Roberto [email protected]
A Engenharia do Conhecimento e as novas possibilidades de descoberta e disseminação automática de serviços de
conhecimento
Agenda Introdução
Engenharia do Conhecimento Descoberta de Conhecimento Serviços de Conhecimento
Algumas das Abordagens Possíveis Ontologia e Business Intelligence Extração de conhecimento de bases textuais Mapas de Conhecimento
Perspectivas Observatórios (Redes) do Conhecimento Exploração pública de fontes públicas de informação
Introdução
Engenharia do ConhecimentoProcesso de adquirir, estruturar, formalizar e operacionalizar informação e conhecimento existentes em domínios de problemas intensivos em conhecimento, objetivando criar um sistema que possa realizar tarefas complexas.
Schreiber, et. al, 2002
Introdução
Descoberta de Conhecimento Processo de extração automática de
conhecimento a partir de fontes de informação.
Nestes sistemas, o resultado pode tanto já estar na forma de conhecimento representado e estruturado como em formato reconhecível pelo tomador de decisão a partir de seu conhecimento sobre o domínio
Introdução
Serviços de Conhecimento Informações colocadas à disposição do
decisor em forma e tempo adequados à sua tomada de decisão
Essenciais à construção de projetos de governo eletrônico de 5a geração (promotores da sociedade do conhecimento)
Introdução
Algumas das Abordagens Possíveis
Ontologias e BI
Business Intelligence
Geração de sistemas de tomada de decisão a partir de fontes operacionais de informação
BuscasEspecializadas
DM CV
CurriculaFonte Primária deInformação
Sistema de CV
Curriculum Data Mart
Exemplo
Sem
icond
utores
1238 pessoas
c/ registros
157 inven
tores
Distr ibuição de patentes de semicondutores
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Pesquisadores
% d
o t
ota
l de
pat
ente
s
distribuição de registros
Fárm
acos
2629 pessoas
c/ registros
438 inventores
Dis tr ibui ção de pate ntes de fár macos
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Pesquisadore s
% d
o t
ota
l d
e p
ate
nte
s
Semiconductors• 1.238 pessoas trabalhando na área• 157 (12,6%) com Propriedade Intelectual• Somente 2 pesquisadores já somam 18%
Pharmacy• 2.269 pessoas trabalhando na área• 438 (16,7%) com Propriedade Intelectual• 15% têm 50% de toda a PI da área
Exemplo – PITCE em 2004
Portal SINAES(MEC/Inep)
Informações Estratégicas no Portal SINAES
Dashboard da Educação Superior
Dashboard da Educação Superior
Dashboard da Educação Superior
Criando Indicadores1 - Selecionando um Tema
Criando Indicadores2 - Selecionando um Critério
Criando Indicadores 3 – Apresentando os Resultados
Criando Indicadores4 – Navegando sobre os Resultados
ISExtracta Light 4 – Navegando sobre os Resultados
Desafios em BI
Permitir ao decisor definir sua própria visão conceitual (conceitos e regras) do negócio;
Guiar o tomador de decisão durante o processamento analítico;
Combinar dados heterogêneos (estruturados e não estruturados, locais e remotos);
Permitir a localização automática de serviços para estender as funcionalidades analíticas;
Integrar dados externos, de maneira pró-ativa, relacionados aos repositórios de informação da organização.
Ontologia em processos de Business Intelligence
Planejamento do Projeto
Definição dos
Requisitos de Negócio
Modelagem Dimensional
Projeto Físico
Desenvolvimento e Projeto da Área de
Transição
Implantação e Manutenção
Especificação da Aplicação do Usuário
Final
Implementação da Aplicação do Usuário Final
Projeto e Arquitetura
Técnica
Instalação e Seleção de Produtos
Administração do Projeto
Representação da Semântica do
Negócio
Mapeamento Semântico do
Modelo de Dados
Mapeamento Semântico de
Serviços
Integração com a
Arquitetura
Etapas da Metodologia BUS
Etapas adicionais
Extração de Conhecimento de Bases Textuais
De KDD a KDTFayyad, U. M.; Piatetsky-Shapiro, G.; and Smyth, P. 1996.
H. Karanikas and Theodoulidis B. (2002)
Extração de entidades
Co-ocorrênciaDistânciaForça da relação entre as entidades
Comparações com outros métodos
Vetorização
Extração e correlação de entidades
Exemplo
Objetivo: Aplicar ferramentas da engenharia do conhecimento para indexar, classificar e publicar as notícias sobre C&T no País, de forma a combinar interesse pela informação com tomada de decisão em planejamento de C&T.
Objetivo: Aplicar ferramentas da engenharia do conhecimento para indexar, classificar e publicar as notícias sobre C&T no País, de forma a combinar interesse pela informação com tomada de decisão em planejamento de C&T.
Filtros: são obtidos pela forma com que os documentos são classificados(estruturado ou no documento, sempre da mesma forma)
Filtros: são obtidos pela forma com que os documentos são classificados(estruturado ou no documento, sempre da mesma forma)
Aplicações
Buscas por Competências
nanotecnologia
2005 – 319
2007 – 689
+ 116%
nanotecnologiae nanopartículas
2005 – 61
2007 – 97
+ 60%
Buscas por Competências
VERIFICANDO PERFIL DO ESPECIALISTA
Buscas por Competências
Mapas deConhecimento
Mapas de Conhecimento
Perspectivas 2007 – Exemplo
Mapas de Conhecimento
Mapas de Conhecimento
Exemplo:
Análise das engenharias e ciências mecânicas no Brasil
Perspectivas 2007 – Exemplo
Mapas de ConhecimentoExemplo: A Engenharia e as Ciências Mecânicas no Brasil
Grau de inter-relação das pesquisas realizadas nos 16 Comitês da ABCM
(sem poda)
Perspectivas 2007 – Exemplo
Mapas de ConhecimentoExemplo: A Engenharia e as Ciências Mecânicas no Brasil
Grau de inter-relação das pesquisas realizadas nos 16 Comitês da ABCM
(com poda)
Mapas de ConhecimentoExemplo: Biomecânica
Grau de inter-relação das pesquisas realizadas em Biomecânica (sem poda)
Perspectivas 2007 – Exemplo
Mapa das pesquisas realizadas no Comitê de Biomecânica
Livre (sem poda)
Novas Possibilidades:
- Planejamento. Definição das áreas estratégicas para as quais se deseja obter indicadores
- Instrumentos. Definição dos Indicadores com base nas novas possibilidades de informação
- Mapas Exs: Como está a formação dos cursos de graduação e pós-graduação? Como se distribuem as pesquisas da Universidade? Qual é o grau de influência da Universidade no mapa geral de conhecimento da área sob análise?
Novas Possibilidades:
- Planejamento. Definição das áreas estratégicas para as quais se deseja obter indicadores
- Instrumentos. Definição dos Indicadores com base nas novas possibilidades de informação
- Mapas Exs: Como está a formação dos cursos de graduação e pós-graduação? Como se distribuem as pesquisas da Universidade? Qual é o grau de influência da Universidade no mapa geral de conhecimento da área sob análise?
Mapas de ConhecimentoExemplo: A Engenharia e as Ciências Mecânicas no BrasilBIOMECÂNICA
http://www.egc.ufsc.br/observatorio/docs_postados/abcm_engenharia.pdf
Mineração Temporal de Textos Trend Analysis
Topic Tracking and Detection Emerging Trend Detection Trend Graph
Ephemeral Association (direta e inversa) Deviation Detection Episodes Evolutionary Theme Patterns Regras de Associação Temporais
Lent et al. (1997); Allan (2002) e Kontostathis (2003)
Havre at al. (2002)
Montes-y-Gomez et al. (2001b)
Mannila el al. (1995) Mei e Zhai (2005)
Perspectivas
Observatórios(Redes) do Conhecimento
Exploração pública de Fontes Públicas
Visão Sistêmica Fontes de informação em C&T podem (e devem)
servir à inovação, à avaliação e à educação superior Como essas novas fontes de informação podem trazer
novas abordagens à avaliação e ao planejamento da educação, da pesquisa e da inovação no País?
As fontes devem ser públicas para exploração e estudos (mantendo sigilo e respeito à privacidade)
Conhecimentos gerados devem servir à geração de conhecimentos e de riqueza para nosso Brasil
Formação de Observatórios ou Redes
Observatórios Núcleos especializados de P&D que, com base nas
fontes públicas, possam produzir estudos e conhecimentos estratégicos para o Brasil
Ex: Observatório de Inovação (USP)
Redes União em rede de pesquisadores, grupos e núcleos de
pesquisa na condução de tais estudos, trabalhando na forma de comunidades de prática
ISExtracta PortletsISBoard
ISBI
Artigos
Aplicação de técnicas da Engenharia do Conhecimento para produção de conhecimentos estratégicos (insumos à tomada de decisão). Convênios IS-UFSC
Fontes de informação
Engenharia e Extração de Conhecimento
ISRelated ISCrawlerISSearchDecision Support
Bases Públicas via Convênios para uso em P&D
ww
w
Acesso público
Prospecção de Conhecimento em áreas estratégicas da educação superior, ciência, tecnologia e inovação
Gestão do Conhecimento: Desafios
Livros Projetos
Produções Bibliográficas
Eventos Portal
Disseminaçãode Conhecimento
Workshops Fóruns
Redes de Conhecimento
O que será necessário?
Que os gestores públicos tenham consciência do potencial transformador de uma plataforma e-gov.
Visão de governo eletrônico articulada e adotada por uma administração governamental é fator determinante para os resultados de qualquer programa de e-gov.
Sem a visão adequada, as iniciativas tendem a fracassar ou ter vida curta (GRANT; CHAU, 2005).
Uma visão transformadora tem o potencial de aumentar a transparência das ações governamentais e a participação dos cidadãos na construção conjunta de conhecimento, em benefício de toda a sociedade.
Roberto [email protected]
A Engenharia do Conhecimento e as novas possibilidades de descoberta e disseminação automática de serviços de
conhecimento
MUITO OBRIGADO!