aula 3- web semÂntica pÓs-graduaÇÃo em jornalismo contemporÂneo prof. ms. douglas galan
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CULTURA DIGITAL E MDIAS INTERATIVAS
CULTURA DIGITAL E MDIAS INTERATIVASAULA 3- WEB SEMNTICA
PS-GRADUAO EM JORNALISMO CONTEMPORNEO
PROF. MS. DOUGLAS GALANWEB SEMNTICACONCEITO DE GRANDE ACEITAO PARA O FUTURO DA WEB
EXTENSO DA WEB ATUAL
MAIOR INTERAO ENTRE COMPUTADORES E HUMANOS
SEMNTICA = SENTIDO PARA DADOSPONTOS:
1 - ONTOLOGIAS2 - METADADOS3 - AGENTES
TIM BERNERS-LEE: PAPAI!
WWW: WORLD WIDE WEBWeb surgiu de diversos projetos anteriores: Doug Engelbart, Ted Nelson, Vanevar Bush.
Nasce no laboratrio de pesquisa de CERN, em Genebra, na Sua.
Texto no linear, no sequencial, em que cada leitor no tivesse necessariamente que ler me ordem determinada
Recursos: teia (emaranhado), hiperlinks e pginasESTGIOS DA WEBCARACTERSTICAS GERAIS: arquitetura ilimitada e descentralizada; protocolo aberto; rede aberta e cooperativa.
WEB 1.0 (DADOS E PGINAS)
WEB 2.0 (REDES E CONTATOS)https://www.youtube.com/watch?v=YuWCvGBQXJw
Evoluo da Web 1.0 a 2.0Web 1.0Web 2.0foco em software
foco em servios baseados em dados
pequeno nmero de grandes canaisGrande nmero de pequenos ca-nais dedicados aos consumidores
concentrao de servidores
grande escalabilidade
Web 3.0: Web semnticaIndivduo transitando entre campos com diferentes nveis de privacidade
Ferramentas colaborativas: interligao de bancos de dados distintos
Inteligncia do sistema
Evoluo da Web 2.0 a 3.0Web 2.0 Web esttica
- Repositrio de dados sem estrutura
Exemplo: Buscadores buscam sem saber do que se trata
- Alguns programas podem ser capazes de fazer um senso parcial do contedo da web
Web 3.0 - caractersticassemntica dinmica
- Significado na relao entre dados- Algoritmos vo relacionar palavras e cdigos- Qualquer contedo produzido ser ligado a outros contedos- Presena de agentes autnomos- Nova gerao de agentes inteligentes para cooperar interativamente com os humanos, ajudando-os a atingir seus objetivos mais eficientemente do que faria sem esse recurso
WEB SEMNTICA - OBJETIVOSO objetivo permitir sistemas de gerncia de conhecimento muito mais avanados
A informao est disponvel, mas fracamente estruturada
Nvel de integrao e troca de dados muito superior ao que se tem atualmente
Tecnologias: RDF, RDFS, Oil, OWL e lgicas de descrio1 - METADADOSDADOS SOBRE DADOS
Metadados so dados sobre dados. O termo se refere a qualquer informao utilizada para a identificao, descrio e localizao de recursos
So informaes sobre um documento: data, autor, editora, etc.
Metadados so criados, modificados e descartados durante a vida til do recurso a que se referem
No ambiente digital, so criados por programadores
2- ONTOLOGIAS uma especificao formal e explcita de uma conceitualizao compartilhada Gruber
Demanda:compartilhamento da informaopossibilidade de reuso do conhecimentonecessidade de uma metodologia sobre a ontologiacientistas da computao esto buscando uma metodologia para o desenvolvimento de ontologias para a web semntica = ENGENHARIA DE ONTOLOGIAS3- AGENTES Aumento da complexidade dos softwaresNatureza distribuda do hardware, faz com os softwares tenham a capacidade de antecipar, prever e se adaptar melhor para se adequar s necessidades de seus usuriosSEGUNDO O MIT:Agentes de software so:Semi-autnomos;ProativosAdaptativos;Duram mais;Comportam-se mais como um assistente do que como uma ferramentaSEGUNDO TIM BERNERS-LEEAgentes de software sero os responsveis por coordenar tarefas de busca, comparao e negociao na rede, reduzindo enormemente o esforo realizado pelos usurios.
********************************************************Porm, agentes no sero totalmente autnomos, faro apenas a parte pesada da investigao, apresentado resultados ao usurioBenefcios da Web SemnticaUma promessa da web semntica viabilizar agentes pessoais que possam tomar conta de vrias tarefas para seus usurios
Ajuda na evoluo do conhecimento humano como um todo
Muito favorvel ao comrcio eletrnico, tanto B2C como B2BDESAFIOS DA WEBSEMNTICAPontos de Discusso
Mesmo linguagens aparentemente parecidas, como Javascript e Java, no so correspondentes e possuem grandes diferenas entre seus sistemas
A interface entre as linguagens nunca foi muito bem compreendida. Sempre se escolheu usar uma linguagem ou outra
Converso entre formatos causa perda de tempo na computao e abre espao para erros de semntica entre dados
Dificuldade de resolver problemas entre as mltiplas linguagens: se algo d errado entre as mltiplas linguagens como apontar culpados?
WEB FUNCIONALIDADENESSA TRANSIO...
ser necessria uma integrao entre a semntica esttica e a semntica dinmica
o volume de informaes um mero dado no conhecimento
princpio da equivalncia entre as semnticas
Converso SemnticaUsurios vo produzir dados:Informaes pessoais do usurio produziro automaticamente alteraes nos sistemas
Agentes iro gerar semntica dinmica: Metadados sero computados por agentes inteligentes
Uma ativa rea de pesquisa est desenvolvendo agentes que leem pginas da Web que contm linguagens naturais e textos formatados entendidos por humanos e computam metadados usando conhecimentos maqunicos para inferir invlucros que descrevem a estrutura do texto
Exemplos: Tpicos semiautomticos de categorizao e sumarizao
Edio WebEsse movimento ir produzir:
* A modificao de pginas e dados* O desaparecimento de pginas e dados* Um novo modo dinmico e cooperativo de respostas e soluo de problemas* Criao de metadados para os contedosSoluestags
microformatosleitura de dados para uma busca melhor orientadaex: google webmasters tools(mas ferramenta que no considera dados de redes sociais)como indexar seu site
linguagens unificadoras:water calais (www.opencalais.com)
WATER: um modelolinguagem que integra a semntica esttica semntica dinmica
um superconjunto de HTML que herda todas as capacidades dessa linguagem de programao
promove uma transio suave do texto para o cdigo
apresenta pouca diferena entre marcao, dados e cdigo
sistema dinmico de leitura que cria um objeto mais rpido e usa menos memria do que um copy-down
Problematizaes Semnticasescalas de sentido existem em todas as linguagens, sistemas de comunicao, mdias etc.
de que semntica estamos falando quando falamos de web semntica?
quo inteligentes so os sistemas inteligentes?
quo plural o conhecimento coletivo?PONTOS DE DESTAQUEtrocas de pontos de vista so essenciais na formao do conhecimento e isso determinante para o comportamento organizacional
a variedade de tecnologias e a escala de investimentos que esto sendo aplicadas em processos de codificao do conhecimento, investimentos cujos objetivos so:a criao de uma memria individual e organizacionala reproduo de prticas de sucesso no contexto organizacionala reconstruo da explorao e da descoberta do conhecimento
Escalas de Influnciaindividual
aponta trs insuficincias:
a capacidade de codificao por indivduos mais habilitados poderia mudar os dadosas ferramentas de armazenamento no absorvem registros de voz, gestos ou expresses faciaiso sentido muda constantemente e o conhecimento codificado pode ficar desatualizado26Escalas de Influnciagrupal
pode haver dificuldades de acordos no entendimento de expresses, o que levaria necessidade de uma autoridade processualmbito Socialmemria coletiva cria contextos culturais
pontos positivos:comunidades abertaspossibilidade de especializao
pontos negativos:filtro parcial: deveria haver grupos coletivos de controledificuldades de encontrar um conjunto em comum de regras processuais que governem esforos coletivosdificuldade de estabelecer fronteiras para contribuies aceitveisisso acaba transformando grupos abertos e virtuais em sociedades epistmicas, com arbitrariedade de princpios de incluso e excluso28MARCO CIVILReferncia mundial para legislaes na web
Evento Net Mundial: governana na Internet
Neutralidade na web: trafego de qualquer dado, sem interferncias
Quem se responsabiliza pela publicao o usurio, sem interferncia dos donos do site
Quem toma conta dos bancos de dados?
Paradoxo Produtivotransmisso de contedos simblicos atravs de notaes matemticas (01010101) e cdigos
melhorias com o objetivo de alcanar eficincias dinmicas em processos de codificao (aprendizado e adaptao social mtua) 30JORNALISMO EM BANCO DE DADOS (Daniela Osvald)-Textos em sentido semitico
LEV MANOVICH (The language of new media)
- Texto com representao numrica-Texto como modularidade (escalas) -Texto com automatizao (algoritmos)-Texto com variabilidade (diferentes verses)- Transcodificao (mudana de cdigos)
31JORNALISMO EM BANCO DE DADOS (Daniela Osvald)Base de dados como centros para novas linguagens e formatos jornalsticos
Capacidades imersivas, como nas linguagens dos games, onde ocorrem decises em conjunto com algoritmos
Formatos como interfaces para os bancos de dados32APRESENTAO DA NOTCIAFormato: mosaico (portais)
Formato: feeds e listas (mobile)
Formato: hipermiditico (sites, portais etc.)
Formato: grfico (web desing)
Formato: geolocalizao (mapas)
Formato: discurso e tnica das mdias sociais
33RefernciasBerners-Lee, T. & Fischetti M. Weaving the Web Review by Tamara Carson (2003)
Clarke, R. (2008). Web 2.0 as Syndication.Journal of theoretical and applied electronic commerce research,3(2), 30-43. SciELO Chile. Retrieved from http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-18762008000100004&lng=en&nrm=iso&tlng=en
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