A influência das folksonomias na eficiência da fase inicial de modelagem conceitual

• Main Author: Pinheiro, Josiane Melchiori
• Other Authors: Tacla, Cesar Augusto
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2017
• Subjects: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO; Recuperação da informação; Sistemas de recuperação da informação; Mineração de dados (Computação); Usuários da Internet; Engenharia elétrica; Information retrieval; Information storage and retrieval systems; Data mining; Internet users; Electric engineering; Engenharia Elétrica
• Online Access: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2831

Fundação Araucária === Este estudo examina a hipótese que usar folksonomias induzidas dos sistemas de tagging colaborativo em modelagem conceitual deve reduzir o número de divergências entre os atores envolvidos no processo quando eles elicitam termos para serem usados no modelo, usando-se como baseline os termos extraídos de páginas Web baseados na frequência de termos. Usa como medida de eficiência o número de divergências, pois quanto menor o número de divergências, menor o tempo e o esforço necessários para criar o modelo conceitual. Descreve os experimentos controlados de modelagem conceitual que foram realizados com grupos experimentais que receberam a folksonomia e com grupos de controle que receberam termos extraídos de páginas Web. Os resultados descritos mostram que grupos experimentais e de controle obtiveram números similares de divergências. Outras medidas de eficiências, assim como o reuso dos termos nos artefatos da modelagem e a facilidade percebida ao realizar a tarefa de modelagem confirmaram os resultados obtidos pelo número de divergências, com uma eficiência ligeiramente maior entre os grupos experimentais. === This study examines the hypothesis that using folksonomies induced from collaborative tagging systems in conceptual modeling should reduce the number of divergences between actors when they elicit terms to be used in a model, using as baseline terms extracted from webpages based on term frequency. It uses as efficiency measure the number of divergences, because the fewer the divergences, the less time and effort required to create a conceptual model. It describes the controlled conceptual modeling experiments that were performed using experimental groups that received a folksonomy and control groups that received terms extracted from webpages. The results show that the experimental and control groups obtained similar numbers of divergences. Other efficiency measures, such as reuse of terms in the phases of conceptual modeling and perceived ease of performing the modeling task, confirmed the results obtained by the number of divergences, with slightly greater efficiency among the experimental groups.