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http://hdl.handle.net/1843/65894
Type: | Tese |
Title: | Homogenise: método para modelagem ontológica do conhecimento em pesquisas quali-quanti |
Authors: | Evaldo de Oliveira da Silva |
First Advisor: | Marcello Peixoto Bax |
First Co-advisor: | Paulo Pinheiro da Silva |
First Referee: | Gercina Ângela de Lima |
Second Referee: | Henrique Oliveira Santos |
Third Referee: | Maria das Graças da Silva Teixeira |
metadata.dc.contributor.referee4: | Patricia Nascimento Silva |
metadata.dc.contributor.referee5: | Frederico Cesar Mafra Pereira |
Abstract: | A análise quali-quanti é uma técnica de pesquisa que usa dados qualitativos e quantitativos, havendo a necessidade de integrá-los sob os mesmos objetos de estudo. Utilizar diferentes formas de representação desses dados, permite explicitar seus relacionamentos mais complexos e assimilar melhor as informações da pesquisa. O conhecimento sobre os dados contribui para o avanço da pesquisa exigindo que seja explicitado. A Compreensão e a Preparação são atividades iniciais do fluxo de processo de uma pesquisa quali-quanti, que podem usar técnicas para detalhar conceitos e relações entre os dados. Neste contexto, ontologias são comumente utilizadas para descrever o conhecimento embutido em coleções de dados e podem facilitar extrair informações, desambiguar termos, formalizar e preservar a semântica das variáveis. Desta forma a seguinte questão de pesquisa é apresentada: “Como compreender e preparar dados usando ontologias para representar o conhecimento a fim de aprimorar pesquisas do tipo quali-quanti?”. Para responder à questão, propõe-se um método sistemático baseado na anotação semântica de dados, a fim de facilitar que os dados, informações e conhecimentos gerados pelas pesquisas, sejam explorados por meio de grafos. Uma técnica de dicionarização semântica de dados foi utilizada para gerar grafos a partir de ontologias, metadados e dados, permitindo que especialistas de domínio explorem as informações e os conhecimentos investigados explicitando-os a partir dos dados. Os grafos organizam dados anotados semanticamente para explorar e filtrar informações a fim de responder questões de interesse das pesquisas. Eles facilitam a visualização gráfica dos dados e têm potencial para aprimorar as análises quali-quanti. Um estudo de caso na área de Psicologia busca ilustrar e validar o método proposto em uma pesquisa quali-quanti que explora dados psicoterápicos. Como contribuição, mostra-se como o uso de grafos aprimoram as análises quali-quanti a partir da combinação de dados quantitativos e qualitativos anotados semanticamente e integrados em um mesmo grafo. Além disso, o experimento com o método permitiu criar uma ontologia de domínio na área de pesquisas psicoterápicas. Finalmente, ao executar o método, apontou-se diferentes dificuldades que indicam direções precisas para a sua evolução. |
Abstract: | Quali-quanti analysis is a research technique that uses qualitative and quantitative data, with the need to integrate them under the same objects of study. Using different forms of representation of this data makes it possible to make more complex relationships clear and better assimilate the research information. The knowledge about the data needs to be described. Data Understanding and Preparation are initial activities in the process flow of quali-quanti research, which can use techniques to detail knowledge. In this context, Ontologies are commonly used to describe the knowledge embedded in data collections and can facilitate extracting information, disambiguating terms, and formalizing and preserving the semantics of variables. Thus: “How to understand and prepare data using ontologies to represent knowledge to improve quali-quanti research?” To answer the question, a systematic method based on semantic data annotation is proposed to explore data, information, and knowledge generated by research through graphs. A semantic data dictionarization technique generated graphs from ontologies, metadata, and data. It allowed domain experts to explore the information and knowledge investigated by explaining it from the data. Graphs organize semantically annotated data to explore and filter information to answer research interest questions. They facilitate the graphical visualization of data and have the potential to enhance quali-quanti analyses. A case study in the Psychology research area illustrates and validates the proposed method in quali-quanti research that explores psychotherapeutic data. As a contribution, it is shown how the manipulation of graphs improves quali-quanti analysis by merging quantitative and qualitative data semantically annotated and integrated into the same graph. Furthermore, the experiment with the method created a new domain ontology in psychotherapy research. Finally, when executing the method, different challenges were pointed out that specifically indicate the needs for its evolution |
Subject: | Ciência da informação Ontologias (Recuperação da informação) Representação do conhecimento (Teoria da informação) Pesquisa qualitativa Pesquisa quantitativa Saúde mental |
language: | por |
metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
metadata.dc.publisher.department: | ECI - ESCOLA DE CIENCIA DA INFORMAÇÃO |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Gestão e Organização do Conhecimento |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/65894 |
Issue Date: | 11-Dec-2023 |
Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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