Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Capuano, Ethel Airton
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/7305
Resumo: Tese (doutorado)-Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, 2010.
id UNB_c8f24826953d306a08a95712882b5b8b
oai_identifier_str oai:repositorio.unb.br:10482/7305
network_acronym_str UNB
network_name_str Repositório Institucional da UnB
repository_id_str
spelling Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitivaInteligência competitiva (Administração)Teoria do conhecimentoCiência da informaçãoTese (doutorado)-Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, 2010.Com o crescimento assintótico do volume de informação textual digital disponível sobre as organizações e acirramento da competição empresarial, métodos e técnicas de Engenharia do Conhecimento para recuperação e modelagem da informação relevante em repositórios abertos se tornam cada vez mais importantes para o desenvolvimento de processos de negócios. Com essa motivação, apresenta-se uma metodologia inovadora para mineração e modelagem conceitual de informação textual relevante para suporte a uma praxis de Gestão do Conhecimento apoiando o desenvolvimento de Inteligência Competitiva nas organizações. A metodologia, testada experimentalmente com simulação computacional, emprega recursos de Inteligência Artificial integrados em softwares de Processamento da Linguagem Natural, combinando, num construto epistemológico e tecnológico multidisciplinar de Ciência da Informação, conteúdos de várias áreas do conhecimento científico como Linguística, Filosofia, Matemática, Psicologia, Ciência da Computação e Engenharia. Os conceitos de auto-informação, de Shannon (1948), e da diferença que faz diferença (relativo à informação mais relevante), de Bateson (2002), Weick (1995) e Choo (2003), são centrais no processo de criação de significado, e o princípio da inteligência emergente, da Inteligência Artificial baseada na natureza, norteia o processo de apoio à construção do conhecimento proposto na tese. Os produtos resultantes da aplicação da metodologia são modelos ontológicos pictóricos com classes, objetos e relações povoados com sintagmas complexos extraídos dos textos digitais, com inspiração nas idéias de Gottschalg-Duque (2005). Esses modelos apresentam os conceitos e relações mais relevantes em contextos de negócio com objetivo de estimular, cognitivamente, os engenheiros do conhecimento nos seus processos mentais de criação de significados e construção do conhecimento útil para Inteligência Competitiva. O experimento mostra, estatisticamente, que a metodologia apresenta um desempenho bastante satisfatório, com revocação de no mínimo 90% de um conjunto dos substantivos mais relevantes presentes em repositórios de textos digitais sobre as organizações. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTWith the asymptotic growth of the digital volume of textual information available about organizations and the business competition, methods and techniques of Knowledge Engineering for modeling and retrieval of relevant information in open repositories become increasingly important for the development of business processes. With this motivation, we present an innovative methodology for conceptual mining and modeling of textual information relevant to a praxis of knowledge management to support the development of Competitive Intelligence in organizations. The methodology is experimentally tested with computer simulation, employing features integrated Artificial Intelligence software in Natural Language Processing and combining contents of several areas of scientific knowledge as Linguistics, Philosophy, Mathematics, Psychology, Computer Science and Engineering, compounding a technological and epistemological multidisciplinary construct of Information Science. The Shannon‟s (1948) concept of self-information and the Bateson's (2002), Weick‟s (1995) and Choo‟s (2003) concept of difference that makes a difference (on the most relevant information) are central to the process of creating meaning, and the nature-based Artificial Intelligence‟s principle of emergent intelligence guides the process of supporting knowledge construction proposed in the thesis. The products resulting from the application of the methodology are pictorial ontological models with classes, objects and relations populated with complex phrases extracted from the digital texts, inspired by the ideas of Gottschalg Duke (2005). These models feature the most relevant concepts and relationships in business contexts in order to stimulate, cognitively, the knowledge engineers in their mental processes of creating meaning and constructing knowledge useful for Competitive Intelligence. The experiment shows statistically that the methodology gives a very satisfactory performance, with recall of at least 90% of a number of nouns present in most relevant repositories of digital texts on organizations.Faculdade de Ciência da Informação (FCI)Programa de Pós-Graduação em Ciência da InformaçãoAraújo Júnior, Rogério Henrique deNehme, Cláudio ChaukeCapuano, Ethel Airton2011-04-06T01:01:20Z2011-04-06T01:01:20Z2011-04-062010-12-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfCAPUANO, Ethel Airton. Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva. 2010. xv, 214 f. Tese (Doutorado em Ciência da Informação)-Universidade de Brasília, Brasília, 2010.LEMOS, Roberto Duarte Pontual de. Elementos básicos para a construção de modelo de gestão da informação para engenharia de software: estudo de caso para atividade de requisitos no SERPRO. 2009. 144 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação)-Universidade de Brasília, Brasília, 2009.http://repositorio.unb.br/handle/10482/7305info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-11-16T15:21:17Zoai:repositorio.unb.br:10482/7305Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-11-16T15:21:17Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.none.fl_str_mv Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva
title Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva
spellingShingle Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva
Capuano, Ethel Airton
Inteligência competitiva (Administração)
Teoria do conhecimento
Ciência da informação
title_short Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva
title_full Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva
title_fullStr Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva
title_full_unstemmed Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva
title_sort Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva
author Capuano, Ethel Airton
author_facet Capuano, Ethel Airton
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Araújo Júnior, Rogério Henrique de
Nehme, Cláudio Chauke
dc.contributor.author.fl_str_mv Capuano, Ethel Airton
dc.subject.por.fl_str_mv Inteligência competitiva (Administração)
Teoria do conhecimento
Ciência da informação
topic Inteligência competitiva (Administração)
Teoria do conhecimento
Ciência da informação
description Tese (doutorado)-Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, 2010.
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010-12-03
2011-04-06T01:01:20Z
2011-04-06T01:01:20Z
2011-04-06
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv CAPUANO, Ethel Airton. Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva. 2010. xv, 214 f. Tese (Doutorado em Ciência da Informação)-Universidade de Brasília, Brasília, 2010.
LEMOS, Roberto Duarte Pontual de. Elementos básicos para a construção de modelo de gestão da informação para engenharia de software: estudo de caso para atividade de requisitos no SERPRO. 2009. 144 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação)-Universidade de Brasília, Brasília, 2009.
http://repositorio.unb.br/handle/10482/7305
identifier_str_mv CAPUANO, Ethel Airton. Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva. 2010. xv, 214 f. Tese (Doutorado em Ciência da Informação)-Universidade de Brasília, Brasília, 2010.
LEMOS, Roberto Duarte Pontual de. Elementos básicos para a construção de modelo de gestão da informação para engenharia de software: estudo de caso para atividade de requisitos no SERPRO. 2009. 144 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Informação)-Universidade de Brasília, Brasília, 2009.
url http://repositorio.unb.br/handle/10482/7305
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Repositório Institucional da UnB
collection Repositório Institucional da UnB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unb.br
_version_ 1839083938447884288