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Vitor Rozsa, Moisés-Lima Dutra, Januário Albino Nhacuongue
O presente trabalho tem como objetivo identificar quais são os vocabulários Linked Data utilizados na descrição de recursos no contexto acadêmico. Esta é uma pesquisa descritiva, pois caracteriza os vocabulários identificados; utiliza uma abordagem quantitativa para definir indicadores de popularidade; e realiza a coleta de dados por meio de uma abordagem documental. Os vocabulários são identificados por meio de Web Sites e conjuntos de dados (datasets) no contexto acadêmico. Indicadores de popularidade são criados baseados na presença do vocabulário no Linked Open Vocabularies (LOV) e da quantidade de ocorrência dos vocabulários em datasets tanto dentro quanto fora do contexto acadêmico. Os datasets utilizados para a identificação de vocabulários foram encontrados em iniciativas Linked Data para o contexto acadêmico. Ao todo, foram identificados 102 vocabulários utilizados na descrição de dados e metadados para o contexto acadêmico, relacionados a variados tópicos: Pessoas e Organizações, Cursos e Formação, Recursos Acadêmicos e Institucionais, Projetos, Pesquisas, Coleções, Recursos de Multimídia, Páginas Web e Redes Sociais, Localização, Tempo e Eventos, Dados Estatísticos, Metadados e Outros. Assim, percebemos que a CI pode contribuir em diferentes vertentes relacionadas ao Linked Data, tais como na criação e disseminação de diretrizes sobre o uso de metadados, conciliadas a partir de práticas e estudos de usuário.
This work aims to identify the Linked Data vocabularies used to describe resources in academic contexts. It is a descriptive research, based on a quantitative approach to define indica-tors of popularity, as well as a documental approach for data gathering. We have identified vocabularies by means of aca-demic-context-based Web Sites and datasets. We have pro-posed popularity indicators based on the presence of vocabu-laries in the LOV dataset (Linked Open Vocabularies). It has also been taken into account the amount of occurrence of vocabularies in datasets both inside and outside the academic contexts. We have identified the main datasets used to identi-fy vocabularies in Linked Data initiatives for academic con-texts. We have found 102 vocabularies used to describe data and metadata for academic contexts, related to various topics such as People and Organizations, Courses and Training, Academic and Institutional Resources, Projects, Research, Collections, Multimedia Resources, Web Pages and Social Networks, Location, Time and Events, Statistical Data, Metadata, and Others. In the end, we can conclude that In-formation Science can contribute in different aspects for the Linked Data approach, such as in the creation and dissemina-tion of guidelines for metadata use, according to users’ stud-ies and practices.
