Construtos para modelagem de organizações fundamentadas na informação e no conhecimento no serviço público brasileiro

O artigo apresenta um estudo preliminar, com base na literatura e na experiência profissional dos autores, sobre as principais características da estrutura secular de organizações no setor público brasileiro, suas conexões epistemológicas com os conceitos de democracia e cidadania e uma proposta de modelo genérico de Organização Fundamentada na Informação e no Conhecimento (Ofic) para o provimento efetivo de serviços públicos no país. O conceito de Ofic deriva de construtos extraídos da ciência política, da administração pública, da gestão de tecnologia da informação e comunicação (TIC) e de abordagens pragmáticas de projetos de modernização dos serviços públicos para melhoria da qualidade e da eficiência no atendimento aos usuários. O modelo genérico de Ofic proposto busca uma síntese de teses burocráticas e gerencialistas para moldar um novo paradigma de gestão, baseado no uso intensivo da informação, no incentivo ao aprendizado e na gestão do capital intelectual nas organizações do setor público. Em termos estruturais, a metáfora do “lego” é utilizada para evidenciar os blocos de informações e as unidades de operações e decisões nos ambientes das organizações públicas, suas interfaces conversacionais internas e externas e sua dinâmica num contexto de transparência de gestão. Palavras-chave: Modelo organizacional. Modelo informacional. Gestão da informação. Gestão do conhecimento. Gestão por processos. Gestão de serviços públicos. Tecnologia da informação e comunicação. Democracia. Cidadania. Burocracia. Gerencialismo. Nova Gestão Pública. Organização fundamentada na informação e no conhecimento. Constructs for modeling information and knowledge-based organizations (IKBO) in Brazilian civil service Abstract Keywords: Organizational model. Informational model. Information management. Knowledge management. Process-based management. Public service administration. Civil Service. Information and communication technology. Democracy. Citizenship. Managerialism. New Public Management. Information and Knowledge-Based Organization. This article shows a preliminary study, based on literature and professional experiences of the authors, about organizational models in the Brazilian public sector, its epistemological connections with the concepts of democracy and citizenship and a proposal for general model of Information and Knowledge-Based Organization (IKBO) to effectively provide public services in the country. IKBO concept comes from Political Science, Public Administration, Information and Communication Technology (ICT) Management and pragmatic approaches of public services for modernization projects to improve quality and efficiency in user attendance process. The general IKBO model proposed has the goal of a synthesis between bureaucratic and managerial theses to shape a new management paradigm based on intensive use of information and learning incentives, understanding that “knowledge management” is a meaningful concept only if based on information and intellectual capital managem

Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligência competitiva

Com o crescimento assintótico do volume de informação textual digital disponível sobre as organizações e acirramento da competição empresarial, métodos e técnicas de Engenharia do Conhecimento para recuperação e modelagem da informação relevante em repositórios abertos se tornam cada vez mais importantes para o desenvolvimento de processos de negócios. Com essa motivação, apresenta-se uma metodologia inovadora para mineração e modelagem conceitual de informação textual relevante para suporte a uma praxis de Gestão do Conhecimento apoiando o desenvolvimento de Inteligência Competitiva nas organizações. A metodologia, testada experimentalmente com simulação computacional, emprega recursos de Inteligência Artificial integrados em softwares de Processamento da Linguagem Natural, combinando, num construto epistemológico e tecnológico multidisciplinar de Ciência da Informação, conteúdos de várias áreas do conhecimento científico como Linguística, Filosofia, Matemática, Psicologia, Ciência da Computação e Engenharia. Os conceitos de autoinformação, de Shannon (1948), e da diferença que faz diferença (relativo à informação mais relevante), de Bateson (2002), Weick (1995) e Choo (2003), são centrais no processo de criação de significado, e o princípio da inteligência emergente, da Inteligência Artificial baseada na natureza, norteia o processo de apoio à construção do conhecimento proposto na tese. Os produtos resultantes da aplicação da metodologia são modelos ontológicos pictóricos com classes, objetos e relações povoados com sintagmas complexos extraídos dos textos digitais, com inspiração nas ideias de Gottschalg-Duque (2005). Esses modelos apresentam os conceitos e relações mais relevantes em contextos de negócio com objetivo de estimular, cognitivamente, os engenheiros do conhecimento nos seus processos mentais de criação de significados e construção do conhecimento útil para Inteligência Competitiva. O experimento mostra, estatisticamente, que a metodologia apresenta um desempenho bastante satisfatório, com revocação de no mínimo 90% de um conjunto dos substantivos mais relevantes presentes em repositórios de textos digitais sobre as organizações

Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligência competitiva

Com o crescimento assintótico do volume de informação textual digital disponível sobre as organizações e acirramento da competição empresarial, métodos e técnicas de Engenharia do Conhecimento para recuperação e modelagem da informação relevante em repositórios abertos se tornam cada vez mais importantes para o desenvolvimento de processos de negócios. Com essa motivação, apresenta-se uma metodologia inovadora para mineração e modelagem conceitual de informação textual relevante para suporte a uma praxis de Gestão do Conhecimento apoiando o desenvolvimento de Inteligência Competitiva nas organizações. A metodologia, testada experimentalmente com simulação computacional, emprega recursos de Inteligência Artificial integrados em softwares de Processamento da Linguagem Natural, combinando, num construto epistemológico e tecnológico multidisciplinar de Ciência da Informação, conteúdos de várias áreas do conhecimento científico como Linguística, Filosofia, Matemática, Psicologia, Ciência da Computação e Engenharia. Os conceitos de autoinformação, de Shannon (1948), e da diferença que faz diferença (relativo à informação mais relevante), de Bateson (2002), Weick (1995) e Choo (2003), são centrais no processo de criação de significado, e o princípio da inteligência emergente, da Inteligência Artificial baseada na natureza, norteia o processo de apoio à construção do conhecimento proposto na tese. Os produtos resultantes da aplicação da metodologia são modelos ontológicos pictóricos com classes, objetos e relações povoados com sintagmas complexos extraídos dos textos digitais, com inspiração nas ideias de Gottschalg-Duque (2005). Esses modelos apresentam os conceitos e relações mais relevantes em contextos de negócio com objetivo de estimular, cognitivamente, os engenheiros do conhecimento nos seus processos mentais de criação de significados e construção do conhecimento útil para Inteligência Competitiva. O experimento mostra, estatisticamente, que a metodologia apresenta um desempenho bastante satisfatório, com revocação de no mínimo 90% de um conjunto dos substantivos mais relevantes presentes em repositórios de textos digitais sobre as organizações

Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligência competitiva

Com o crescimento assintótico do volume de informação textual digital disponível sobre as organizações e acirramento da competição empresarial, métodos e técnicas de Engenharia do Conhecimento para recuperação e modelagem da informação relevante em repositórios abertos se tornam cada vez mais importantes para o desenvolvimento de processos de negócios. Com essa motivação, apresenta-se uma metodologia inovadora para mineração e modelagem conceitual de informação textual relevante para suporte a uma praxis de Gestão do Conhecimento apoiando o desenvolvimento de Inteligência Competitiva nas organizações. A metodologia, testada experimentalmente com simulação computacional, emprega recursos de Inteligência Artificial integrados em softwares de Processamento da Linguagem Natural, combinando, num construto epistemológico e tecnológico multidisciplinar de Ciência da Informação, conteúdos de várias áreas do conhecimento científico como Linguística, Filosofia, Matemática, Psicologia, Ciência da Computação e Engenharia. Os conceitos de autoinformação, de Shannon (1948), e da diferença que faz diferença (relativo à informação mais relevante), de Bateson (2002), Weick (1995) e Choo (2003), são centrais no processo de criação de significado, e o princípio da inteligência emergente, da Inteligência Artificial baseada na natureza, norteia o processo de apoio à construção do conhecimento proposto na tese. Os produtos resultantes da aplicação da metodologia são modelos ontológicos pictóricos com classes, objetos e relações povoados com sintagmas complexos extraídos dos textos digitais, com inspiração nas ideias de Gottschalg-Duque (2005). Esses modelos apresentam os conceitos e relações mais relevantes em contextos de negócio com objetivo de estimular, cognitivamente, os engenheiros do conhecimento nos seus processos mentais de criação de significados e construção do conhecimento útil para Inteligência Competitiva. O experimento mostra, estatisticamente, que a metodologia apresenta um desempenho bastante satisfatório, com revocação de no mínimo 90% de um conjunto dos substantivos mais relevantes presentes em repositórios de textos digitais sobre as organizações

Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligência competitiva

Com o crescimento assintótico do volume de informação textual digital disponível sobre as organizações e acirramento da competição empresarial, métodos e técnicas de Engenharia do Conhecimento para recuperação e modelagem da informação relevante em repositórios abertos se tornam cada vez mais importantes para o desenvolvimento de processos de negócios. Com essa motivação, apresenta-se uma metodologia inovadora para mineração e modelagem conceitual de informação textual relevante para suporte a uma praxis de Gestão do Conhecimento apoiando o desenvolvimento de Inteligência Competitiva nas organizações. A metodologia, testada experimentalmente com simulação computacional, emprega recursos de Inteligência Artificial integrados em softwares de Processamento da Linguagem Natural, combinando, num construto epistemológico e tecnológico multidisciplinar de Ciência da Informação, conteúdos de várias áreas do conhecimento científico como Linguística, Filosofia, Matemática, Psicologia, Ciência da Computação e Engenharia. Os conceitos de autoinformação, de Shannon (1948), e da diferença que faz diferença (relativo à informação mais relevante), de Bateson (2002), Weick (1995) e Choo (2003), são centrais no processo de criação de significado, e o princípio da inteligência emergente, da Inteligência Artificial baseada na natureza, norteia o processo de apoio à construção do conhecimento proposto na tese. Os produtos resultantes da aplicação da metodologia são modelos ontológicos pictóricos com classes, objetos e relações povoados com sintagmas complexos extraídos dos textos digitais, com inspiração nas ideias de Gottschalg-Duque (2005). Esses modelos apresentam os conceitos e relações mais relevantes em contextos de negócio com objetivo de estimular, cognitivamente, os engenheiros do conhecimento nos seus processos mentais de criação de significados e construção do conhecimento útil para Inteligência Competitiva. O experimento mostra, estatisticamente, que a metodologia apresenta um desempenho bastante satisfatório, com revocação de no mínimo 90% de um conjunto dos substantivos mais relevantes presentes em repositórios de textos digitais sobre as organizações

Inteligência competitiva e suas conexões epistemológicas com gestão da informação e do conhecimento

O artigo apresenta uma revisão de literatura mostrando o estado-da-arte conceitual na disciplina corporativa denominada inteligência competitiva (IC), sob um ponto de vista da ciência da informação (CI), explorando desenvolvimentos e experiências recentes. Embora já presente nas sociedades da Antiguidade, objeto de estudo de soberanos, pensadores e guerreiros, a inteligência competitiva (IC), inspirada nas atividades de inteligência militar, constitui tema bastante atual no mundo corporativo contemporâneo de competição global, com renovado interesse no mercado e na academia. Como o tema apresenta evidentes conexões epistemológicas com gestão da informação (GI) e gestão do conhecimento (GC), o texto busca mostrar como isso ocorre e as relações de causa e efeito entre as várias camadas de atividades vinculadas ao desenvolvimento de inteligência para tomada de decisão nas organizações inspirado no framework de Liebowitz (2006) baseado numa estrutura de cebola. Conceitos correlatos são também explorados, como o próprio conceito de GC, numa praxis composta de disciplinas corporativas conhecidas como aprendizado organizacional, gestão do capital intelectual ou capital humano e inteligência organizacional. Conceitos novos correlatos à inteligência competitiva são acrescentados ao conjunto intelligentsia galore de Liebowitz (2006), como capital estrutural, capital de clientela, capital competitivo e inteligência estratégica (IE).   http://revista.ibict.br/ciinf/article/view/124

O poder cognitivo das redes neurais artificiais modelo Art1 na recuperação da informação

The article reports an experiment with a computational simulation of an Information Retrieval System constituted of a textual indexing base from a sample of documents, an artificial neural network software implementing Adaptive Resonance Theory concepts for the process of ordering and presenting outputs, and a human user interacting with the system in query processing. The goal of the experiment was to demonstrate (i) the usefulness of Carpenter and Grossberg (1988) neural networks based in that theory, and (ii) the power of semantic resolution based on sintagmatic indexing of the SiRILiCO approach proposed by Gottschalg-Duque (2005), for whom a noun phrase or proposition is a linguistic unity constituted of meaning larger than a word meaning and smaller than a story telling or a theory meaning. The experiment demonstrated the effectiveness and efficiency of an Information Retrieval System joining together those resources, one concluding that such computational environment will be capable of dynamic and on-line clustering with continuing inputs and learning in a non-supervised fashion, without batch training needs (off-line), to answer user queries in computer networks with promising performance. Keyword

Mineração e modelagem de conceitos como praxis de gestão do conhecimento para inteligencia competitiva

Tese (doutorado)-Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, 2010.Com o crescimento assintótico do volume de informação textual digital disponível sobre as organizações e acirramento da competição empresarial, métodos e técnicas de Engenharia do Conhecimento para recuperação e modelagem da informação relevante em repositórios abertos se tornam cada vez mais importantes para o desenvolvimento de processos de negócios. Com essa motivação, apresenta-se uma metodologia inovadora para mineração e modelagem conceitual de informação textual relevante para suporte a uma praxis de Gestão do Conhecimento apoiando o desenvolvimento de Inteligência Competitiva nas organizações. A metodologia, testada experimentalmente com simulação computacional, emprega recursos de Inteligência Artificial integrados em softwares de Processamento da Linguagem Natural, combinando, num construto epistemológico e tecnológico multidisciplinar de Ciência da Informação, conteúdos de várias áreas do conhecimento científico como Linguística, Filosofia, Matemática, Psicologia, Ciência da Computação e Engenharia. Os conceitos de auto-informação, de Shannon (1948), e da diferença que faz diferença (relativo à informação mais relevante), de Bateson (2002), Weick (1995) e Choo (2003), são centrais no processo de criação de significado, e o princípio da inteligência emergente, da Inteligência Artificial baseada na natureza, norteia o processo de apoio à construção do conhecimento proposto na tese. Os produtos resultantes da aplicação da metodologia são modelos ontológicos pictóricos com classes, objetos e relações povoados com sintagmas complexos extraídos dos textos digitais, com inspiração nas idéias de Gottschalg-Duque (2005). Esses modelos apresentam os conceitos e relações mais relevantes em contextos de negócio com objetivo de estimular, cognitivamente, os engenheiros do conhecimento nos seus processos mentais de criação de significados e construção do conhecimento útil para Inteligência Competitiva. O experimento mostra, estatisticamente, que a metodologia apresenta um desempenho bastante satisfatório, com revocação de no mínimo 90% de um conjunto dos substantivos mais relevantes presentes em repositórios de textos digitais sobre as organizações. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTWith the asymptotic growth of the digital volume of textual information available about organizations and the business competition, methods and techniques of Knowledge Engineering for modeling and retrieval of relevant information in open repositories become increasingly important for the development of business processes. With this motivation, we present an innovative methodology for conceptual mining and modeling of textual information relevant to a praxis of knowledge management to support the development of Competitive Intelligence in organizations. The methodology is experimentally tested with computer simulation, employing features integrated Artificial Intelligence software in Natural Language Processing and combining contents of several areas of scientific knowledge as Linguistics, Philosophy, Mathematics, Psychology, Computer Science and Engineering, compounding a technological and epistemological multidisciplinary construct of Information Science. The Shannon‟s (1948) concept of self-information and the Bateson's (2002), Weick‟s (1995) and Choo‟s (2003) concept of difference that makes a difference (on the most relevant information) are central to the process of creating meaning, and the nature-based Artificial Intelligence‟s principle of emergent intelligence guides the process of supporting knowledge construction proposed in the thesis. The products resulting from the application of the methodology are pictorial ontological models with classes, objects and relations populated with complex phrases extracted from the digital texts, inspired by the ideas of Gottschalg Duke (2005). These models feature the most relevant concepts and relationships in business contexts in order to stimulate, cognitively, the knowledge engineers in their mental processes of creating meaning and constructing knowledge useful for Competitive Intelligence. The experiment shows statistically that the methodology gives a very satisfactory performance, with recall of at least 90% of a number of nouns present in most relevant repositories of digital texts on organizations