Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais.

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Santos, Bruno Zolotareff dos
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Folksonomy; Inteligência coletiva; Knowledge; Metadados; Metadata; Metrics; Mineração de dados; Redes sociais; Sistemas de recomendação; Social networks; Tagging
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-20082024-090403/

Os sistemas conhecidos como redes sociais são cada vez mais utilizados por usuários como meio de comunicação, que geram muitos de metadados que são compartilhados de maneira colaborativa. A utilização de metadados nesses sistemas cresce constantemente gerando muitas informações difíceis de serem classificadas, principalmente por não serem aplicadas métricas capazes de medir a relação de importância para o usuário de acordo com seu conhecimento. Entretanto, a falta de conhecimento em relação aos metadados gera grandes perdas de dados importantes, considerando análises realizadas em base de dados e, outros sistemas que utilizam indexação ou tagging para classificar e recuperar informações. A classificação de metadados em sistemas de folksonomia utilizados em mídias sociais não realiza uma verificação ao nível de conhecimento do objeto, sugerindo metadados fora do contexto do usuário. A utilização de métricas cognitivas faz-se necessária para classificar os metadados em sistemas de informação, possibilitando utilizar metadados relacionados ao nível de conhecimento do usuário e, colaborar no mecanismo de escolha do metadado que possui a palavra-chave que melhor representa o objeto que será classificado e, identificando as reais intenções e desejo do usuário ao utilizar o sistema. Portanto, o modelo proposto para classificação de metadados a nível de conhecimento foi aplicado ao protótipo de microblog desenvolvido para testes com propósito de investigar e colher dados para essa pesquisa. O modelo que utiliza um algoritmo supervisionado e aplica métricas capazes de medir o conhecimento classificou e recomendou um conjunto de metadados embutindo um identificador de nível de conhecimento agregado ao metadado de modo visual que facilita a escolha no processo de tagging nas redes sociais.