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Considerando a importância dos dados na realização de análises de pesquisas e a possibilidade de uso e reuso de conjunto de dados, torna-se relevante utilizar ferramentas que auxiliem a gerenciar os dados de pesquisa coletados no desenvolvimento de projetos de pesquisa, bem como reunir, em um mesmo local, os artigos científicos, trabalhos apresentados em eventos, dissertações e teses, dentre outras publicações. Neste contexto, os repositórios de dados de pesquisa científica podem organizar, armazenar e permitir o acesso e o uso de resultados apresentados em diferentes formatos. Assim, este trabalho teve como objetivo compreender e investigar as características inerentes aos repositórios de dados de pesquisa atrelados aos elementos dos Sistemas de Informação de pesquisas correntes (CRIS - Current Research Information System). Tem-se como objetivo específico, analisar a ferramenta DSpace-CRIS para a implantação de um repositório de dados, garantindo a disponibilização de informações e dados relacionadas aos projetos de pesquisa, aos pesquisadores, às instituições envolvidas e às publicações, dentre outras.  Para tanto, buscou-se embasamento teórico sobre Dados de Pesquisa, Metadados e Padrões de Metadados para Dados de Pesquisa, Perfil de aplicação, Curadoria Digital, Plano de Gestão de Dados, Repositórios de Dados de Pesquisa e informações técnicas sobre o DSpace-CRIS. Desse modo, foi possível a implantação de um repositório de dados de pesquisa utilizando o sistema de informação de pesquisas correntes - CRIS, para o Grupo de Pesquisa Novas Tecnologias em Informação. Como resultado, foi possível perceber que as funcionalidades dessa ferramenta atendem as necessidades e as características das publicações de dados de pesquisa como o enriquecimento de uma produção intelectual, permitindo gerenciar dados e informações. Nesse sentido verifica-se que o DSpace-CRIS é uma opção favorável para ser utilizada pelos grupos de pesquisa, que neste repositório permitiu a integração de projetos tanto com as produções intelectuais quanto com os dados coletados durante as pesquisas, possibilitando o (re) uso dos dados de pesquisa, a interoperabilidade entre diferentes ambientes e a disseminação dos recursos gerados pela comunidade do GPNTI.

A inovação como processo é atualmente um dos grandes pilares para que organizações e países possam manter sua sustentabilidade num cenário globalizado de acirrada competição. Uma organização pode desfrutar do resultado de uma inovação por anos, talvez até décadas, considerando que as inovações são capazes de gerar vantagens competitivas, a médio e longo prazo. No Brasil, o poder público ainda é o principal incentivador e financiador de ações de inovação nas organizações, porém, além do governo existe um conjunto de atores que atuam nesse processo, em que se destacam os ambientes de inovação, as universidades, as empresas e as entidades de apoio e fomento. No Estado de São Paulo, o cenário de inovação tem como base o Sistema Paulista de Ambientes de Inovação que institui e regulamenta os Ambientes Formais de Inovação que apoiam as iniciativas de inovação nas organizações. Com o objetivo de ampliar a articulação e apoiar os processos de construção  coletiva e colaborativa entre os principais atores de inovação do Estado de São Paulo, esta pesquisa propõe uma Plataforma Informacional do Ecossistema Paulista de Inovação que, a partir de fontes informacionais disponibilizadas pelos atores de inovação e por meio de tecnologias informacionais, semânticas e computacionais, agregue e disponibilize serviços de informação para os atores de inovação. A plataforma informacional utiliza conceitos da Web Semântica e tem como base uma ontologia que representa as informações dos principais atores de inovação do Estado e um conjunto de serviços agregados de informação, formados por agentes computacionais autônomos de extração e serviços de recuperação das informações contidas na plataforma. Por meio dos recursos de extração automática de dados de ambientes informacionais digitais e da disponibilização de serviços informacionais gerados por meio de tecnologias semânticas e computacionais geradas pela plataforma, permite que organizações tenham acesso a insumos informacionais necessários para o fomento a seus projetos de inovação.

As mudanças tecnológicas vividas a partir da virada do século causaram uma revolução na sociedade, chamada de Big Data, em que as análises de dados para determinar padrões e comportamentos, puderam utilizar grandes quantidades de dados. Em contrapartida, verifica-se que algumas análises no contexto do Big Data, estão sendo conduzidas a gerar resultados discriminatórios. Assim, esse estudo tem como objetivo identificar fatores, que potencialmente, podem gerar discriminação durante o processo de análise de dados. Para tal, a metodologia utilizada foi de natureza qualitativa, exploratória e bibliográfica, enumerando em um quadro os casos de discriminação. Como resultado, identificou-se fatores possivelmente discriminatórios, além de ser feita uma explanação desses fatores. Por meio da pesquisa, verifica-se uma necessidade de existir reflexões profundas dos resultados que são obtidos a partir de análises de dados, ficando claro a necessidade da Ciência da Informação retratar tais questões, na busca de apontar os caminhos a serem tomados.

Como proponente da Web Semântica e dos princípios Linked Data, a iniciativa Linking Open Data oferece uma enorme proporção de dados de audiovisuais que podem auxiliar nas buscas e na recuperação de informações mais precisas. Nesse cenário, o objetivo é explorar os possíveis relacionamentos de bases de dados de audiovisuais no Linking Open Data, no intuito de apresentar o potencial dessa iniciativa para usuários que buscam fontes de informação detalhadas sobre os audiovisuais. Utilizou-se uma pesquisa de natureza qualitativa, com caráter exploratório e aplicado, baseada na literatura científica dos temas Linked Data, Web Semântica e audiovisual. Posteriormente, foram consultadas as bases DBpedia e LMDB com o uso do protocolo SPARQL. Considera-se que os conjuntos de dados disponíveis no Linking Open Data não só podem auxiliar na ligação entre informações sobre recursos audiovisuais, como também, podem ser fonte para a construção de catálogos mais dinâmicos, reduzindo o retrabalho durante o processo de descrição de recursos informacionais.

http://dx.doi.org/10.5007/1518-2924.2017v22n48p88O surgimento de novas tecnologias, tem introduzido meios para a divulgação e a disponibilização das informações mais eficientemente. Uma iniciativa, chamada de Europeana, vem promovendo esta adaptação dos objetos informacionais dentro da Web, e mais especificamente no Linked Data. Desta forma, o presente estudo tem como objetivo apresentar uma discussão acerca da relação entre as Humanidades Digitais e o Linked Open Data, na figura da Europeana. Para tal, utilizamos uma metodologia exploratória e que busca explorar as questões relacionadas ao modelo de dados da Europeana, EDM, por meio do SPARQL. Como resultados, compreendemos as características do EDM, pela utilização do SPARQL. Identificamos, ainda, a importância que o conceito de Humanidades Digitais possui dentro do contexto da Europeana.

Resumo-Os dados disponíveis na Web estão crescendo exponencialmente, oferecendo informações de alto valor agregado às organizações. Tais informações podem estar dispostas em diversas bases e em formatos variados, como vídeos e fotos em mídias sociais. Contudo, dados não estruturados apresentam grande dificuldade para a recuperação da informação não atendendo eficientemente as necessidades informacionais dos usuários, pois ocorre problemas em compreender o sentido dos documentos armazenados na Web. No contexto de uma arquitetura de Recuperação da Informação, esta pesquisa tem como objetivo a implementação de um agente de extração semântica no contexto da Web que permita a localização, tratamento e recuperação de informações no contexto do Big Data nas mais variadas fontes informacionais que sirva de base para a implementação de ambientes informacionais que auxiliem o processo de Recuperação da Informação, utilizando de ontologia para agregar semântica ao processo de recuperação e apresentação dos resultados obtidos aos usuários, conseguindo desta forma atender suas necessidades.Palavras-Chaves-web semântica, ontologia, agente de extração, recuperação da informação I. INTRODUÇÃO s instituições e organizações estão diante de um universo onde ocorre um aumento exponencial das informações geradas tanto internamente quanto externamente. O final do século XX iniciou uma era onde praticamente tudo o que é gerado fica disponível digitalmente, se tornando assim um grande desafio para as mais avançadas tecnologias de armazenamento, tratamento, transformação e análise de informações. Testando, assim, as áreas do tratamento e recuperação da informação, no que diz respeito ao volume, variedade e velocidade de uma inundação de dados semiestruturados de natureza complexa.Dentro desse contexto, surgiu um conceito de Big Data que classifica os dados gerados em ambientes informacionais digitais, principalmente aqueles que tem a Internet como plataforma. Big Data é definido como representação do andamento dos processos cognitivos humanos, que geralmente e processar os dados dentro de um tempo determinado [22].Beyer e Laney [2] define também tal conceito, dizendo que o Big Data contém três características essências, o alto volume, alta velocidade e alta variedade das informações, que requerem novos meios para processamento e análise dos dados, permitindo uma melhor tomada de decisão, nova descoberta do conhecimento e otimização de processos. Coneglian, Fusco e Santarem Segundo [20] exploram e exemplificam as características expostas por Beyer e Laney, dizendo que o alto volume dos dados dentro de Big Data representa conjuntos de dados de grande magnitude; a alta variedade remete a heterogeneidade, complexidade e variabilidade dos dados gerados, podendo ser em formatos de vídeos, figuras, textos entre outros e; a alta velocidade diz respeito ao fluxo constante de consultas geradas em tempo real com informações para a tomada de decisão. Na publicação do Journal of Science [22] Big Data é definido como a representação do andamento dos ...

Objetivo: Apresentar o processo de formalização necessário à disponibilização de dados abertos no contexto do linked open data, utilizando-se, neste caso, dados que estão no contexto da pesquisa científica.  Método: Para a elaboração do estudo, foram selecionados três datasets, dois disponíveis no portal Dados Abertos CAPES e o terceiro, consiste dos dados do Open Researcher and Contributor ID (ORCID). Como procedimentos metodológicos foram utilizados a pesquisa bibliográfica para embasamento teórico-conceitual do estudo e a pesquisa descritiva para explorar e fornecer informações quanto ao processo de enriquecimento de dados abertos.Resultado: Apresenta como resultado a descrição do processo necessário à disponibilização de um conjunto de dados enriquecido, a partir da modelagem e estruturação, pronto para a conversão ferramental e recuperação.Conclusões: A partir desse estudo, é possível visualizar como ocorre o processo de enriquecimento semântico de dados no contexto do linked open data, abarcando a seleção, análise, processamento e preparação visando a disponibilização, o uso e o reuso.