
FOLKSONOMIA E BIOMARCADORES INFORMACIONAIS DIGITAIS: ALGORITMOS PREFERENCIAS PARA MAPEAMENTO DO ESTILO DE VIDA DOS SUJEITOS EM AMBIENTES DIGITAIS
Clarice Luzia Casoni, Raimunda Fernanda Santos

Última alteração: 2022-08-24

Resumo


Os elementos característicos da Ciência da Informação são utilizados em sistemas colaborativos de representação de informações digitais, recursos e/ou objetos digitais. Nesta pesquisa são elencadas questões concernentes à Folksonomia, a qual configura-se como  instrumento de estudo a ser explorado no contexto da Ciência da Informação. Busca-se refletir acerca de aspectos conceituais e terminológicos  a partir da Folksonomia e de sua possível relação com os “Biomarcadores Informacionais Digitais” e/ou a nomenclatura “Biomarcadores Infor-digitais”, ambos de uso recorrente em sistemas de informação digitais.  Apresenta-se reflexões conceituais e interdisciplinares a partir do diálogo entre as áreas de Ciência da Informação e Tecnologia da Informação. A pesquisa é bibliográfica, exploratória com abordagem qualitativa. O conceito sugerido nesta pesquisa está relacionado ao uso de algoritmo de preferência utilizado em redes sociais colaborativas, nas quais são delimitadas e mapeadas as informações nessas redes, entendidas como (recursos/objetos digitais). Analisa-se as interações socioculturais, ou seja, hábito de vida digital (rastro digital) ou algoritmo de preferência que são extraídos de sistemas de informações. Nota-se que a finalidade é personalizar os hábitos de vida dos indivíduos e/ou grupos de interação e que há uma  realidade emergente no campo da informação Digital. Assim, elabora-se uma proposição terminológica levando-se em consideração elementos da Folksonomia, caracterizada pela utilização da linguagem natural e métodos que identificam, representam e personalizam as informações dos usuários e das comunidades em ambiente web, por meio de etiquetas (tags), likes, curtidas, engajamento e compartilhamento.


Texto completo: PDF