Context: Systematic literature review (SLR) is a methodology used to aggregate all relevant evidence of a specific research question. One of the activities associated with the SLR process is the selection of primary studies. The process used to select primary studies can be arduous, particularly when the researcher faces large volumes of primary studies. Another activity associated with an SLR is the presentation of results of the primary studies that meet the SLR purpose. The results are generally summarized in tables and an alternative to reduce the time consumed to understand the data is the use of graphic representations. Systematic mapping (SM) is a more open form of SLR used to build a classification and categorization scheme of a field of interest. The categorization and classification activities in SM are not trivial tasks, since they require manual effort and domain of knowledge by reviewers to achieve adequate results. Although clearly crucial, both SLR and SM processes are time-consuming and most activities are manually conducted. Objective: The aim of this research is to use Visual Text Mining (VTM) to support different activities of SLR and SM processes, e.g., support the selection of primary studies, the presentation of results of an SLR and the categorization and classification of an SM. Method: Extensions to the SLR and SM processes based on VTM were proposed. A series of case studies were conducted to demonstrate the usefulness of the VTM techniques in the selection, review, presentation of results and categorization context. Results: The findings have showed that the application of VTM is promising in terms of providing positive support to the study selection activity and that visual representations of SLR data have led to a reduction in the time taken for their analysis, with no loss of data comprehensibility. The application of VTM is relevant also in the context of SM. Conclusions: VTM techniques can be successfully employed to assist the SLR and SM processes / Contexto: Revisão Sistemática (RS) é uma metodologia utilizada para reunir evidências sobre uma quest~ao de pesquisa específica. Uma das atividades associadas à RS é a seleção de estudos primários. Quando o pesquisador se depara com grandes volumes de estudos, torna-se difícil selecionar artigos relevantes para uma análise mais aprofundada. Outra atividade associada à RS é a apresentação dos resultados dos estudos primários que atendem aos propósitos da RS. Os resultados são geralmente resumidos em tabelas e uma alternativa para reduzir o tempo consumido para entender os dados é o uso de representações gráficas. Mapeamento sistemático (MS) é uma forma mais aberta de RS, usado para construir um esquema de classificação e categorização sobre uma área de interesse. As atividades de categorização e classificação no MS não são tarefas triviais, pois exigem um esforço manual e conhecimento do domínio por parte dos revisores para a geração de resultados adequados. Embora relevantes, ambos os processos de RS e MS são demorados e muita das atividades são realizadas manualmente. Objetivo: O objetivo desta pesquisa é a utilização de Mineração Visual de Texto (VTM) para apoiar as diferentes atividades dos processos de RS e MS como, por exemplo, suporte à seleção de estudos primários, apresentação de resultados de RSs e a categorização e classificação em MSs. Métodos: Foram propostas extensões para os processos de RS e MS com base em VTM. Uma série de estudos de caso foram realizados para demonstrar a utilidade de técnicas VTM no contexto de seleção, revisão, apresentação de resultados e categorização. Resultados: Os resultados mostraram que a aplicação de VTM é promissora em termos de apoio positivo para a atividade de seleção de estudos primários e que o uso de representações visuais para apresentar resultados de RSs leva a uma redução do tempo necessário para sua análise, sem perda de compreensão de dados. A aplicação da VTM é relevante também no contexto da MS. Conclus~oes: Técnicas VTM podem ser empregadas com sucesso para ajudar nos processos de RS e MS
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-18072012-102032 |
| Date | 15 May 2012 |
| Creators | Katia Romero Felizardo Scannavino |
| Contributors | José Carlos Maldonado, Rosane Minghim, Karin Koogan Breitman, Sandra Camargo Pinto Ferraz Fabbri, Manoel Gomes de Mendonça Neto, Maria Cristina Ferreira de Oliveira |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Ciências da Computação e Matemática Computacional, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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