CULTURA DIGITAL E MÍDIAS INTERATIVAS

Apresentação em tema: "CULTURA DIGITAL E MÍDIAS INTERATIVAS"— Transcrição da apresentação:

1 CULTURA DIGITAL E MÍDIAS INTERATIVAS
AULA 3- WEB SEMÂNTICA PÓS-GRADUAÇÃO EM JORNALISMO CONTEMPORÂNEO PROF. MS. DOUGLAS GALAN

2 WEB SEMÂNTICA CONCEITO DE GRANDE ACEITAÇÃO PARA O FUTURO DA WEB
EXTENSÃO DA WEB ATUAL MAIOR INTERAÇÃO ENTRE COMPUTADORES E HUMANOS SEMÂNTICA = SENTIDO PARA DADOS

3 PONTOS: 1 - ONTOLOGIAS 2 - METADADOS 3 - AGENTES

4 TIM BERNERS-LEE: PAPAI!

5 WWW: WORLD WIDE WEB Web surgiu de diversos projetos anteriores: Doug Engelbart, Ted Nelson, Vanevar Bush. Nasce no laboratório de pesquisa de CERN, em Genebra, na Suíça. Texto não linear, não sequencial, em que cada leitor não tivesse necessariamente que ler me ordem determinada Recursos: teia (emaranhado), hiperlinks e páginas

6 ESTÁGIOS DA WEB CARACTERÍSTICAS GERAIS: arquitetura ilimitada e descentralizada; protocolo aberto; rede aberta e cooperativa. WEB 1.0 (DADOS E PÁGINAS) WEB 2.0 (REDES E CONTATOS)

7 Evolução da Web – 1.0 a 2.0 Web 1.0 Web 2.0 foco em software
foco em serviços baseados em dados pequeno número de grandes canais Grande número de pequenos ca-nais dedicados aos consumidores concentração de servidores grande escalabilidade

8 Web 3.0: Web semântica Indivíduo transitando entre campos com diferentes níveis de privacidade Ferramentas colaborativas: interligação de bancos de dados distintos Inteligência do sistema

9 Evolução da Web – 2.0 a 3.0 Web 2.0 – Web estática
- Repositório de dados sem estrutura Exemplo: Buscadores buscam sem saber do que se trata - Alguns programas podem ser capazes de fazer um senso parcial do conteúdo da web

10 Web 3.0 - características semântica dinâmica
- Significado na relação entre dados - Algoritmos vão relacionar palavras e códigos - Qualquer conteúdo produzido será ligado a outros conteúdos - Presença de agentes autônomos - Nova geração de agentes inteligentes para cooperar interativamente com os humanos, ajudando-os a atingir seus objetivos mais eficientemente do que faria sem esse recurso

11 WEB SEMÂNTICA - OBJETIVOS
O objetivo é permitir sistemas de gerência de conhecimento muito mais avançados A informação está disponível, mas fracamente estruturada Nível de integração e troca de dados muito superior ao que se tem atualmente Tecnologias: RDF, RDFS, Oil, OWL e lógicas de descrição

12 1 - METADADOS DADOS SOBRE DADOS
“Metadados são dados sobre dados. O termo se refere a qualquer informação utilizada para a identificação, descrição e localização de recursos” São informações sobre um documento: data, autor, editora, etc. Metadados são criados, modificados e descartados durante a vida útil do recurso a que se referem No ambiente digital, são criados por programadores

13 2- ONTOLOGIAS “É uma especificação formal e explícita de uma conceitualização compartilhada” – Gruber Demanda: compartilhamento da informação possibilidade de reuso do conhecimento necessidade de uma metodologia sobre a ontologia cientistas da computação estão buscando uma metodologia para o desenvolvimento de ontologias para a web semântica = ENGENHARIA DE ONTOLOGIAS

14 3- AGENTES Aumento da complexidade dos softwares
Natureza distribuída do hardware, faz com os softwares tenham a capacidade de antecipar, prever e se adaptar melhor para se adequar às necessidades de seus usuários

15 SEGUNDO O MIT: Agentes de software são: Semi-autônomos; Proativos
Adaptativos; Duram mais; Comportam-se mais como um assistente do que como uma ferramenta

16 SEGUNDO TIM BERNERS-LEE
Agentes de software serão os responsáveis por coordenar tarefas de busca, comparação e negociação na rede, reduzindo enormemente o esforço realizado pelos usuários. ******************************************************** Porém, agentes não serão totalmente autônomos, farão apenas a parte “pesada” da investigação, apresentado resultados ao usuário

17 Benefícios da Web Semântica
Uma promessa da web semântica é viabilizar agentes pessoais que possam tomar conta de várias tarefas para seus usuários Ajuda na evolução do conhecimento humano como um todo Muito favorável ao comércio eletrônico, tanto B2C como B2B

18 DESAFIOS DA WEBSEMÂNTICA
Pontos de Discussão Mesmo linguagens aparentemente parecidas, como Javascript e Java, não são correspondentes e possuem grandes diferenças entre seus sistemas A interface entre as linguagens nunca foi muito bem compreendida. Sempre se escolheu usar uma linguagem ou outra Conversão entre formatos causa perda de tempo na computação e abre espaço para erros de semântica entre dados Dificuldade de resolver problemas entre as múltiplas linguagens: se algo dá errado entre as múltiplas linguagens como apontar culpados?

19 WEB FUNCIONALIDADE NESSA TRANSIÇÃO...
será necessária uma integração entre a semântica estática e a semântica dinâmica o volume de informações é um mero dado no conhecimento princípio da equivalência entre as semânticas

20 “Conversão” Semântica
Usuários vão produzir dados: Informações pessoais do usuário produzirão automaticamente alterações nos sistemas Agentes irão gerar semântica dinâmica: Metadados serão computados por agentes inteligentes “Uma ativa área de pesquisa está desenvolvendo agentes que ‘leem’ páginas da Web que contêm linguagens naturais e textos formatados entendidos por humanos e computam metadados usando conhecimentos maquínicos para inferir invólucros que descrevem a estrutura do texto” Exemplos: Tópicos semiautomáticos de categorização e sumarização

21 Edição Web * A modificação de páginas e dados
Esse movimento irá produzir: * A modificação de páginas e dados * O desaparecimento de páginas e dados * Um novo modo dinâmico e cooperativo de respostas e solução de problemas * Criação de metadados para os conteúdos

22 Soluções tags microformatos linguagens unificadoras: water
leitura de dados para uma busca melhor orientada ex: google webmasters tools (mas ferramenta que não considera dados de redes sociais) como indexar seu site linguagens unificadoras: water calais (

23 WATER: um modelo linguagem que integra a semântica estática à semântica dinâmica é um superconjunto de HTML que herda todas as capacidades dessa linguagem de programação promove uma transição suave do texto para o código apresenta pouca diferença entre marcação, dados e código sistema dinâmico de leitura que cria um objeto mais rápido e usa menos memória do que um “copy-down”

24 Problematizações Semânticas
escalas de sentido existem em todas as linguagens, sistemas de comunicação, mídias etc. de que semântica estamos falando quando falamos de web semântica? quão inteligentes são os sistemas inteligentes? quão plural é o conhecimento coletivo?

25 PONTOS DE DESTAQUE trocas de pontos de vista são essenciais na formação do conhecimento e isso é determinante para o comportamento organizacional a variedade de tecnologias e a escala de investimentos que estão sendo aplicadas em processos de codificação do conhecimento, investimentos cujos objetivos são: a criação de uma memória individual e organizacional a reprodução de práticas de sucesso no contexto organizacional a reconstrução da exploração e da descoberta do conhecimento

26 Escalas de Influência individual aponta três insuficiências:
a capacidade de codificação por indivíduos mais habilitados poderia mudar os dados as ferramentas de armazenamento não absorvem registros de voz, gestos ou expressões faciais o sentido muda constantemente e o conhecimento codificado pode ficar desatualizado

27 Escalas de Influência grupal pode haver dificuldades de acordos no entendimento de expressões, o que levaria à necessidade de uma autoridade processual

28 Âmbito Social memória coletiva cria contextos culturais
pontos positivos: comunidades abertas possibilidade de especialização pontos negativos: filtro parcial: deveria haver grupos coletivos de controle dificuldades de encontrar um conjunto em comum de regras processuais que governem esforços coletivos dificuldade de estabelecer fronteiras para contribuições aceitáveis isso acaba transformando grupos abertos e virtuais em sociedades epistêmicas, com arbitrariedade de princípios de inclusão e exclusão

29 MARCO CIVIL Referência mundial para legislações na web Evento Net Mundial: governança na Internet Neutralidade na web: trafego de qualquer dado, sem interferências Quem se responsabiliza pela publicação é o usuário, sem interferência dos donos do site Quem toma conta dos bancos de dados?

30 Paradoxo Produtivo transmissão de conteúdos simbólicos através de notações matemáticas ( ) e códigos <dfdkfjd_$> melhorias com o objetivo de alcançar eficiências dinâmicas em processos de codificação (aprendizado e adaptação social mútua)

31 JORNALISMO EM BANCO DE DADOS (Daniela Osvald)
-Textos em sentido semiótico LEV MANOVICH (“The language of new media”) - Texto com representação numérica -Texto como modularidade (escalas) -Texto com automatização (algoritmos) -Texto com variabilidade (diferentes versões) - Transcodificação (mudança de códigos)

32 JORNALISMO EM BANCO DE DADOS (Daniela Osvald)
Base de dados como centros para novas linguagens e formatos jornalísticos Capacidades imersivas, como nas linguagens dos games, onde ocorrem decisões em conjunto com algoritmos Formatos como interfaces para os bancos de dados

33 APRESENTAÇÃO DA NOTÍCIA
Formato: mosaico (portais) Formato: feeds e listas (mobile) Formato: hipermidiático (sites, portais etc.) Formato: gráfico (web desing) Formato: geolocalização (mapas) Formato: discurso e “tônica” das mídias sociais

34 Referências Berners-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), SciELO Chile. Retrieved from Fry, C., Plusch, M., & Lieberman, H. (2003). Static and dynamic semantics of the Web. Spinning the Semantic Web Bringing the World Wide Web to its Full Potential (pp ). MIT Press. Gruber, T. (2007). Collective knowledge systems: Where the Social Web meets the Semantic Web. Web Semantics Science Services and Agents on the World Wide Web, 6(1), Elsevier. Retrieved from Neumann, E., & Prusak, L. (2007). Knowledge networks in the age of the Semantic Web. Briefings in Bioinformatics, 8(3), Oxford Univ Press. Retrieved from Steinmueller, W. E. (2000). Will new information and communication technologies improve the “codification” of knowledge? Industrial and Corporate Change, 9(2), Retrieved from