13 research outputs found

    Quantitative Analysis of Criminal Events Using Semantic Approach

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    Artigo apresentado no I Workshop de Informação, Dados e Tecnologia, realizado entre nos dias 04 e 06 de setembro de 2017, na cidade de Florianópolis (SC), no Auditório do Espaço Físico Integrado (EFI) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).O gerenciamento de informações de riscos utilizando dados criminais apresenta desafios associados à aquisição de Consciência Situacional, tais como a dinamicidade, heterogeneidade, variedade e o grande volume de dados. Além disso, representar adequadamente as informações no domínio criminal, tais como dados sobre vítimas, criminosos, locais e a própria situação de crime, pode contribuir para processos de análise quantitativa de dados, tornando assim a tomada de decisão ser mais assertiva. Ao mesmo tempo, há ainda a necessidade do desenvolvimento de modelos semânticos que representem a realidade das situações de ambientes de riscos, o que produz ainda mais desafios para a quantificação de entidades e características relevantes. Portanto, este trabalho tem por objetivo apresentar o processo de desenvolvimento de quantificação de dados em ontologias para o domínio de gerenciamento de riscos, visando suportar a extração de dados específicos para ampliar a capacidade de obtenção de Consciência Situacional e permitir que as decisões tomadas, baseadas nestas informações, sejam mais assertivas. Para tal, será empregada a análise de tarefas dirigidas por objetivos, a análise de vocabulários e propriedades no contexto criminal a fim de restringir sua interpretação e a avaliação de pesos e valores semânticos desses vocabulários. Sendo assim, ao final, será possível mensurar as informações necessárias dentro de um sistema de gerenciamento de riscos.The management of risk information using criminal data presents challenges associated with the acquisition of Situational Awareness, such as dynamicity, heterogeneity, variety and large data volume. In addition, adequately representing information in the criminal domain, such as data on victims, criminals, places and the actual crime situation, can contribute to quantitative data analysis processes, thus making decision making more assertive. At the same time, there is still a need for the development of semantic models that represent the reality of situations in risk environments, which produces still more challenges for the quantification of entities and relevant characteristics. Therefore, this paper aims to present the process of a development of data quantification in ontologies for the domain of risk management, aiming at support the extraction of specific data to increase the capacity to obtain Situational Awareness and allow the decisions taken to be more assertive. For this, the analysis of tasks directed by objectives, the analysis of vocabularies and properties in the criminal context will be used in order to restrict their interpretation and the evaluation of semantic weights and values of these vocabularies. Therefore, in the end, it will be possible to measure the necessary information within a risk management system

    Information Visualization of the Criminal Incidence Variation in a System Oriented to the Acquisi- tion of Situational Awareness

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    Artigo apresentado no I Workshop de Informação, Dados e Tecnologia, realizado entre nos dias 04 e 06 de setembro de 2017, na cidade de Florianópolis (SC), no Auditório do Espaço Físico Integrado (EFI) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).Consciência Situacional (SAW – Situational Awareness) é um processo cognitivo que diz respeito à percepção, entendimento e projeção dos estados de entidades de interesse em um determinado ambiente crítico. Esse conceito é de grande importância para sistemas de gerenciamento de riscos com base em dados criminais, pois falhas de SAW podem influenciar negativamente as decisões de analistas e comprometer suas ações, principalmente quanto à alocação de recursos de segurança. Para tal, considera-se que as informações dis- poníveis para a aquisição de SAW devem ser representadas de forma precisa, contribuindo com a diminuição das chances de um operador tomar uma decisão que possa criar riscos à integridade física de pessoas ou patrimônios. Desta maneira, é necessário determinar quais e de que maneiras as informações devem ser apresentadas ao usuário, considerando o volume, complexidade e heterogeneidade dos dados. Para contri- buir com a SAW de operadores de sistemas de avaliação de riscos, são propostas neste trabalho visualiza- ções para representar a incidência criminal sob parâmetros customizáveis, possibilitando uma análise quanto à evolução no volume de ocorrências ao longo do tempo. Tais visualizações compreendem sobreposições em mapa, desenvolvidas utilizando a biblioteca D3JS, e diferentes gráficos para representar consultas feitas por analistas. Resultados preliminares são promissores e ilustram a aplicabilidade da abordagem para pro- mover a SAW de analistas criminais.Situational Awareness (SAW) is a cognitive process that concerns the perception, understanding and projection of the states of entities of interest in a given critical environment. This concept is of great importance for risk management systems based on criminal data, because SAW failures can negatively influence analysts’ decisions and compromise their actions, especially regarding the allocation of security resources. To this end, it is considered that the information available for the acquisition of SAW should be accurately represented, contributing to the reduction of the chances of an operator making a decision that could create risks to the physical integrity of people or assets. In this way, it is necessary to determine what and in what ways the information should be presented to the user, considering the volume, complexity and heterogeneity of the data. In order to contribute to the SAW of operators of risk assessment systems, it is proposed in this work visualizations to represent the criminal incidence under customizable parameters, allowing an analysis as to the evolution in the volume of occurrences over time. Such visualizations comprise map overlays, developed using the D3JS library, and different graphs to represent queries made by analysts. Preliminary results are promising and illustrate the applicability of the approach to promoting the SAW of criminal analysts

    Desenvolvimento de Interface de Usuário para a Melhoria da Consciência Situacional em Gerenciamento de Emergências

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    ConsciênciaSituacional(SituationalAwareness-SAW)éumprocesso cognitivo amplamente difundido em áreas que demandam a tomada de decisão crítica e se refere ao nível de consciência que um indivíduo ou equipe detém sobre uma situa- ção. No domínio de gerenciamento de emergências, a informação gerida por sistemas de apoio à avaliação de situações afeta a forma como os operadores humanos adqui- rem, mantêm e recuperam SAW. Tais rotinas, cruciais para a efetividade das atividades decisórias, são desafiadoras, não somente pela natureza crítica das situações, mas tam- bém devido à dinamicidade das informações que a compõem. Falhas de SAW podem induzir operadores humanos a erros no processo decisório e acarretar riscos à vida, ao patrimônio ou ao meio ambiente. Além disso, domínios críticos também exigem uma preocupação constante com a qualidade da informação, principalmente quando humanos são também fontes de informação, o que pode gerar incertezas. Neste con- texto, interfaces orientadas a SAW exercem um papel fundamental, não somente para a representação de informações que podem ser incertas, mas também para promover uma gestão participativa da situação que evolui com o tempo. Este trabalho apresenta uma interface orientada por princípios de SAW e demonstra como inclui-la em um processo de avaliação de situações de emergências, composto por rotinas inovadoras de fusão, avaliação, representação e visualização de informações situacionais. Em es- tudo de caso, foram utilizados eventos de roubo relatados ao serviço de atendimento a emergências da Polícia Militar do Estado de São Paulo (PMESP). Uma avaliação de SAW foi conduzida com operadores da PMESP, que testaram e avaliaram a interface desenvolvida, revelando índices satisfatórios quanto ao entendimento de uma situação.

    Desenvolvimento de ontologia ciente de qualidade de informações para o domínio de gerenciamento de emergências

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    Para a comunidade de avaliação e gerenciamento de situações de emergências, determinar um processo de análise informacional para o desenvolvimento da Consciência da Situação (SAW) é um desafio, devido à limitada qualidade e complexidade dos dados, além da dinamicidade de ambientes reais monitorados. Operadores de sistemas de avaliação de situações de emergência, expostos a dados de qualidade incerta, estão suscetíveis a erros de SAW, diminuindo suas chances de uma tomada de decisão assertiva. Neste contexto, representar corretamente informações sobre tais situações, à medida que são coletadas e processadas, vai contribuir para melhor orientar humanos e sistemas sobre o que de fato acontece num ambiente de interesse. O presente trabalho visa contribuir com o problema de produção de melhores insumos na avaliação de situações de incêndios florestais, no âmbito do projeto DF100Fogo, apresentando o desenvolvimento de uma ontologia que agrega informações sobre a qualidade dos dados, promovendo ao operador de sistemas de emergência, uma melhor representação de dados sobre os incêndios. Um estudo de caso envolvendo um atendimento a uma situação de incêndio florestal será mostrado para demonstrar a aplicabilidade da ontologia junto à gestão da qualidade. Resultados apresentam um modelo de representação semântica, capaz de receber instâncias extraídas de dados de inteligência humana, com origem em sensoriamento participativo, e avaliadas quantitativamente sob aspectos de qualidade da informação

    Modelo de fusão dirigido por humanos e ciente de qualidade de informação

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    Situational Awareness (SAW) is a cognitive process widely spread in areas that require critical decision-making and refers to the level of consciousness that an individual or team has about a situation. In the emergency management domain, the situational information inferred by decision support systems affects the SAW of human operators, which is also influenced by the dynamicity and critical nature of the events. Failures in SAW, typically caused by high levels of stress, information overload and the inherent need to perform multiple tasks, can induce human operators to errors in decision-making, resulting in risks to life, assets or to the environment. Data fusion processes present opportunities to improve human operators’ SAW and enrich their knowledge on situations. However, problems related to the quality of information can lead to uncertainties, especially when human operators are also sources of information, requiring the restructuring of the fusion process. The state of the art of data and information fusion models presents approaches with limited participation of human operators, typically reactive, besides solutions that are restricted in mechanisms to manage the quality of information throughout the fusion process. Thus, the present work presents a new information fusion model, called Quantify (Quality-aware Human-driven Information Fusion Model), whose major differentials are the greater involvement of human operators and the use of the information quality management throughout the fusion process. In order to support the Quantify model, an innovative methodology was developed for the assessment and representation of data and information quality, called IQESA (Information Quality Assessment Methodology in the Context of Emergency Situation Awareness) specialized in the context of emergency situational awareness and which also involves the human operator. In order to validate the model and the methodology, a service-oriented architecture and two emergency situation assessment systems were developed, one guided by the Quantify model and another driven by the state-of-the-art model (User-Fusion). In a case study, robbery events reported to the emergency response service of the S˜ao Paulo State Military Police (Pol´ıcia Militar do Estado de S˜ao Paulo - PMESP) were submitted to the systems and then evaluated by the PMESP operators, revealing higher rates of SAW by the application of the Quantify model. These positive results confirm the need of this new model and methodology, besides revealing an opportunity to enrich the current emergency response system used by PMESP.Situational Awareness (SAW) is a cognitive process widely spread in areas that require critical decision-making and refers to the level of consciousness that an individual or team has about a situation. In the emergency management domain, the situational information inferred by decision support systems affects the SAW of human operators, which is also influenced by the dynamicity and critical nature of the events. Failures in SAW, typically caused by high levels of stress, information overload and the inherent need to perform multiple tasks, can induce human operators to errors in decision-making, resulting in risks to life, assets or to the environment. Data fusion processes present opportunities to improve human operators’ SAW and enrich their knowledge on situations. However, problems related to the quality of information can lead to uncertainties, especially when human operators are also sources of information, requiring the restructuring of the fusion process. The state of the art of data and information fusion models presents approaches with limited participation of human operators, typically reactive, besides solutions that are restricted in mechanisms to manage the quality of information throughout the fusion process. Thus, the present work presents a new information fusion model, called Quantify (Quality-aware Human-driven Information Fusion Model), whose major differentials are the greater involvement of human operators and the use of the information quality management throughout the fusion process. In order to support the Quantify model, an innovative methodology was developed for the assessment and representation of data and information quality, called IQESA (Information Quality Assessment Methodology in the Context of Emergency Situation Awareness) specialized in the context of emergency situational awareness and which also involves the human operator. In order to validate the model and the methodology, a service-oriented architecture and two emergency situation assessment systems were developed, one guided by the Quantify model and another driven by the state-of-the-art model (User-Fusion). In a case study, robbery events reported to the emergency response service of the S˜ao Paulo State Military Police (Pol´ıcia Militar do Estado de S˜ao Paulo - PMESP) were submitted to the systems and then evaluated by the PMESP operators, revealing higher rates of SAW by the application of the Quantify model. These positive results confirm the need of this new model and methodology, besides revealing an opportunity to enrich the current emergency response system used by PMESP.Não recebi financiamentoConsciência Situacional (Situational Awareness - SAW) é um processo cognitivo amplamente difundido em áreas que demandam a tomada de decisão critica e se refere ao nível de consciência que um indivíduo ou equipe detém sobre uma situação. No domínio de gerenciamento de emergências, a informação situacional inferida por sistemas de apoio à decisão afeta a SAW de operadores humanos, a qual é também influenciada pela dinamicidade e natureza crítica dos eventos. Falhas de SAW, tipicamente provocadas pelo alto nível de stress, sobrecarga de informação e pela inerente necessidade de realização de múltiplas tarefas, podem induzir operadores humanos a erros no processo decisório e acarretar riscos `a vida, ao patrimônio ou ao meio ambiente. Processos de fusão de dados apresentam oportunidades para aprimorar a SAW de operadores humanos e enriquecer o seu conhecimento sobre situações. Entretanto, problemas referentes `a qualidade da informação podem gerar incertezas, principalmente quando operadores humanos são também fontes de informação, demandando assim a reestruturação do processo de fusão. O estado da arte em modelos de fusão de dados e informações apresenta abordagens com limitada participação de humanos, tipicamente reativa, além das soluções serem restritas em mecanismos para gerir a qualidade da informação. Assim, este trabalho apresenta um novo modelo de fusão de informações, denominado Quantify (Quality-Aware Human-Driven Information Fusion Model), cujos principais diferenciais são a intensificação da participação humana e o emprego continuo da gestão da qualidade da informação ao longo do processo de fusão. Em suporte ao modelo Quantify, foi desenvolvida uma metodologia inovadora para a avaliação e representação da qualidade de dados e informações, denominada IQESA (Information Quality Assessment Methodology in the Context of Emergency Situation Awareness), especializada no contexto de consciência situacional de emergências e que também envolve o operador humano. Para validar o modelo e a metodologia, uma arquitetura orientada a serviços e dois sistemas de avaliação de situações de emergência foram desenvolvidos, um deles orientado pelo modelo Quantify e outro dirigido pelo modelo do estado da arte (User-Fusion). Em estudo de caso, eventos de roubo relatados ao serviço de atendimento a emergências da Polícia Militar do Estado de São Paulo (PMESP) foram submetidos aos sistemas e avaliados por operadores da PMESP, revelando índices superiores de SAW pelo emprego do modelo Quantify. Tais resultados positivos corroboram com a necessidade deste novo modelo e metodologia, além de revelar uma oportunidade de enriquecimento do sistema atual de atendimento a emergências utilizado pela PME

    Análise de imagens tomográficas da Ciência do Solo em ambiente de realidade virtual

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    This work presents a Virtual Reality environment dedicated to the analysis of tomographic images of Soil Science. Its architecture uses models proceeding from a volumetric (3-D) reconstruction algorithm, summed with several graphics processes of manipulation and visualization, in a way to provide immersion and interaction of the user with the virtual scene. Its validation was performed based on a case study involving the analysis of the porosity of the agricultural soil samples, which presents preferential paths for the water and solute flow (fingering). Results illustrate the consistent verification of the preferential paths of the agricultural soil samples, analyzed based on the developed environment.Este trabalho apresenta um ambiente de Realidade Virtual dedicado à análise de imagens tomográficas da Ciência do Solo. Sua arquitetura utiliza modelos provenientes de um algoritmo de reconstrução volumétrica (3-D) adicionado a diversos processos gráficos de manipulação e visualização, de tal forma a possibilitar imersão e interação do usuário com a cena virtual. Sua validação foi realizada com base em um estudo de caso envolvendo análise de porosidade de amostras de solos agrícolas, os quais apresentam caminhos preferenciais para o fluxo de água e solutos (fingering). Resultados ilustram a verificação consistente dos caminhos preferenciais das amostras de solos agrícolas, analisadas com base no ambiente desenvolvido

    Bug Localization Model in Source Code Using Ontologies

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    The bug location process aims to identify source code artifacts associated with reported bugs. Manual bug location is burdensome for programmers who must reproduce and analyze the bug to identify the defective artifact and perform necessary maintenance. Bug locating techniques classify and identify project-specific source code artifacts, narrowing the search space. These techniques often use machine learning methods, such as textual similarity, classification algorithms, and grouping of source code files based on bug report data. This paper proposes a bug location model that leverages semantic architectural knowledge through ontologies to infer new knowledge and retrieve information from bug reports. The model’s performance is evaluated on six relevant open-source projects in C Sharp (AutoMapper, MsBuild, EfCore, AspNetCore, MQTTnet, and NLog). Experiments utilize the evaluation metrics Top N Rank of Files (TNRF), Mean Reciprocal Rank (MRR), and Mean Average Precision (MAP). The results demonstrate the significant efficacy of the proposed model. The model contributes to relieving the manual burden on programmers and enhances bug localization accuracy and efficiency by integrating architectural semantic knowledge represented through ontologies with machine learning. The evaluation results indicate the potential of the proposed model for improving the bug-fixing process in software development

    Filosofía de la Información y la Sociedad de la Información y el Conocimiento: reflexiones sobre el progreso tecnológico

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    Las tecnologías de información y comunicación han cambiado la vida cotidiana y han transformado el concepto de ‘información’ en un concepto interdisciplinario, presente en varios dominios y que juega un papel central en la sociedad contemporánea. En este contexto, el campo científico denominado 'Filosofía de la Información' aparece como una nueva propuesta de investigación para la generación de conocimiento teórico, basado y focalizado en la información, así como el desarrollo de metodologías informacionales y computacionales y su aplicación a problemas filosóficos. Ante esto, se presenta una revisión de la literatura inicial que busca resaltar el panorama de la Filosofía de la Información y su relación con la Sociedad de la Información y del Conocimiento, buscando contribuir a una mejor comprensión de este campo en este contexto social y tecnológico. Se observó que la Filosofía de la Información se ha consolidado como un campo de investigación autónomo que trata temas emergentes de la Sociedad de la Información y el Conocimiento y, por tanto, suscita la necesidad de reflexiones sobre cómo se comporta la sociedad frente al progreso tecnológico. Las discusiones se han producido cada vez más en el ámbito del área de Ciencia de la Información, que se presenta como un área promisoria y con reportes sobre su importancia, sin embargo, aún quedan vacíos por estudiar y resolver.As tecnologias de informação e comunicação tem alterado a vida cotidiana e transformado o conceito ‘informação’ em um conceito interdisciplinar, presente em diversos domínios e que desempenha um papel central na sociedade contemporânea. Nesse contexto, surge o campo científico denominado ‘Filosofia da Informação’ como uma nova proposta de investigação para a geração de conhecimento teórico, tendo como base e enfoque a informação, assim como a elaboração de metodologias informacionais e computacionais e a aplicação destas a problemas filosóficos. Diante disso, apresenta-se uma revisão de literatura inicial que busca destacar o panorama da Filosofia da Informação e a sua relação com a Sociedade da Informação e do Conhecimento, procurando contribuir para uma melhor compreensão deste campo neste contexto social e tecnológico. Observou-se que a Filosofia da Informação tem se consolidado como um campo de investigação autônoma que versa sobre questões emergências da Sociedade da Informação e do Conhecimento e, assim, desperta a necessidade de reflexões sobre como a sociedade se comporta diante do progresso tecnológico. Discussões tem ocorrido de modo crescente no âmbito da área da Ciência da Informação, sendo esta apresentada como uma área promissora e com relatos sobre sua importância, entretanto ainda há lacunas a serem estudadas e respondidas.Information and communication technologies have changed life every day and transformed the concept 'information' into an interdisciplinary concept, present in several domains and which plays a central role in contemporary society. In this context, the scientific field called 'Philosophy of Information' appears as a new research proposal for the generation of theoretical knowledge, based on and focusing on information, as well as the elaboration of informational and computational methodologies and their application to philosophical problems. In view of this, an initial literature review is presented that seeks to highlight the panorama of the Philosophy of Information and its relationship with the Information and Knowledge Society, seeking to contribute to a better understanding of this field in this social and technological context. It was observed that the Philosophy of Information has consolidated itself as a field of autonomous investigation that deals with emergent issues of the Information and Knowledge Society and, thus, arouses the need for reflections on how society behaves in the face of technological progress. Discussions have taken place increasingly in the scope of the Information Science area, which is presented as a promising area and with reports on its importance, however there are still gaps to be studied and answered

    Modelo de mapeamento semântico entre as terminologias de saúde CID-10 e SNOMED-CT

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    The International Statistical Classification of Diseases and Health Problems and the Systematized Nomenclature of Medicine are terminologies that aim for data transparency. Terminologies have differences in their compositions, and a mapping between these terms is necessary in order to obtain  meaning, seeking to improve the daily life of health professionals with their patients through a model that structures the information in a comprehensive syntactic and semantic way. The goal of this research is to develop a model for semantic mapping between these health terminologies. This is exploratory research, a case study carried out at the Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Marília, which provided the International Statistical Classification of Diseases and Health-Related Problems codes recorded in the medical records for the mapping, aiming to migrate the stored data that were in a relational database to an international structure and data sharing network. The results showed that there are four types of situations during the mapping process: semantic accuracy between terminologies, use of expressions that make the health condition generic, terms that are not exactly equivalent but are semantically close, and a variety of terms to represent a single health condition. It is concluded that it is possible to develop a replicable model that preserves the semantic layer of terms between the International Statistical Classification of Diseases and Health Problems and the Systematized Nomenclature of Medicine.The results showed that there are four types of situation when mapping: semantic accuracy between terminologies, use of expressions that make the health condition generic, terms that are not exactly equivalent but have semantic approximation, as well as a variety of terms to represent a single health condition. Following this approach, it is concluded that it is possible to develop a replicable model that preserves the semantic layer of terms between the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems and the Systematized Nomenclature of Medicine.A Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde e a Nomenclatura Sistematizada de Medicina são terminologias que visam a transparência dos dados. Terminologias possuem diferenças em suas composições, sendo necessário um mapeamento entre esses termos para que um sentido possa ser obtido, aprimorando o cotidiano de profissionais da saúde com os seus pacientes por um modelo que estruture as informações de forma compreensiva de maneira sintática e semântica. O objetivo desta pesquisa é desenvolver um modelo para o mapeamento semântico entre estas terminologias de saúde. Trata-se de uma pesquisa exploratória, um estudo de caso realizado no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Marília, que forneceu os códigos da Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde registrados nos prontuários para a realização do mapeamento, visando migrar os dados armazenados que se encontravam em um banco de dados relacional para uma rede internacional de estrutura e compartilhamento de dados. Os resultados evidenciaram que há quatro tipos de situações durante a realização do mapeamento: exatidão semântica entre as terminologias, uso de expressões que tornam a condição de saúde genérica, termos que não são exatamente equivalentes, no entanto possuem aproximação semântica, assim como uma variedade de termos para representar uma única condição de saúde. Obedecendo este direcionamento, conclui-se que é possível desenvolver um modelo replicável que preserve a camada semântica dos termos entre a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde e a Nomenclatura Sistematizada de Medicina

    Qualidade de dados em gestão de dados de pesquisa: um estudo bibliométrico

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    Research data management is recognized by the scientific community as an important part of best practices in research, so that these data should be available for access and reuse. Within the context of research data management, data curation and data quality are understood as strategic elements. This work aims to characterize and specify the existing scientific production on the theme “data quality in research data management” through the measurement of bibliometric indicators. In methodological terms, this research has a quantitative and qualitative nature, is exploratory in its objectives and uses the Web of Science and Scopus databases to compose the corpus of the bibliometric study. As a result, it was identified from a corpus of 77 articles a period of relevant publications between the years 1984 and 2020, being 2019 the year with more published works. Additionally, 7 publication vehicles presented more than one publication for the researched topic, being the United States the country with more published papers, totaling 34 articles. The area of Computer Science was the one that produced the most on this topic and constitutes a trend in its interdisciplinarity with biological, applied social and health sciences. Finally, we conclude that, based on the awareness that data quality is a relative parameter, the implementation of research data management services must go through preparation, focusing on meeting requirements such as those concerning the domain and the intended uses.A gestão dos dados de pesquisa é reconhecida pela comunidade científica como parte importante das boas práticas de pesquisa. Desta maneira, acredita-se que os mesmos devem estar sempre disponíveis para acesso e reuso. Neste contexto, a curadoria e a qualidade de dados são entendidas como elementos estratégicos. Este trabalho tem como objetivo caracterizar e especificar a produção científica existente sobre o tema “qualidade de dados em gestão de dados de pesquisa”, por meio da aferição de indicadores bibliométricos. Em termos metodológicos, esta pesquisa possui natureza quantitativa e qualitativa, é de tipo exploratória quanto a seus objetivos e utilizasse das bases de dados Web of Science e Scopus para a composição do corpus do estudo bibliométrico. Como resultado, identificou-se, a partir de um corpus de 77 artigos, um período de publicações relevantes entre os anos de 1984 e 2020, sendo o ano de 2019 aquele com mais trabalhos publicados. Adicionalmente, 7 veículos de publicação apresentaram mais de um artigo no tópico pesquisado, sendo os Estados Unidos o país com mais trabalhos publicados, totalizando 34. A área da Ciência da Computação foi a que mais produziu nesse tema e constitui uma tendência em sua interdisciplinaridade com as ciências biológicas, sociais aplicadas e da saúde. Finalmente, conclui-se que, a partir da consciência de que a qualidade de dados é um parâmetro relativo, a implementação de serviços de gestão de dados de pesquisa deve passar por preparação, com foco no atendimento a requisitos como os concernentes ao domínio e aos usos pretendidos
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