Metodologia para aprendizagem de ontologias: uma proposta no contexto do governo eletrônico
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tese de doutorado
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Resumo
As ontologias têm ganhado crescente reconhecimento em diferentes domínios, sendo
consideradas fundamentais para a organização e representação do conhecimento.
Contudo o aumento exponencial de dados não estruturados na Web tornou o processo
de construção ontológica altamente complexo, demorado e dispendioso. No contexto
do governo eletrônico, essa complexidade se intensifica diante da necessidade de
estruturar e integrar grandes volumes de dados de forma padronizada, transparente e
semanticamente interoperável. Esta tese teve como objetivo elaborar uma
metodologia de aprendizagem de ontologias voltada à organização e representação
do conhecimento e da informação no âmbito do governo eletrônico brasileiro. Para
isso, foram realizados: a análise de estudos sobre geração automática e
semiautomática de ontologias; a identificação de Sistemas de Organização do
Conhecimento adotados por países mais bem posicionados no Índice Geral de
Desenvolvimento de Governo Eletrônico da Organização das Nações Unidas; o
inventário de ontologias desenvolvidas no contexto governamental brasileiro; e a
análise comparativa de quatro metodologias de construção de ontologias elaboradas
no âmbito do Programa de Pós-Graduação em Gestão e Organização do
Conhecimento da Universidade Federal de Minas Gerais. Como principal resultado,
propôs-se a Onto Merge Methodology (OMM), metodologia que possibilita a
automatização parcial de etapas relacionadas à aquisição e extração de
conhecimento, utilizando técnicas como mineração de texto e processamento de
linguagem natural. A OMM foi validada por meio de uma prova de conceito aplicada
ao domínio das compras públicas, demonstrando ganhos de eficiência e viabilidade
de replicação em outros contextos governamentais. Concluiu-se que, embora a
automação completa da construção ontológica ainda enfrente desafios técnicos e
institucionais, metodologias como a OMM representam um avanço importante, ao
oferecer uma abordagem mais ágil, replicável e alinhada às exigências de
escalabilidade, padronização e interoperabilidade da gestão pública digital.
Abstract
Ontologies have gained increasing recognition across various domains, being
considered fundamental for the organization and representation of knowledge.
However, the exponential growth of unstructured data on the Web has made the
ontology construction process highly complex, time-consuming, and costly. In the
context of e-government, this complexity is heightened by the need to structure and
integrate large volumes of data in a standardized, transparent, and semantically
interoperable manner. This dissertation aimed to develop a methodology for ontology
learning focused on the organization and representation of knowledge and information
within the Brazilian e-government environment. To this end, the following steps were
carried out: analysis of studies on automatic and semi-automatic ontology generation;
identification of Knowledge Organization Systems adopted by countries ranked highest
in the United Nations E-Government Development Index; inventory of ontologies
developed within the Brazilian government context; and comparative analysis of four
ontology construction methodologies developed within the Graduate Program in
Knowledge Management and Organization at the Federal University of Minas Gerais.
As a main result, the Onto Merge Methodology (OMM) proposed a systematic and
modular approach that enables partial automation of tasks related to knowledge
acquisition and extraction, using techniques such as text mining and natural language
processing. The OMM was validated through a proof of concept applied to the domain
of public procurement, demonstrating efficiency gains and the potential for replication
in other governmental contexts. It is concluded that, although full automation of
ontology construction still faces technical and institutional challenges, methodologies
such as the OMM represent a significant advancement by offering a more agile,
replicable approach aligned with the scalability, standardization, and interoperability
demands of digital public management.
Assunto
Ciência da informação, Ontologias, Governo eletrônico, Organização do conhecimento, Interoperabilidade semântica
Palavras-chave
Organização e Representação do Conhecimento e da Informação, Sistemas de Organização do Conhecimento (SOC), Ontologia, Aprendizagem de ontologias, Governo Eletrônico