Cognomia - um método para classificação de metadados a nível de conhecimento em redes sociais. - Santos, Bruno Zolotareff dos (2024)
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.