Portal de Administração de Conferências - CEFET-MG, 15ª Semana de Ciência & Tecnologia 2019 - CEFET-MG

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ESTUDO DE INDICADORES DE QUALIDADE DE CONTEÚDO COLABORATIVO NA WEB POR MEIO DE MÉTRICAS DE REDES COMPLEXAS
Daniel Hasan Dalip, Poliana Aparecida Correa de Oliveira, Larisse Stefany Pires Amorim, Rubio Torres Castro Viana, Beatriz Souza da Silva

Última alteração: 2019-09-03

Resumo


Por meio da internet, um novo tipo de repositório do conhecimento humano está sendo criado. Nele, o usuário não é apenas consumidor, mas também produtor de conteúdo. Tal liberdade, porém, traz consigo uma importante questão: como o usuário pode determinar a qualidade da informação que acessa? Comunidades colaborativas já possuem técnicas manuais para tratar o problema de qualidade dos documentos levando em conta o julgamento humano. Entretanto, tais técnicas manuais enfrentam problemas de escalabilidade devido ao tamanho dessas coleções e a velocidade com que ela se expande. Dessa forma, o presente projeto implementou uma plataforma Web para extração de indicadores de qualidade em documentos colaborativos por meio de métricas de redes complexas. Neste contexto, modelamos tal rede por meio dos links entre documentos e a partir deles, podemos extrair métricas tais como: grau de entrada, grau de saída, PageRank, coeficiente de clusterização, entre outros. Tais métricas possibilitam estudos sobre qualidade e popularidade de artigos colaborativos e já está sendo usado, por uma interface de carateres, para pesquisas que possibilitam estimar a qualidade da Wikipedia. Para implementar tal projeto, muitos módulos foram reaproveitados do projeto que extrai indicadores textuais da Wikipédia (CNPQ/CEFET-MG números 10157/2017 e 10154/2017). Como trabalhos futuros, pretendemos analisar o impacto de tais indicadores em vários contextos como: qualidade de conteúdo e busca na Web.

Palavras-chave


Conteúdo colaborativo. Qualidade de informação. Grafos.