Base Teórica da Pesquisa

DESENVOLVIMENTO DE COLEÇÕES

Segundo Miranda (2007) a sociedade da informação é marcada pelo fluxo constante de informação que possibilitam a produção de novos conhecimentos, em virtude do grande volume informacional e da evolução tecnológica, podendo atuar nas várias áreas do conhecimento, contribuindo na tomada de decisão nos vários grupos sociais.

Assim, a informação tornou-se uma força poderosa de transformação do homem, que quando apreendida agrega valor e gera mais riqueza para os indivíduos e a sociedade. Para Barreto (2003) a informação quando assimilada adequadamente, gera novo conhecimento, alterando o estoque mental de informações do individuo e traz ganhos ao seu progresso e ao crescimento do seu grupo. Dessa forma, a capacidade de usar a informação e agregar valor ao produto  e serviço pode levar a inovação.

ONTOLOGIAS

As ontologias são usadas atualmente em qualquer área para organizar a informação. Existem diversas definições para ontologias, diversos tipos, propostas para aplicação em diferentes áreas do conhecimento e propostas para a construção de ontologias (metodologias, ferramentas e linguagens).  Na Ciência da Computação as ontologias são, em essência, teorias de conteúdo, o atual interesse em ontologias deve-se à observação de que uma vez que haja uma boa teoria de conteúdo, muitos mecanismo diferentes  podem ser usados para implementar sistemas, todos usando basicamente o mesmo conteúdo.

Dessa forma, o uso de ontologias permite o reuso e o compartilhamento de conhecimento, independentemente da implementação ou de procedimentos de inferência. O termo ontologia, segundo Chandrasekaran, Josephson e Benjamins (1998) em IA tem sido usado para significar: Um vocabulário de representação, tipicamente especializado para algum domínio ou assunto, ou ocasionalmente, um corpo de conhecimento descrevendo algum domínio, tipicamente, um domínio de conhecimento de senso comum.

As ontologias são, em essência, teorias de conteúdo.  O atual interesse em ontologias deve-se à observação de que uma vez que haja uma boa teoria de conteúdo, muitos mecanismos diferentes podem ser usados para implementar sistemas, todos usando basicamente o mesmo conteúdo. Entretanto, sem uma boa teoria de conteúdo, muitos dos procedimentos e mecanismos inferência poderiam fracassar. O conhecimento envolvido pelas teorias de conteúdo, pode ser classificado, de forma geral, sob dois aspectos de acordo com Chandrasekaran, Josephson e Benjamins (1998): Conhecimento de domínio, isto é, conhecimento sobre a realidade objetiva no domínio de interesse (objetos, relações, eventos, estados, etc., obtidos em algum domínio)  e conhecimento sobre a resolução de problemas.

A identificação de ontologias para resolução de problemas pode contribuir para o compartilhamento e o reuso de conhecimento de resolução de problemas tanto quanto as ontologias para conhecimento de domínio podem contribuir para o compartilhamento de conhecimento de domínio.

O emprego do termo ontologia para denominar uma estrutura de termos e as relações entre eles em um determinado domínio é mais comum na área da ciência da computação e, mais particularmente, na subárea da inteligência artificial. Na Ciência da Informação alguns autores como Jasper e Uschold (1999) consideram os tesauros como ontologias simples, uma vez que uma ontologia complexa, segundo esses autores, exige uma riqueza maior de relações do que as tradicionalmente apresentadas em um tesauro. 

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