O atual contexto de produção de dados de investigação leva ao desenvolvimento de ferramentas para os desafios de gestão. Os metadados sustentam a partilha dos dados, amplamente defendida pelas agências de financiamento. Contudo o desenvolvimento de modelos de metadados nem sempre se apresenta uma tarefa fácil, uma vez que é necessário conciliar a colaboração do curador de dados e do investigador. Cada um deles com conhecimentos diferenciados sobre os domínios e a gestão de dados, tornando a comunicação um processo exigente.
Nesse sentido, a proposta deste trabalho tem como objetivo compreender se o curador, sem conhecimento específico sobre um determinado domínio, consegue definir um modelo de dados preliminar, baseado na análise de conteúdo de artigos produzidos por investigadores. Pretende-se compreender se a abordagem permite otimizar o fluxo de trabalho do curador e ainda se é possível definir requisitos que se relacionem com a tipologia de dados, neste caso em específico os dados experimentais. De forma a avaliar esta abordagem foram efetuadas análises de conteúdo em publicações científicas para cinco casos de uso para os quais resultam modelos de metadados que são avaliados junto de investigadores do domínio. Através da avaliação junto dos investigadores é possível validar a abordagem com resultados satisfatórios, uma vez que a taxa de conceitos aceites foi elevada. Na perspetiva do curador de dados a análise de conteúdo tem potencial como uma tarefa proativa que pode ser aplicada em diversos domínios experimentais e possibilita uma comunicação mais eficiente entre o curador e os investigadores.
No entanto, a abordagem também tem algumas limitações que se relacionam com a falta de conhecimento do curador sobre as especificidades dos domínios pelo que a interação final entre curadores e investigadores, é preponderante no desenvolvimento do modelo de metadados. / The current context of research data production leads to the development of tools to face the challenges of the management and the description of data that result from the research processes. Metadata support data sharing, widely advocated by funding agencies. However, the development of metadata is not always an easy task, since it is necessary to promote the collaboration of the data curator and the researcher. They have complementary knowledge on domains and data management, making communication a demanding process.
The objective of this work is to understand if the curator, without specific knowledge about the domain, can define a preliminary data model, using content analysis of papers by the researchers. This approach is expected to optimize the workflow of the curator and to test the hypothesis that it is possible to define requirements that are related to the typology of data, in this specific case experimental data. In order to examine this approach, content analyses were carried out based on scientific publications for five use cases, for which metadata models are produced and evaluated with domain researchers. Evaluation with the researchers has provided evidence to support the approach. The results are promising with a high rate of accepted concepts. In the data curator's perspective, content analysis has potential as a proactive task that can be applied in several experimental domains and enables a more efficient communication between the curator and the researchers.
However, the approach also has some limitations that relate to the curator's lack of knowledge about the specificities of the domains, so that the final interaction between curators and researchers is essential to bridge some of the gaps in the model.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:up.pt/oai:repositorio-aberto.up.pt:10216/114204 |
| Date | 08 August 2018 |
| Creators | Cristiana Sofia Pereira Landeira |
| Contributors | Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | Universidade do Porto |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação |
| Format | application/pdf |
| Rights | openAccess |
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