Uma web de dados

A Web Semântica precisa de aceder a um vasto conjunto de dados, os quais devem ser disponibilizados, criando assim uma Web de Dados, em oposição a uma colecção compartilhada de dados. A esta colecção de conjuntos de dados interrelacionados na web, Paletta e Mucheroni (2014) apelidam de dados vinculados ou Linked Data.

Verifica-se, assim que, que a Web Semântica não se limita à inserção de dados na Web, actuando de forma a criar ligações que correlacionem dados. Para tal, Berners-Lee (2006) introduziu um conjunto de regras conhecidas como Linked Data, um conjunto de princípios para publicar e estruturar dados na Web. Deve-se então utilizar URI’s para nomear as coisas, utilizar HTTP URI’s para procurar esses nomes, providenciar informações úteis utilizando padrões como RDF e, por último, incluir ligações para outros URI’s de forma a contribuir para o acréscimo de mais dados na Web.

A Web de Dados pode ser acedida através de navegadores Linked Data, à semelhança da tradicional web de documentos, acedida via navegadores HTML. A diferença, nesta web de dados, reside no facto de, ao invés de seguir ligações entre páginas HTML, os navegadores Linked Data conferem ao utilizador a possibilidade de navegar entre diferentes fontes de dados ao seguir as hiperligações RDF. Isto dá a possibilidade de o utilizador iniciar o um processo de procura de informação com uma fonte de dados e, de seguida, aceder a fontes de dados conectados por links RDF.

Assim como o documento Web tradicional pode ser rastreado pelo seguinte link hipertexto, a Rede de Dados pode ser rastreada por links RDF. Trabalhando com os dados pesquisados, os motores de busca podem fornecer recursos de consulta sofisticados, semelhantes aos fornecidos pelos bancos de dados relacionais convencionais uma vez que os resultados da consulta são dados estruturados e não apenas links para páginas HTML, eles pode ser imediatamente processados, permitindo assim que uma nova classe de aplicações baseadas na Web de Dados (Paletta e Mucheroni, 2014: 83)

A Web de dados ligados é uma realidade, a partir tanto de bibliotecas online quanto repositórios que já possuem mecanismos de indexação e formas de organizar um ranking de relevância mais organizado que mecanismos de procura convencionais (Paletta e Mucheroni, 2014). Nos dias que correm, os resultados apresentados aquando das pesquisas na web resultam de dados assentes em tabelas. Estes resultados, provenientes de motores

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de pesquisa, derivam de software que procura conteúdos para uma posterior indexação. Estes mecanismos são conhecidos como tracers ou crawlers.

Web crawler ou rastreador web é um programa de computador que navega pela World Wide Web de uma forma metódica e automatizada. Outros termos para Web crawlers são indexadores automáticos, bots, web spiders, Web robot, ou Web scutter (Paletta e Mucheroni, 2015: 4)

Estes rastreadores permitem que o processo de indexação seja efectuado de forma mais eficiente do que apenas através de um mecanismo de procura baseado no ranking das páginas. Apesar de não substituírem os mecanismos que têm como base o rastreamento existente, estes agentes têm como função a reunião e selecção de informações, as quais são disponibilizadas de forma personalizada para cada utilizador (Breitman, 2005). Deste modo, é possível executar um melhor trabalho de indexação, em comparação com os mecanismos simples de pesquisa baseados no ranking de páginas, entregando uma lista sumarizada de conteúdos ao utilizador (Paleta e Mucheroni, 2012).

Esta nova possibilidade afigura-se como um claro upgrade às ferramentas existentes. Numa web que prescinde da ontologia, como a Web 2.0, a navegação assenta num sistema baseada num algoritmo. Esse algoritmo permite que os motores de pesquisa consigam analisar dados devidamente organizados, organizando a informação num índice. Quando um utilizador insere palavras num motor de pesquisa, o sistema processa essas palavras, rastreia os sites que as contêm e apresenta-os por meio de um algoritmo denominado PageRank. Este ordena os sites pela frequência com que as palavras aparecem nessas páginas ou pelo número de links que que remetem para essa mesma página, entre outras alternativas (Corrêa e Bertocchi, 2012).

Através da utilização de metadados, os computadores passam a reconhecer, de forma mais precisa, o tipo de informação solicitada pelo utilizador, conseguindo entregar os resultados mais adequados para cada um (Breitman, 2005).

Outros elementos como a construção de modelos semânticos, ferramentas e Web service são também essenciais na organização da Web semântica, em sua forma mais prática. Acrescentamos ainda as tags que determinarão quais informações estarão em determinada parte da página, tornando assim esta página com conteúdo semântico (Santos e Nicolau, 2012: 9)

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A construção desta Web de Dados deve-se, em parte, ao aumento da Big Data, isto é, um crescimento tão avolumado de informação que não mais foi possível armazená-la toda nas memórias dos computadores. Foi então necessário recorrer a ferramentas que permitissem trabalhar com maiores quantidades de informação, ao mesmo tempo que passou a ser possível analisá-la de forma mais eficaz.

Big data refere-se a um conjunto de coisas que podem ser feitas a uma larga escala mas que não podem ser feitas a uma escala pequena, extraindo-se novos insights ou criando-se novas formas de valor, de forma a influenciar os mercados, organizações, a relação entre o governo e os cidadãos, entre outros (Mayer-Schönberger e Cukier, 2013: 7)

A Big Data faz assim parte de uma revolução tecnológica através da qual passa a ser possível recolher e analisar tremendos volumes de dados e gerar mais informação. (Mayer- Schönberger e Cukier, 2013).

Esta evolução resultou no conceito de Internet of Thing (IoT), que representa um processo evolutivo da Internet que aumenta a facilidade de reunir, analisar e distribuir dados que podem ser transformados em informação, conhecimento e, por último sabedoria. Através de tecnologias como software, sensores, conectividade sem fios, geo-localização, entre outras, torna-se possível a obter dados referentes à utilização de determinados objectos. Esses dados são depois transmitidos e transformados em informação, disponibilizando diversos insights que permitirão agir com base nesses dados recolhidos. Através deste processo, torna-se possível a transformação dados em informação, conhecimento e sabedoria, o que permite criar novas oportunidades para o mundo virtual interagir com o real, com efeitos na eficiência de serviços e, consequentemente, benefícios para a economia (Evans, 2011).

Um exemplo que representa toda esta tecnologia poderá ser a capacidade de, com base na utilização de um smartphone, apurar os assuntos preferidos de um consumidor, locais que visita e, em tempo real, fazer-lhe chegar uma notícia acerca de um evento do seu interesse que decorrerá perto de sua casa.

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3.4. Aplicação da Web 3.0