Representação semântica de questionários de pesquisa por meio de ontologias

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Tese de doutorado

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Ricardo Rodrigues Barbosa
Benildes Coura Moreira dos Santos Maculan
Henrique Oliveira Santos
Evaldo de Oliveira da Silva
Eduardo de Mattos Pinto Coelho

Resumo

Os questionários de pesquisa, frequentemente representados em formatos não estruturados, apresentam desafios significativos relativos à interoperabilidade, reutilização e rastreabilidade. Para mitigar essas limitações, esta tese apresenta a Ontology for Questionnaires Sharing (OQS), uma ontologia de domínio fundamentada na ontologia de alto nível Unified Foundational Ontology (UFO), destinada a representar semanticamente questionários e seus componentes, garantindo a conformidade com os princípios FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability). O estudo adotou a abordagem Design Science Research (DSR), e o desenvolvimento do artefato foi orientado pela metodologia de engenharia de ontologias Systematic Approach for Building Ontologies (SABiO). A OQS não apenas formaliza elementos essenciais dos questionários, como seções, questões, alternativas de resposta e variáveis, mas também aborda aspectos críticos frequentemente negligenciados, tais como autoria, proveniência, licenciamento, versionamento e ramificações. Cada entidade modelada recebe um identificador único e persistente, facilitando a recuperação automatizada e o reúso efetivo. A ontologia foi validada através de casos de uso com instrumentos amplamente utilizados em pesquisas e por meio da execução de consultas SPARQL, as quais responderam de forma satisfatória às questões de competência. Além disso, uma análise automatizada de conformidade, realizada com a ferramenta FOOPS! Ontology Pitfall Scanner (FOOPS), revelou que a OQS atinge 91% de aderência aos princípios FAIR, superando as limitações dos trabalhos correlatos identificados em uma revisão integrativa da literatura. Como contribuição principal, a tese disponibiliza publicamente um artefato ontológico, que promove a transparência e a reprodutibilidade na ciência aberta. Pesquisas futuras podem focar na integração da OQS com plataformas de coleta de dados e no uso de inteligência artificial para automatizar a anotação semântica de questionários legados em formatos não estruturados.

Abstract

Survey questionnaires, often represented in unstructured formats, present significant challenges regarding interoperability, reusability, and traceability. To mitigate these limitations, this thesis presents the Ontology for Questionnaires Sharing (OQS), a domain ontology based on the Unified Foundational Ontology (UFO) high-level ontology, designed to semantically represent questionnaires and their components, ensuring compliance with the FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability) principles. The study adopted the Design Science Research (DSR) approach, and the development of the artifact was guided by the ontology engineering methodology Systematic Approach for Building Ontologies (SABiO). OQS not only formalizes essential elements of questionnaires, such as sections, questions, response alternatives, and variables, but also addresses frequently overlooked aspects, such as authorship, provenance, licensing, versioning, and branching. Each modeled entity receives a unique and persistent identifier, facilitating automated retrieval and effective reuse. The ontology was validated through use cases with widely used research instruments and by executing SPARQL queries, which satisfactorily answered the competency questions. In addition, an automated compliance analysis, performed with the FOOPS! Ontology Pitfall Scanner (FOOPS) tool, revealed that the OQS achieves 91% adherence to the FAIR principles, overcoming the limitations of related works identified in an integrative literature review. As a main contribution, the thesis makes an ontological artifact publicly available, which promotes transparency and reproducibility in open science. Future research can focus on integrating the OQS with data collection platforms and using artificial intelligence to automate the semantic annotation of legacy questionnaires in unstructured formats.

Assunto

Ciência da informação, Ontologias (Recuperação da informação), Questionários, Representação do conhecimento (Teoria da informação)

Palavras-chave

Questionário, Ontologia, Questionário de pesquisa, Representação semântica, Reúso, Compartilhamento

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