Aplicação de técnicas de inteligência artificial no estudo da altmetria: perspectivas na construção de uma abordagem qualitativa - Marinho, Ronnie Shida [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
Com o advento da Web 2.0, conhecida como web social, os usuários passaram da condição de visualizadores, para produtores de conteúdo online. Com base nas ferramentas e tecnologias criadas por esta nova geração da web, diversas plataformas de mídias sociais foram criadas para pesquisadores e leitores. Nesse sentido, constantemente pesquisadores são estimulados a compartilharem, por meio de publicações de revisões de textos, quais as suas impressões, comentários e avaliações acerca dos trabalhos científicos lidos. A Altmetria surgiu neste contexto, preocupada em mensurar como os resultados de pesquisas são vistos e utilizados no ambiente online. Para tal, os estudos altmétricos são aferidos com base no número de compartilhamentos e curtidas em mídias sociais, comentários, menções, etiquetagens, visualizações de páginas, downloads, notícias, reportagens, sites e o uso de resultados de pesquisa dentro e fora do âmbito acadêmico. Diante desse cenário, a relevância de um trabalho baseia-se, exclusivamente em quesitos quantitativos para construção de indicadores. Além disso, é comum que usuários analisem as opiniões de outros usuários no processo de seleção de trabalhos a serem lidos. Considerando que parte das menções possuem textos opinativos, e sob a visão de que as menções na web social são uma das principais características da Altmetria, a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial proposta neste trabalho, pode automatizar este processo, ao capturar o sentimento dos leitores expressos em suas menções para criar uma nova perspectiva de avaliação que auxilie o usuário na tomada de decisão de leitura de um determinado trabalho. Para isso, esta pesquisa apresenta como objetivo a proposição de uma abordagem qualitativa que redesenha o estudo da Altmetria, a partir da aproximação com a Inteligência Artificial, utilizando técnicas de análise de sentimento. Para o desenvolvimento deste trabalho, utilizou-se o método Design Science Research, sendo um estudo exploratório e aplicado. Além disso, o modelo Altmétrico construído foi validado por meio de uma prova de conceito, a qual utilizou dados extraídos da plataforma Altmetric, com o intuito de confirmar a hipótese levantada e responder às questões de pesquisa. Os resultados obtidos pelas técnicas de IA contrastam as pontuações de atenção dos trabalhos mais mencionados na plataforma altmetric, apresentando diferentes perspectivas na construção de uma abordagem qualitativa de acordo com cada técnica. Visando melhorar tal abordagem, apresentou uma nova técnica qualitativa, a qual foi intitulada IA Altmetric. Ainda, foi desenvolvido um protótipo que demonstra a validade e a aplicação da nova abordagem. Conclui-se que a aplicação de técnicas de inteligência artificial no estudo da altmétria viabiliza uma nova perspectiva de análise qualitativa. Além disso, aponta-se que o presente trabalho realiza um importante estudo entre a Ciência da Informação e a Inteligência Artificial, em especial no contexto da Altmetria.

With the advent of Web 2.0, known as the social web, users have moved from viewers to online content producers. Based on the tools and technologies created by this new generation of the web, several social media platforms have been created for researchers and readers. In this sense, researchers are constantly encouraged to share, through publications of text reviews, what are their impressions, comments and evaluations about the scientific works read. Altmetrics emerged in this context, concerned with measuring how research results are seen and used in the online environment. To this end, altmetric studies are measured based on the number of shares and likes on social media, comments, mentions, tags, page views, downloads, news, reports, websites and the use of research results outside of academia. Given this scenario, the relevance of a work is based exclusively on quantitative requirements for the construction of indicators. In addition, it is common for users to analyze the opinions of other users in the process of selecting works to be read. Considering that part of the mentions have opinion texts, and under the view that mentions on the social web are one of the main characteristics of Altmetrics, the application of Artificial Intelligence techniques proposed in this work, can automate this process, by capturing the feeling of readers expressed in their mentions to create a new evaluation perspective that helps the user in making a decision to read a certain work. For this, this research aims to propose a qualitative approach that redesigns the study of Altmetrics, based on an approximation with Artificial Intelligence, using sentiment analysis techniques. For the development of this work, the DSR method was used, being an exploratory and applied study. In addition, the constructed Altmetric model was validated through a proof of concept, which used data extracted from the Altmetric platform, in order to confirm the hypothesis raised and answer the research questions. The results obtained by the AI techniques contrast the attention scores of the most mentioned works on the altmetric platform, presenting different perspectives in the construction of a qualitative approach according to each technique. Still, aiming to improve this approach, he presented a new qualitative technique, which was entitled IA Altmetric. Still, a prototype was developed that demonstrates the validity and application of the new approach. It is concluded that the application of artificial intelligence techniques in the study of altmetrics enables a new perspective of qualitative analysis. In addition, it is pointed out that the present work performs an important study between Information Science and Artificial Intelligence, especially in the context of Altmetrics.
Application of artificial intelligence techniques in the study of altmetry: perspectives in the construction of a qualitative approach
Keywords: Altmetria; Web social; Análise de sentimento; Inteligência artificial; Altmetric; Social web; Sentiment analysis; Artificial intelligence