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Mineração de controvérsias: tensões terminológicas em trabalhos de conclusão de curso

Abstract

O processo de controle de vocabulário não esconde suas tensões, embates e desafios que caracterizam o desenvolvimento, amadurecimento e normatização das relações entre os atores envolvidos em um domínio. Essas controvérsias podem ser localizadas na evolução de palavras-chave, desde sua utilização inaugural, passando por diferentes grafias, até sua estabilização, enquanto descritores nas publicações científicas. Este trabalho intenta aproximar a mineração de dados à cartografia de controvérsias, associada à Teoria Ator-Rede (TAR), no sentido de colaborar na compreensão do que poderia ser chamado de “mineração de controvérsias”: um processo de localização e mapeamento de pontos de tensão, tradução, negociação e estabilização terminológica em domínios diversos. Após sintetizar os conceitos fundamentais do arcabouço teórico-metodológico da TAR, promovemos um experimento de mineração de dados (e algumas de suas especializações) no acervo de vinte anos dos Trabalhos de Conclusão de Curso (TCCs) do departamento de Ciência da Informação da Universidade Estadual de Londrina (UEL), no sentido de encontrar pontos de controvérsia na utilização das palavras-chave em sua linha do tempo. Após a aplicação de uma função de métrica de controvérsias — ainda em desenvolvimento —, extraímos grupos de termos em conflito e disputa no cenário das pesquisas, espraiados em uma linha do tempo de vinte anos. Os achados sugerem a viabilidade da mineração de controvérsias como um instrumento auxiliar na pesquisa de domínios, destacando a evolução terminológica em documentos respectivos. Futuras pesquisas poderão ampliar o escopo da “Mineração de Controvérsias”, assim como desenvolver a precisão de seus conceitos fundamentais, áreas de aplicação, métricas funções.

Keywords:
Process (computing) Context (archaeology) SciELO

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Topics

Gene expression and cancer classification
Life Sciences →  Biochemistry, Genetics and Molecular Biology →  Molecular Biology
Evolutionary Algorithms and Applications
Physical Sciences →  Computer Science →  Artificial Intelligence
Machine Learning in Bioinformatics
Life Sciences →  Biochemistry, Genetics and Molecular Biology →  Molecular Biology

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