Experimentação e Avaliação Inicial do Uso do Protótipo ‘Serendipity’

Criado com o intuito de efetuar pesquisas inteligentes no domínio dos REAs, este protótipo não dá apenas a informação que o utilizador procura mas, também, um conjunto de dados relativos a esse mesmo recurso, tornando os resultados da pesquisa muito mais percetíveis pela sua contextualização, tendo este motor de busca em conta a recomendação social entre os REAs, baseado em cada palavra-chave e os conteúdos a elas relacionadas, por um lado, e o número de palavras-chave que os resultados da pesquisa originam, por outro.

Com um design simples e semelhante ao de outros motores de busca, o protótipo Serendipity procura palavras-chave (em pesquisa simples e avançada), oferecendo opções para os resultados de filtragem e, ainda, descrições em diferentes línguas (se descrições multilingues de metadados foram especificados), sendo a apresentação dos resultados feita nos formatos HTML e RDF, o que torna mais fácil a comunicação entre os agentes humanos e a máquina.

Trabalhando no domínio específico dos REAs, ao ser conferida uma nuvem de etiquetas bem como o gráfico RDF dos REAs relacionados com a consulta efetuada, o refinamento da pesquisa por parte do utilizador é, também, uma possibilidade (Piedra et al., 2011).

A versatilidade deste motor de busca encontra-se na relação quantidade versus qualidade de dados apresentados ao utilizador (através da filtragem que efetua devido à sua arquitetura semântica) e possibilidade de refinamento da pesquisa, derivado não apenas da sua arquitetura, mas também pela dimensão social que a etiquetagem confere. Assim, a cooperação entre a dimensão social e semântica efetiva-se tornando- se útil ao utilizador pela inteligência humana que se encontra na rede e pela pesquisa semântica que, no meio de dados que flutuam na corrente (da rede), filtra os mais importantes, conferindo uma maior qualidade versus menor quantidade, num menor espaço de tempo ao utilizador deste motor de busca.

A possibilidade da personalização da pesquisa - neste caso de REAs - é real devido à filtragem que é efetuada: o utilizador já não é ‘bombardeado’ por informação inútil para a sua pesquisa, por exemplo, mas é presenteado com a melhor informação, de acordo com os conceitos-chave que digitou, como é visível no Anexo I - Faceted Query of OCW based on Linked OpenCourseWare Data -.

Na tentativa de compreender o desempenho da semântica de Serendipity, foi feito um estudo inicial (imagem 16) em que participaram professores, estudantes e autodidatas da Escola de Ciências da Computação da UTPL.

Foram feitas cinco questões e reunidas numa aplicação desenvolvida no laboratório da UTPL para ser levada a cabo uma avaliação experimental. A pesquisa incidia sobre as pesquisas efetuadas pelos utilizadores, podendo ser feitas várias reformulações, se necessário, sendo que, para cada pesquisa, era atribuída uma classificação de pontuação, descrevendo o desempenho do motor de busca. As avaliações (presentes na imagem 16) fizeram-se do seguinte modo: “0 - sem resultado; 1 - resultado insuficiente, 3 - poderia obter um resultado com análises pesadas; 5 - poderia ter um resultado com análises moderadas; 7 - bom resultado; 9 - excelente resultado”51 (Piedra et al., 2011, p. 1199).

Imagem 16: Resultados relativos às questões feitas no estudo inicial sobre o desempenho da Semântica de Serendipity

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Tendo em conta as cinco questões efetuadas (sendo que no RDF não existia informação sobre ‘Virtuoso’ nem interface semântico, não sendo possível qualquer resposta) para as quais apenas uma das respostas seria possível, a pontuação média para a pesquisa de REAs foi de 6 e, sabendo que estes resultados são parciais pelo facto de

51_{No original: “i) 0 - no result; ii) 1 – insufficient result; iii) 3 - could get a result with heavy analysis; iv) 5 - could get}

serem uma primeira análise experimental sobre o protótipo, não deixa de ser interessante perceber que a pesquisa semântica responde de forma razoavelmente boa, desde que os dados estejam disponíveis (Piedra et al., 2011).

O protótipo Serendipity demonstrou que a arquitetura semântica tem uma resposta adequada no plano da pesquisa, tendo demonstrado ainda, ser possível tirar proveito da infraestrutura para organizar e integrar os metadados de recursos que se encontram em diferentes repositórios ou arquivos, através de RSS feeds (Piedra et al., 2011), o que manifesta a mais-valia da conjugação coordenada entre o domínio social e semântico.

De salientar, é ainda o facto de não haver necessidade de conhecimento da ontologia do dispositivo, mas apenas do seu domínio (o local onde se encontra na web); os dados que são disponibilizados são-no pelo interface social que informa os utilizadores sobre as etiquetas que correspondem aos resultados da sua pesquisa, bem como pelos gráficos RDF e a nuvem de dados do REAs pesquisados e, ainda, de REAs relacionados, fazendo um refinamento da pesquisa, de acordo com as escolhas do utilizador. Com a integração da tecnologia semântica (que oferece recursos semanticamente descritos e os resultados em formato RDF) em ambiente social, os autores creem criar uma rede de dados interligados para REAs, conseguindo o software interagir com os diferentes utilizadores, oferecendo-lhes a informação seriada de acordo com a capacidade de responder às necessidades de cada um.

A tecnologia semântica refina os dados da pesquisa, apresenta opções úteis ao pedido do utilizador e este, de acordo com as sugestões, escolhe os recursos que considerar serem mais proveitosos para si. A grande diferença entre um motor de busca 2.0 e um motor de busca 3.0 está no facto de que a web semântica, com o uso da informação proveniente da web social, mas contextualizada, será capaz de refinar a pesquisa, encontrando padrões de semelhança entre os dados existentes na web e os conceitos digitados pelo utilizador. Assim, encontra recursos que, numa pesquisa normal, ficariam ocultos porque submersos pela quantidade de outros que surgissem por fonte exclusivamente social (como, por exemplo, a apresentação dos que tivessem sido mais visitados, ou com maior pontuação). Também este facto se aplica na pesquisa de REAs (neste caso específico, confinado a repositórios OCW). A seriação padronizada é consequência inevitável da semântica, que leva à personalização da pesquisa, no caso de Serendipity aplicada ao domínio dos REAs.

A semântica é, deste modo, capaz de quebrar os velhos silos do conhecimento, possibilitando a abertura do mesmo a todos, não apenas através da potenciação de REAs (de que este estudo de caso é alvo) mas, essencialmente, pela possibilidade de ser capaz de interpretações e, por isso, de contextualizar os conceitos-chave emanados da linguagem humana.