Avaliação de um sistema de analítica visual para recuperação de informação em coleções de documentos

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Silva, Sherlon Almeida da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise visual; Coleções de documentos; Document collections; Recuperação de informação textual; Text visualization; Textual information retrieval; Visual analysis; Visualização de texto
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012022-102933/

A recuperação de informações de coleções de documentos é necessária em muitos contextos, por exemplo, pesquisadores desejam recuperar artigos sobre um tópico de pesquisa, médicos procuram prontuários de pacientes relacionados a uma determinada condição, investigadores de polícia buscam relações em relatórios criminais. Em comum a esses cenários, os usuários precisam identificar informações textuais relevantes em uma coleção de documentos. A tarefa é desafiadora, especialmente quando os usuários esperam por um processo de recuperação que não perca nenhum ou poucos documentos relevantes. Abordagens de Visual Analytics (VA) são frequentemente defendidas para apoiar tarefas de recuperação de documentos. VA depende da integração de visualizações interativas e algoritmos de aprendizado de máquina para que um especialista no domínio possa gradualmente conduzir um sistema para identificar os documentos relevantes. Como exemplo, o TRIVIR é um sistema do estado da arte que permite explorar um corpus enquanto fornece feedback a um classificador que sugere documentos potencialmente relevantes a um documento de consulta de referência. Avaliar as estratégias de recuperação de informações com suporte de VA também é um desafio, pois o uso desses sistemas geralmente envolve muitos aspectos conceituais e práticos e as tarefas de recuperação de texto podem exigir um esforço cognitivo considerável. Neste trabalho, são apresentados resultados de estudos observacionais sobre Recuperação de Informação (RI) de texto apoiada por VA. Foram conduzidas sessões com alunos de pós-graduação e pesquisadores usando o TRIVIR para explorar artigos científicos para fins de revisão de literatura. Um primeiro estudo permitiu recolher opiniões e identificar alguns problemas de usabilidade e limitações práticas da implementação disponível. Depois de tratar alguns problemas críticos observados no nível da interface, foi conduzida uma segunda rodada de sessões para coletar mais opiniões de usuários sobre um processo de recuperação auxiliado por VA. Concluiu-se que a maioria dos usuários tem uma visão muito positiva da usabilidade do sistema e da sua capacidade de facilitar as tarefas de recuperação. No entanto, também observou-se que uma introdução adequada aos diferentes elementos da interface é muito importante, e que pode ser difícil transmitir o modelo conceitual subjacente e suas limitações. Observou-se uma variação significativa na avaliação das funcionalidades específicas por diferentes usuários, e alguns deles podem enfrentar dificuldades práticas para utilizar o sistema adequadamente, de forma autônoma.