Pesquisa 4.0 : confluência entre integração e cooperação na descoberta de informação científica

Abstract

O presente trabalho de investigação visa a conceção e avaliação de um modelo de pesquisa de informação bibliográfica, em que não apenas o documento (livro, artigo, dissertação, tese, etc.) é elemento de referência mas, para além dele, o utilizador em si e toda a sua envolvente (pela informação que adiciona aos registos, discussão sobre os mesmos, nos mesmos ou em redes sociais em que os tenha partilhado, pela criação e adição de recursos a listas públicas, que os restantes utilizadores, com ou sem login efetuado, podem consultar, sindicar ou seguir, assumindo uma dimensão crucial de geração de informação adicional pelos próprios utilizadores do sistema (potenciada por agentes informáticos agregadores de informação), promovendo redes sociais e dando visibilidade a comunidades existentes ou à criação de novas. A comunidade científica passa por uma das fases mais dinâmicas e exigentes da sua existência. Nunca na sua história, a comunidade foi tão extensa, nunca se publicou tanto como atualmente, nunca o ciclo de vida do conhecimento foi tão curto. Novos dados, novas interpretações, novas teorias e novos membros surgem todos os dias: o número de publicações é imenso e nem sempre é evidente operacionalizar uma estratégia de pesquisa que se revele eficaz e eficiente, de modo a obter informação relevante e significativa. É neste contexto que neste estudo se propõe um Modelo para um Serviço que agregue um conjunto significativo de recursos dispersos, mas mais do que isso, promova a lógica de cooperação dos utilizadores desses recursos, que estes possam usufruir dos comentários dos que já os usaram, que possam acrescentar valor, visualizando a rede social de cada um desses recursos. Deste modo, propõem-se a designação de “Pesquisa 4.0” para este novo paradigma de pesquisa e descoberta, resultante de uma dinâmica social e natural de quatro elementos – o investigador, os documentos, os utilizadores (seus pares, com interesses comuns) e o mapeamento semântico dos metadados (vários milhões de registos indexados localmente); em plena interação potenciada pelo sistema, estes quatro elementos geram uma rede social dinâmica, autossustentável e com garantia de preservação futura; uma rede social não só de atores humanos como de recursos, mas acima de tudo, de um capital social e cultural superior. Tomou-se como ponto central o acervo bibliográfico presente nas bibliotecas da Universidade de Aveiro e o “ecossistema” de utilizadores e utilização do mesmo, complementando este, e na medida em que tal foi viável, com informação proveniente de outras fontes, quer a nível de resultados finais, quer ao nível do auxílio na pesquisa (guidance). Pretendeu-se deste modo avaliar o grau de potenciação e facilitação no processo da descoberta de informação resultante da combinação destas duas componentes, integração e cooperação. Partindo da Questão de Investigação Inicial procedeu-se à composição de um Modelo Conceptual inicial elaborado com o conhecimento oriundo da revisão da literatura e da prática profissional do investigador. Entre 2010 e 2018 foram recolhidos dados em 3 momentos-chave, que pela sua análise, permitiram refinar e assim avançar uma proposta final do modelo, recorrendo a dois Inquéritos por Questionário, um extenso levantamento inicial em Janeiro/Fevereiro de 2010 (com mais de 4.200 respostas completas) e um final em Julho/Agosto de 2018, complementados por quatro Focus Groups realizados entre Fevereiro e Março de 2013. Da análise dos resultados obtidos no primeiro Inquérito e da sua apresentação e discussão em Comunidade (Conferências e Escolas Doutorais), partiu-se para a implementação dos elementos estruturais do Modelo Conceptual refinado daí resultante. Para tal recorreu-se ao sistema Open Source VuFind, tendo-se envolvido a/na comunidade internacional do mesmo nessa implementação e análise, ao longo de mais de 2 anos, entre 2011 e 2013, o que viria a facilitar a realização dos Focus Groups, usando o mesmo como sistema de demonstração base (com cerca de 8,5 milhões de registos carregados e as componentes de votação, partilha e discussão, desenvolvidas pelo autor para a Comunidade VuFind, já implementadas), complementado com componentes conceituais. Da realização dos Focus Groups (Profissionais da Biblioteca [afetos aos SBIDM-UA], Alunos de Licenciatura [1º Ciclo], Alunos de Pós-Graduação [2º e 3º Ciclos] e Docentes e Investigadores) resultou não só a confirmação do obtido com o Inquérito Inicial (mas com uma análise mais detalhada e entendimento do “porquê”), mas acima de tudo uma resolução muito prática quanto ao Modelo Conceptual a propor: um denominador comum foi o dos seus participantes considerarem que, quer as componentes participativas, quer as componentes de Comunidade / Grupos temáticos, detêm valor na Descoberta de Informação via Recomendação de outros recursos, mas preferem que na sua grande maioria sejam funcionalidades/serviços opcionais, dando aos seus utilizadores total controlo sobre as mesmas (se estão ativas ou não no seu perfil). Apesar de diferentes, com o primeiro inquérito a incidir também nos hábitos de pesquisa dos utilizadores da UA, o último tinha as mesmas perguntas relativas à presença em redes sociais e sobre as funcionalidades de cooperação (componentes Participativas e de Comunidades). O elevado alinhamento dos resultados obtidos em 2018 com os de 2010 (perguntas comuns a ambos) foi algo que surpreendeu, mas que veio validar uma grande parte do Modelo Conceptual inicial (funcionalidades base) e reafirmar a importância relativa percecionada das funcionalidades e componentes cooperativas. O Modelo Conceptual refinado proposto, resultante dessa análise, é agora composto por 3 camadas, cada uma representado os 3 componentes alvo desta investigação: a integração de recursos de várias fontes, com metadados de qualidade, constitui a base do Serviço, a participação dos utilizadores, nomeadamente pela adição de informação extra (tags e análises críticas) ou pela votação, dota o Modelo Conceptual ora proposto (a Descoberta) de mais dados que permitem uma recomendação mais refinada e de superior qualidade, e por fim, as Comunidades dotam o sistema do derradeiro nível de Descoberta ao tirarem o máximo proveito da participação dos seus membros ou informação adicionada por terceiros, ao mesmo tempo que a potencia e coloca em contexto a “inteligência” dos dados recolhidos nos níveis 1 e 2 (que podem ser imensos, Big Data), e logo uma recomendação muito mais certeira e pertinente para essa determinada comunidade de utilizadores. Isto é, potencia uma superior Inteligência Artificial (“AI”, em Inglês) na recomendação de recursos relacionados, pela sua relevância num determinado contexto ou interesse do utilizador. O termo ora proposto, “Pesquisa 4.0”, é um paralelo à Web 4.0 (Internet das Coisas / IoT), não só pelo paradigma em que os documentos são eles próprios atores na rede (as "Coisas" na Web 4.0), com representação digital (alguns como digital twins, outros a nascerem já 100% no digital) e a terem também eles Ubiquidade, Identidade e Ligação, tal como as "Coisas" na Web 4.0, mas também pela integração de dados semânticos de várias fontes com os dados de utilização dos próprios documentos, para se obter um nível superior de Inteligência Artificial nessa recomendação, algo que é o rosto mais visível e de resultados mais práticos da Web 4.0 para os seus utilizadores.

This research work aims at designing and evaluating a model for an innovative bibliographic information search system (a Scientific Information Integration, Discovery, Recommendation and Access Service), where not only the document (book, article, dissertation, thesis, etc.) is the point of reference, but to a new extent, the users themselves and all their activities within the Service or in social networks, by sharing and commenting resources found in the Service, assuming a crucial dimension of generating additional information by the users of the system (enhanced by computer agents aggregators of information), fostering social networks and communities of practice. It is intended by this project to enable UA’s Libraries to better perform the role reinforced by the Bologna Process, of complementary space for informal learning, socially facilitated by its users, enabling information discovery and sharing. The scientific community is undergoing one of the most dynamic and demanding times of its existence. Never in its history, the community was so extensive, never published as much as today, never the knowledge life cycle was so short. New data, new interpretations, new theories and new members emerge every day: the number of publications is immense, and it is not always clear how to construct a search strategy that proves to be effective and efficient, so to obtain relevant and significant information. In addition to the study, design, selection and assessment of each component and the system as a whole, it aimed at identifying the participatory, collaborative habits of this system’s users and potential capital gains in the creation and identification of communities focused on the several areas of research covered by the University of Aveiro, by aggregating significant sets of resources and services that until now were dispersed, powering them with innovative features, some of them a mashup made of data obtained in real time from external services, but more than that, to promote the logic cooperation of users of such resources, whom can take advantage of comments from those that have used them before, but also can add value and see the local indexed resources’ social network. Thus, it is advanced the term "Search 4.0" for this new paradigm of search, discovery, access, recommendation and sharing of resources, resulting from a natural social dynamic amongst the four key elements – user, resources, semantic mapping of metadata (several million records indexed locally) and user’s communities (their peers, users with common interests). In full interaction enhanced by the system, these four elements generate a dynamic social network, self-sustainable and with guarantee of future preservation, a social network not only of human actors but also resources taking themselves the role of actors, much like “Things” on the Web 4.0. Taken as the central point is the bibliographic collection of UA’s libraries and the "ecosystem" of users and their use of the same, added with, to the extent where it was feasible, information from other sources, both at the level of the end results or as an aid to the search itself (guidance). Hence, it is intended by this research to evaluate the degree to which information discovery is levered and made easier by combining information integration and participatory, cooperative components. Starting from the Initial Research Question, an initial Conceptual Model was elaborated, built upon the knowledge originated from the literature review and the researcher’s professional practice. Between 2010 and 2018 data was collected in 3 key moments: two Surveys per Questionnaire (an extensive initial survey in January/February 2010 – more than 4,200 complete responses, and a final in July/August 2018), complemented by four Focus Groups held between February and March 2013; their results’ analysis allowed refining and thus advance a final proposal for that Conceptual Model. Considering the outputs of the results obtained in the first survey analysis, and its presentation and discussion in the Community (Conferences and Doctoral Summer Schools), the structural elements of the refined Conceptual Model resulting from that analysis started to be designed and implemented. For that purpose, VuFind Open Source solution was used, being the researcher actively involved with VuFind international community during its implementation and analysis, over more than 2 years (between 2011 and 2013). Having this system in a full production ready status, it enabled the Focus Groups to take place, using that implementation as a base demonstration service (with more than 8,5 million loaded records and the Rating (stars), Sharing and Discussion components, developed by the author for the Vufind community, already implemented and fully functional), complemented with conceptual components. From the four Focus Groups (Library Professionals [SBIDM-UA], Undergraduate Students [1st cycle], Graduate Students [2nd and 3rd cycles] and Professors and Researchers) resulted not only the confirmation of the results obtained within the initial survey (but with a more detailed analysis and understanding of the “why”), but above all, a very practical resolution regarding the Conceptual Model to be proposed: a common denominator was that their participants considered both the participatory components, and the components of Community/Thematic groups, do retain value in Information Discovery via recommendation of other resources; yet, they do prefer most of these features/services to be optional, holding this way full control over them (whether they are active or not in their profile). Although different, with the first survey also focusing on the search habits of UA users, the latter had the same questions concerning their presence in Social Networks and their valorisation of the cooperation functionalities (participatory components and Communities). The results obtained in 2018’s perfect alignment with those of 2010 (questions common to both) was a surprise, but thus validating a large part of the initial Conceptual Model, particularly in relation to the basic functionalities, reaffirming also the perceived importance of such features and cooperative components. The proposed refined Conceptual Model, resulting from the analysis of data collected over these 8 years, is now composed of 3 layers, each representing the three components of this research: the integration of resources from various sources (which with quality metadata, constitutes the basis of the service), the participation of users, notably by the addition of extra information (tags, comments and analysis) or by voting, endows the Conceptual Model proposed (the Discovery) of more data that allows a more refined and superior quality recommendation. Finally, Communities grant the system with the ultimate level of Discovery by taking full advantage of its members participation or information added by third parties, at the same time that it powers and puts in context the “intelligence” of the data collected in the first 2 layers (which can be immense, Big Data), hence providing a much more accurate and pertinent recommendation to that particular community of users. That is, it potentiates a superior Artificial intelligence (“AI”) in the recommendation of related resources, due to its relevance to a certain context or interest of the user. The term proposed, “Search 4.0”, is a parallel to Web 4.0 (Internet of Things/IoT). Firstly, per the resemblances with the paradigm mentioned above, where documents are themselves actors in the network (the “Things” on the Web 4.0), that have a digital representation (some as digital twins, others already born 100% digital), and also have Ubiquity, Identity and Connection (Web 4.0 is all about establishing connections and the ubiquitous activities carried out in those connections), such as the “things” on the Web 4.0; secondly, by integrating semantic data, from various sources, with data captured from documents’ use, it obtains a higher level of Artificial Intelligence on this recommendation, something that is the most visible aspect and that holds Web 4.0’s most practical results for the final users.