Resumo AbstractApresenta análise transversal de folksonomias para estudo da linguagem dos usuários de informação na área

O crescimento exponencial na produção e armazenamento da informação tem gerado uma constante modificação no comportamento informacional dos usuários, sendo necessária a utilização de métodos que auxiliem na coleta de informações sobre esses usuários. A análise de logs é um desses métodos ao permitir identificar as ações dos usuários de um sistema de informação. O presente trabalho tem como objetivo analisar, por meio da metodologia de análise de logs, o comportamento de busca dos usuários em sistemas de informação do Portal LexML. Compõem o corpus de análise 882 logs divididos em 236 jornadas de usuário. Percurso metodológico ocorreu em quatro etapas: Estruturação e Organização; Classificação e Seleção; Validação; Análise Estatística; e Análise das Jornadas dos Usuários. Como resultados foram observados: (a) baixa interação com o sistema e com alto índice de expressões modificadas na construção das expressões e estratégias de busca dos usuários; (b) a construção de estratégias que em sua maioria partem do geral para o específico; (c) uso de numeração jurídica como o recurso terminológico mais utilizado; (d) um baixo uso de booleanos e modificadores. Identificamos um perfil de usuário caracterizado por pesquisas simples com baixo índice de solicitação ao sistema. Conclui-se que a análise de logs é uma fonte de dados valiosa para o estudo do comportamento de busca em sistemas de informação, ao trazer uma gama de informações disponíveis passiveis de análise, fazendo desta uma metodologia importante no aperfeiçoamento do SRI e processo de indexação.

Introdução: Com a pandemia, o número de pesquisas sobre COVID-19 cresceu em um ritmo acelerado, obrigando o sistema de comunicação científica a aperfeiçoar-se diante das exigências de velocidade e eficiência na disseminação dos resultados científicos tornando a Ciência Aberta um ponto chave para alcançarmos o fim desta crise mundial. Objetivo: O presente estudo tem como objetivo analisar as iniciativas Transparência Covid-19 e Open Covid Pledge, trazendo à luz a discussão sobre dados abertos e propriedade intelectual no avanço da ciência, da colaboração científica e da socialização do conhecimento. Método: Trata-se de uma pesquisa descritiva com abordagem qualitativa, realizada por meio de revisão bibliográfica (2010 a 2021) e pesquisa documental, a fim de proporcionar uma análise crítica sobre dados abertos e propriedade intelectual. Resultados: A luta contra a pandemia destaca a importância de iniciativas, que buscam avaliar a qualidade da transparência de dados abertos disponibilizados pelos órgãos públicos, como também promover a participação social, fiscalizando e estimulando ações governamentais contribuindo na elaboração e condução de políticas públicas. O compartilhamento da PI tem um papel fundamental quando se coloca como instrumento de incentivo e não de barreira ao acesso a informações e dados para inovação tecnológica e avanço da ciência. Conclusão: Concluímos, que a discussão sobre dados abertos e PI, através de um olhar pela Ciência Aberta, nos mostra a importância destes no enfrentamento à pandemia sobre suas barreiras e usos para a área da Saúde e para sociedade no sentido de socialização e compartilhamento do conhecimento.

In the past two years, science has been mobilized around studies centered on the new pandemic phenomenon known as COVID-19, a variation of the coronavirus with higher transmission capacity and higher mortality. Thus, as a way of investigating the state of the art of this topic in the field of Information Science, this research sought to answer the following question: what is the Brazilian scientific production in Information Science regarding the COVID-19 pandemic? As main justification, we understand that systematically identifying and disseminating those studies may help the construction of an appropriate theoretical survey on the theme in the national scope. To support our research theoretically and methodologically, we reserved a section to explore Domain Analysis (DA). Proposed by Hjørland and Albrechtsen (1995) around Information Science, this approach allows us to analyze domains of knowledge from their social interactions as discursive communities. Then, we describe the context of information in health, specifically the COVID-19 pandemic context. This is a quali-quantitative research: we made a textual analysis of the keywords found in the articles that make up the corpus and applied bibliometric criteria to identify occurrence patterns of the most productive authors and journals. Being a descriptive-exploratory research, we aimed to describe how the pandemic phenomenon influenced textual production in the context of Information Science, seeking to better explore the theme and look for possible understandings and reflections about the subject. It was possible to infer that the scientific dissemination of knowledge around this theme is closely related to research in information in health, and it even includes a new term in this perspective: “infodemia” (infodemic), a term that is related to the vastness of information made available via the web, especially on social media. In addition to that, the incidence frequency of terms such as comunidade (community) and competência em informação (information competence)