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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33917
Título: | Visualizando a literatura científica sobre COVID-19 |
Título(s) alternativo(s): | Visualizing the scientific literature on COVID-19 |
Autor(es): | Santos, Lucas Souza |
Orientador(es): | Alencar, Aretha Barbosa |
Palavras-chave: | Visualização da informação COVID-19, Pandemia de, 2020- Mineração de dados (Computação) Information visualization COVID-19 Pandemic, 2020- Data mining |
Data do documento: | 15-Jun-2023 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Campo Mourao |
Citação: | SANTOS, Lucas Souza. Visualizando a literatura científica sobre COVID-19. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2023. |
Resumo: | Devido a pandemia global de COVID-19, milhares de artigos científicos acerca da doença foram e continuam sendo publicados todos os dias. Contudo, essa incrível taxa de produtividade científica leva à sobrecarga de informações, o que torna mais difícil para os pesquisadores, médicos e os demais profissionais da área da saúde acompanharem as últimas descobertas científicas e a evolução dessa área de pesquisa. Nossa habilidade de gerar e armazenar dados aumenta a uma taxa mais rápida do que nossa capacidade de analisá-los e, se nenhuma informação for extraída, o armazenamento terá sido inútil. Em vista disso, a visualização de informação, sem dúvida, tem sido amplamente utilizada na cobertura da pandemia de coronavírus, pois ela amplia a capacidade cognitiva do ser humano em processos de exploração de dados, favorecendo assim o acesso à informação. Quando acoplada a estratégias analíticas oriundas da mineração de dados, a visualização tem seu potencial maximizado, pois permite associar a capacidade computacional com o conhecimento e capacidade de perceber padrões do ser humano. Sendo assim, este estudo visa, por meio de técnicas de visualização de informação e mineração de dados, analisar de forma exploratória a literatura científica sobre COVID-19 durante a pandemia global da doença. Assim, diferentes tipos de análises podem ser realizadas para alcançar esse objetivo, incluindo análise de coautoria, com o fim de mostrar os relacionamentos ocultos de colaboração em pesquisa; e análise geoespacial, para representar os dados geográficos relacionados aos artigos. Contudo, é necessário a realização de algumas atividades que precedem e acompanham esse processo de análise, como a obtenção dos artigos científicos a serem usados como objeto de estudo, a preparação dos dados coletados, e a escolha das técnicas de visualização a serem aplicadas nos dados. |
Abstract: | Due to the global pandemic of COVID-19, thousands of scientific articles about the disease were and continue to be published every day. However, this incredible rate of scientific productivity leads to information overload, which makes it more difficult for researchers, physicians and other healthcare professionals to keep up with the latest scientific discoveries and developments in this area of research. Our ability to generate and store data increases at a faster rate than our ability to analyze it, and if no information is extracted, the storage will have been useless. In view of the above, information visualization has undoubtedly been widely used in the coverage of the coronavirus pandemic, as it expands the cognitive capacity of the human being in data exploration processes, favoring access to information. When coupled with analytical strategies derived from data mining, visualization has its potential maximized, as it allows associating computational capacity with knowledge and the human ability to perceive patterns. Therefore, this study aims, through information visualization and data mining techniques, to analyze in an exploratory way the scientific literature on COVID-19 during the global pandemic of the disease. Thus, different types of analyzes can be performed to achieve this objective, including co-authorship analysis, in order to show the hidden relationships of research collaboration; geospatial analysis, to represent the geographic data related to the articles. However, it is necessary to carry out some activities that precede and accompany this analysis process, such as obtaining scientific articles to be used as an object of study, preparing the data collected, and choosing the visualization techniques to be applied to the data. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33917 |
Aparece nas coleções: | CM - Ciência da Computação |
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