RESUMO: Neste trabalho experimenta-se a identificação semi-automática das linhas de pesquisa e desenvolvimento em agroinformática refletidas pelos principais fóruns da área. Para isso, tomaram-se as publicações textuais desses fóruns, disponíveis em formato eletrônico, e aplicou-se um processo de mineração de textos. O processo de mineração de textos foi adaptado para esse fim, para permitir o uso de vocabulário controlado da área e o julgamento subjetivo de especialistas do domínio de conhecimento mediante os resultados semi-automaticamente obtidos. Os resultados apresentados, embora parciais, nitidamente mostram que as tendências concentram-se em modelos de simulação, geoprocessamento e análise de dados, em geral, em áreas como análise de mercado e modelagem agroambiental.SBIAgro 2011

HIGA, R. H.

MASSRUHÁ, S. M. F. S.

MOURA, M. F.

PEIXOTO, B. M.

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa

 UMA PROPOSTA PARA A IDENTIFICAÇÃO DE TENDÊNCIAS DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO EM AGROINFORMÁTICA MARIA FERNANDA MOURA1BRUNO MALVEIRA PEIXOTO2ROBERTO HIROSHI HIGA3SÍLVIA MARIA FONSECA MASRHUÁ4RESUMO: Neste  trabalho  experimenta-se  a  identificação  semi-automática  das  linhas  de pesquisa e desenvolvimento em agroinformática refletidas pelos principais  fóruns da área. Para  isso,  tomaram-se  as  publicações  textuais  desses  fóruns,  disponíveis  em  formato eletrônico, e aplicou-se um processo de mineração de textos. O processo de mineração de textos foi adaptado para esse fim, para permitir o uso de vocabulário controlado da área e o julgamento subjetivo de especialistas do domínio de conhecimento mediante  os resultados semi-automaticamente  obtidos.  Os  resultados  apresentados,  embora  parciais,  nitidamente mostram que as tendências concentram-se em modelos de simulação,  geoprocessamento e análise de dados, em geral, em áreas como análise de mercado e modelagem agroambiental.    PALAVRAS-CHAVE:  mineração de textos,  análise exploratória  de dados, agrupamentos, thesaurus, taxonomias, agroinformáticaA PROPOSAL FOR TREND IDENTIFYING IN AGRICULTURE INFORMATICS RESEARCH AND DEVELOPMENTABSTRACT: This  paper  presents  an  experiment  on  semi-automatic  identification  of research  and  development  areas  in  agricultural  informatics  based  on  the  most  expressive forums.  To reach this goal, a text mining process was applied on the textual publications available in  electronic format. The text mining process was customized to support the use of controlled  vocabulary  and  the  subjective  judgment  by  domain  specialists  in  a  feedback process. Although the results are not definitive,  they present a clear tendency in simulation models,  geographic information systems and data analysis, usually concerning agricultural market and  environmental agriculture modeling.   KEYWORDS:  text  mining,  exploratory  data  analysis,  clustering,  thesaurus,  taxonomy, agricultural informatics1. INTRODUÇÃOA área de informática agropecuária, vista como a tecnologia da informação aplicada a um domínio específico do conhecimento, tem despertado um interesse crescente, que se reflete no aumento  ano  a  ano  do  número  de  fóruns  científicos  e  de  aplicação  em  informática agropecuária.  Na  Europa  tem-se  o  congresso  da  European  Federation  for  Information Technologies in Agriculture, Food and the Environment  -  EFITA desde 1997. Na Ásia, o congresso da  Asian Federation for Information Technologies in Agriculture - AFITA, cujas edições  podem  ser  recuperadas  eletronicamente.  No  Brasil,  a  Sociedade   Brasileira  de 1 Doutora em Ciências Mat. e da Computação, Embrapa Informática Agropecuária, fernanda@cnptia.embrapa.br2 Mestrando em Ciências da Computação, Instituto de Computação, UNICAMP, brunompeixoto@gmail.com3 Doutor em Engenharia Elétrica, Embrapa Informática Agropecuária, roberto@cnptia.embrapa.br 4 Doutora em Ciências da Computação, Embrapa Informática Agropecuária, silvia@cnptia.embrapa.br Agroinformática  promove o seu congresso bianual,  cujos dados de evolução da contribuição em  publicações  das  instituições  brasileiras  públicas  e  privadas   foram  apresentados  no congresso de 2009 (Lopes et al, 2009), mostrando o quão significativo este fórum vem se tornando para o agronegócio brasileiro; apesar de ainda ser baixa a participação da iniciativa privada. Além disso, a  Embrapa Informática Agropecuária atua desde 1985 especificamente nessa  área,  bem como alguns  outros  centros  de  pesquisa  e  desenvolvimento  da  Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária.Dessa forma, para realizar uma análise das tendências em pesquisa e desenvolvimento em agroinformática no Brasil e no mundo,  considerou-se como representativas as publicações dos congressos da EFITA e AFITA contra as do SBIAgro e a produção científica da Embrapa na  área.  Com  essa  análise  esperava-se  comparar  a  produção  científica  nacional  e,  em particular a da Embrapa, com a produção mundial  nesse tema; isto é, quais seriam os pontos que  mereceriam  maior  atenção,  fosse  pela  competitividade  ou  falha,  e  quais  seriam  as principais diferenças.  O  primeiro problema que se apresentou foram as diferenças entre os tópicos  e sub-tópicos desses eventos científicos e tecnológicos. Além disso, em uma pequena  amostra aleatória de publicações,  verificou-se,  subjetivamente,  que  na  descrição  das  publicações  não  eram utilizadas  palavras-chaves  específicas  de  algum  Thesaurus.  Portanto,  não  seria  possível simplesmente categorizar as publicações e verificar as freqüências dos tópicos ou palavras-chaves ao longo dos anos, para poder compará-los.  Para contornar essa dificuldade,  fez-se necessário encontrar quais seriam as categorias comuns a toda a coleção de artigos, por meio de um processo de mineração de textos. No item material e métodos, apresenta-se a metodologia empregada para obter e comparar o desempenho  das  categorias  citadas  nas  publicações.  No  item  experimentos  e  resultados, descreve-se  como  foram  selecionadas  as  bases  de  artigos  comparadas,  o  processo experimental e os resultados obtidos. A seguir, discorre-se sobre as principais limitações do experimento realizado e possíveis limitações da interpretação dos resultados; e, finalmente apresentam-se algumas linhas de trabalhos futuros.3. MATERIAL E MÉTODOSUm processo  de  mineração  de  textos  foi  adaptado (Peixoto  e  Moura,  2010)  para  que  se pudesse identificar  termos em comum entre  as  diversas  publicações,  considerando-se que algumas  se  encontram  em  inglês  e  outras  em  português.  A primeira  padronização,  no processo, foi separar as coleções por línguas e utilizar  dois thesaurus: o AGROVOC (2010) e o THESAGRO (BINAGRI, 2010).  Foram considerados apenas os descritores marcados, em cada  thesaurus, de modo que não houvesse repetições de vocábulos e utilizaram-se apenas unigramas,  bigramas e trigramas; pois nas línguas e  thesaurus considerados não ocorriam combinações  superiores  de n-gramas.  Para obter-se  os  termos  da área  de computação  foi utilizada a taxonomia da ACM (IEEE, 2011); e, como esta é disponível apenas em inglês, realizou-se também uma tradução para português (como utilizado no Brasil e em Portugal).    No primeiro passo do processo,  separam-se os descritores (dos thesaurus),  removem-se as stopwords de português e inglês, e então aplica-se a ferramenta PreText (Soares et al, 2008) para stemmizar os descritores e obter os unigramas, bigramas e trigramas. Esse conjunto de unigramas. bigramas e trigramas, neste trabalho,  é considerado o  vocabulário controlado. No segundo passo do processo, identificam-se estatisticamente os vocábulos presentes nos artigos; isto é, pela presença ou ausência de algum vocábulo nos textos. Novamente utiliza-se a PreText (Soares et al, 2008) para retirar as mesmas stopwords,  aplicar  o mesmo processo de  stemmização e  obter  unigramas,  bigramas  e  trigramas.  Esse  conjunto  de  unigramas. bigramas e trigramas, neste trabalho,  é considerado o  vocabulário obtido. Como o número de vocábulos obtidos no segundo processo é bem maior e mais variado que  o vocabulário controlado; no terceiro passo, verifica-se qual a intersecção entre esses dois vocabulários e fica-se  apenas  com  a  sua  intersecção.  No  quarto  passo,  verifica-se  quantas  vezes  cada vocábulo da intersecção aparece em cada documento da coleção e constrói-se uma matriz de incidência, na qual as linhas correspondem aos documentos e as colunas aos vocábulos. No quinto  passo,  clusteriza-se  a  matriz  de  incidência,  com  o  algoritmo  average  linkage  e utlizando similaridade de cosseno; então, corta-se o agrupamento usando as recomendações de Marcacini et al (2009)  e a seguir rotulam-se os agrupamentos com o método de Moura e Rezende (2010);  produzindo uma possível taxonomia de tópicos da coleção de textos em análise. No sexto passo,  um especialista do domínio irá analisar subjetivamente os resultados e editar as categorias indicadas em cada nó do agrupamento. É interessante que o especialista tenha uma boa noção de conceitos como vocabulário controlado e uso de thesaurus, ou conte com a ajuda de um profissional da área de informação.  Nesse passo são,  subjetivamente, classificados os termos que podem ser considerados  stopwords de domínio,  categorias de modelos de software ou análise de dados e categorias de áreas de  aplicação – como foi considerada,  subjetivamente,  a  divisão  da  agro-informática  neste  trabalho.  Enquanto  o epecialista do domínio não estiver satisfeito com a taxonomia produzida, ele repete todo o processo,  desde o terceiro passo.  Embora,  ao final do processo,  as tendências em tópicos fiquem evidentes na taxonomia, para observá-las  mais resumidamente e, o seu desempenho ao  longo  dos  anos,  decidiu-se  por  utilizar  também  gráficos  de  freqüências.  Para  isso, calcularam-se os quartis  das freqüências dos tópicos por área de aplicação e por modelo computacional, considerando-se como mais significativos apenas os tópicos que aparecem no último quartil - superiores a 75%. 4. RESULTADOS E DISCUSSÃO A base de artigos  para ser utilizada no processo  precisa estar em formato digital, de modo que  possa  ser  convertida  a  texto  plano  não  formatado,  e,  então  se  possam  identificar automaticamente  vocábulos  e  trabalhar  os  conteúdos  dos  textos.  Dessa  forma,  foram considerados apenas os anais de congresso que satisfizeram essas condições: AFITA de  1998, 2000, 2002, 2009; EFITA 1997, 1999, 2001, 2003, 2005, 2007 e 2009; e, SBIAGRO 2003, 2005,  2007 e 2009. Considerou-se apenas a produção científica  da Embrapa Informática Agropecuária até 1997 e, depois, de dois em dois anos até 2009 -  para que os intervalos fossem mais ou menos compatíves com os dos congressos. Para todas as coleções de artigos separaram-se apenas os metadados de título, resumo e palavras-chaves. Nesse experimento disponibilizou-se de apenas dois especialistas de domínio para gerar e editar a  taxonomia. Ambos da área de desenvolvimento de software e inteligência artificial, e, um deles também estatístico e com vivência em  organização da informação. Na Figura 1 é ilustrada uma parte da taxonomia obtida para a coleção EFITA 2009. Embora as tendências em tópicos estejam presentes na taxonomia, é difícil visualizá-las como um todo; pois algumas categorias se repetem em ramos diferentes, junto a outras informações.  E,  vê-Figure 1: Parte da taxonomia de tópicos do EFITA 2009se que a taxonomia é incompleta, pois alguns ramos apresentam vocábulos soltos que não foram categorizados, ou que talvez devessem compor alguma categoria. Por exemplo, o ramo hachurado, MOD_SIMULA (model simulation)  poderia  ser CULTIVO_SISTEMAS (crop systems),  que representa  uma classe específica de ''simulation_models_for_crop_systems“. Esse julgamento subjetivo dos  especialistas  é importante  para evitar  o  mal  uso de algum termo; por exemplo,  ''warehousing“ como termo agrícola significa silo ou armazém, porém na  computação  o  significado  remete  ao  uso  de  técnicas  e  ferramentas  inteligentes  de modelagem e  anáĺise  de  dados.   A categoria  DATA_WAREHOUSING,  por  exemplo,  foi formada  por  ''armaz_dad_softw;  planej_qualidad_softw;  metod_qualidad_softw; armazem_dados_softwar;  planejamento_qualidad_softwar''  e,  GEOPROCESSING  por ''geoprocessing;  geoprocess;  sistem_informa_geograf;  geoprocess;  geoprocessamento; sistema_informaCao_geografica''. Dessa forma, ao todo foram encontradas noventa categorias para áreas de aplicação e quarenta e nove para modelos computacionais.Ao calcular os dois últimos quartis entre as categorias encontradas, obtiveram-se os gráficos das figuras 2 e 3.  Sabendo-se, por experiência própria, que os resultados obtidos mais ou menos correspondem ao que se observa na prática, vemos que para a Embrapa Informática Agropecuária (no gráfico CNPTIA) nos itens  meteorology,  hydrological resources  e climate sobressai-se  aos  demais.  Deve-se  lembrar,  no  entanto,  que  o  EFITA,   o  AFITA  e   o SBIAGRO não são os principais fóruns dessas áreas, logo, não poderiam bem representá-las. O tema  agricultura  de  precisão,  que  está  sendo pela  primeira  vez  focado no  SBIAGRO, também não está representado nos gráficos acima, dado que também tem fóruns específicos ou aparece dentro do escopo de outros temas como  agriculture systems and soils  que tem grande representatividade de artigos  no SBIAGRO.  Para as  demais áreas observa-se uma certa compatibilidade, exceto por corn e sugar, que são fortemente presentes em publicações brasileiras. Em relação a modelos computacionais, na análise resumida no gráfico da Figura 3, Figure 2: Tendências em áreas de aplicaçãoFigure 3: Tendências em modelos computacionaisé nítido que as publicações da Embrapa (CNPTIA) valorizam mais a análise de dados,  o processamento de imagens, o geoprocessamento, a modelagem e simulação e a inteligência artificial,  em  detrimento  ao  desenvolvimento  de  software,  embora  também  desenvolva software. Já nos congressos da área de agroinformática há uma maior concentração no tópico de desenvolvimento de software em detrimento aos  demais modelos  computacionais  e  de análise de dados. 5. CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS A análise realizada possui alguns limitantes que precisariam ser minimizados, como a questão do número de especialistas de domínio, que julgaram as taxonomias obtidas, e a questão de polissemia no vocabulário obtido. Futuramente devem-se incluir  especialistas de agriculttura e profissionais de informação ou terminologia do domínio entre os especialistas da área, para obter  taxonomias  mais  precisas.  Ainda,  para  identificar  e  estudar   melhor  a  tendências, aumentar tanto a amostra de publicação da Embrapa, considerando outros centros que tam- bém atuam em agroinformática (embora não seja missão dos mesmos), e aumentar a amostra de congressos, para cobrir os de geoprocessamento, meteorologia e mudanças climáticas. E, finalmente, cruzar as informações de área de aplicação e modelos computacionais, a fim de verificar se as tendências se conservam ou diferem significativamente. Além disso, pretende-se realizar  uma análise  cruzada da participações de instituições  públicas  e  privadas  nessa publicações, similarmente ao trabalho realizado por Lopes et al (2009), porém para todos os fóruns considerados neste trabalho.   Assim, novas análises bi-anuais serão realizadas, a fim de se aprimorar e atualizar os resultados obtidos até aqui, bem como o ferramental utilizado. 6. REFERÊNCIASAGROVOC, FAO. Agriculture Information Managment Standards – AIMS. AGROVOC – Agriculture  Vocabulary.  In:  http://aims.fao.org/website/AGROVOC-Thesaurus/sub ou http://www.icpa.ro/AgroWeb/AIC/RACC/Agrovoc.htm  . December, 2010.  BINAGRI,   Biblioteca Nacional de Agricultura . Thesaurus Agrícola Nacional – Thesagro. In: http://www.agricultura.gov.br/portal/, December, 2010. IEEE  Computer  Society  ACM  Taxonomy.  In:  IEEE  Computer  Society  –  Keywords. Disponível em: http://www.computer.org/portal/web/publications/acmtaxonomy, 09/05/2011.LOPES, M.A. GARREFA, F.H.R. PAULA, J.A. Um Estudo da Evolução da Quantidade de Artigos  Publicados  nos  Congressos  da  Associação  Brasileira  de  Agroinformática.  In: Congresso  da  Associação  Brasileira  de  Agroinformática  (SBIAGRO),  2009,  Viçosa-MG. Anais do Congresso da SBIAGRO, 2009.  MARCACINI, R.M. ; MOURA, M. F. ; REZENDE, S. O.  Uma Abordagem para Seleção de Grupos Significativos em Agrupamento Hierárquico de Documentos. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2009, Bento Gonçalves - RS. Anais do VII Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA), 2009.MOURA, M. F. ; REZENDE, S. O.  A Simple Method for Labeling Hierarchical Document Clusters.  In:  International  Conference  on  Artificial  Intelligence  and  Applications,  2010, Innsbruk - Austria. Proceedings of the 10th IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications. Anaheim, Calgary, Zurich: Acta Press, 2010. v. 1. p. 336-371.PEIXOTO,  B.  M.;  MOURA,  M.  F.   Análise  histórica  de  tópicos  de  publicações  em   agroinformática.  In:  MOSTRA  DE  ESTAGIÁRIOS  E  BOLSISTAS  DA  EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA,  6.,  2010,  Campinas.  Resumos.  Campinas:  Embrapa Informática Agropecuária, 2010. p. 23-26.SOARES,  M.  V.  B.,   PRATI,  R.  C.   MONARD,  M.  C.  PreTexT  II:  Descrição  da Reestruturação da Ferramenta de Pré-Processamento de Textos. Relatório Técnico, Instituto de  Ciências  Matemáticas  e  da  Computação,  ICMC/USP,  São  Carlos,  n.333,  2008. In:http://www.icmc.usp.br/~biblio/BIBLIOTECA/rel_tec/RT_333.pdf  . 

Uma proposta para a identificação de tendências de pesquisa e desenvolvimento em agroinformática.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/905625/1/897521.pdf

Uma proposta para a identificação de tendências de pesquisa e desenvolvimento em agroinformática.

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa