Avaliação da similaridade semântica entre classes de entidades espaciais, representadas numa ontologia ad-hoc

^aTese^bDout. em Ciência da Informação Universidade de Brasília. Departamento de Ciência da Informação e Documentação

Orientador: Müeller, Suzana Pinheiro Machado

A relação de similaridade semântica desempenha papel nos sistemas de informação, por permitir a identificação e o tratamento de entidades ou de coisas que estão conceitualmente próximas. Dessa forma, tal relação constitui a base para projetar mecanismos de recuperação de informação que satisfaçam às necessidades dos usuários. Nos sistemas de informações geográgicas (SIGs), até recentemente, os trabalhos de avaliação de similaridade entre entidades espaciais têm evidenciado tão-somente as características geométricas dessas entidades, as quais sempre recebem um tratamento isolado ou independente das relações semânticas subjacentes, com a finalidade de modelá-las em esquemas de bases de dados, que apresentam limitações em relação às propriedades cognitivas que a relação de similaridade semântica suscita, valendo citar a assimetria e a dependência contextual. O presente trabalho seguiu uma linha de pesquisa do Curso de Ciência da Informação Espacial da Universidade do Maine (EUA), cujo objetivo é estudar formas de inserir semântica em SIGs. As hipóteses que surgem nesta linha de pesquisa indicam que é possível (sob determinadas condições) simular num computador o senso humano de julgamento de similaridade de entidades espaciais. Na presente tese, numa primeira etapa, analisaram-se algumas tentativas de sobrepujar as limitações em relação às propriedades cognitivas do modelo vetorial. Numa segunda etapa, acolheram-se as condições de pesquisa sugeridas por RODRÍGUEZ (2000), relacionadas à avaliação da similaridade semântica de entidades espaciais representáveis em bases de dados. Nada mais oportuno, de vez que, num período de trinta anos ou mais da recente história dos SIGs, grandes acervos de dados têm sido formados e muitos aplicativos de geoprocessamento têm sido desenvolvidos pelos enfoques tradicionais de tratamento da informação geográfica, de base geométrica, sem grandes compromissos de compatibilidade entre si (interoperabilidade) num nível semântico. E é justamente na interoperabilidade (em bases semânticas) que a linha de pesquisa seguida nesta tese é muito promissora, prevendo-se, num futuro próximo, a integração de dados oriundos de diferntes SIGs por agentes inteligentes. Para confirmar a hipótese de pesquisa, os instrumentos utilizados foram: um questionário e um protótipo de extensão ao modelo de similaridade semântica de RODRÍGUEZ (2000), o MSS. A primeira versão deste protótipo teve o objetivo de auxiliar o entendimento do fenômeno da similaridade semântica e de gerar as variáveis do experimento. O modelo matemático desta primeira versão seguiu o enfoque vetorial de alguns autores. A finalidade da segunda versão do protótipo foi a de avaliar a similaridade semântica entre classes de entidades espaciais. O campo de observação bifurcou-se em duas unidades de observação: a primeira foi formada por entidades espaciais de uma região do Brasil (Faxinal-PR), que foi mapeada por técnicas modernas de Engenharia Cartográfica. Estas entidades foram representadas numa base de dados orientada a objetos. A segunda unidade foi constituída por um grupo homogêneo de engenheiros e técnicos de Cartografia Automatizada, que foram submetidos a um questionário de avaliação sobre a similaridade entre as entidades citadas. A principal contribuição deste trabalho, além da já mencionada investigação sobre o estado atual das pesquisas congêneres sobre similaridade semântica e ontologias, foi estender o MSS para capacitá-lo a mensurar a similaridade de semântica entre os objetos modelados numa base de dados espaciais. A base dessa avaliação não se refere às feições geométricas das entidades espaciais, mas aos termos (nomes) que as representam num subconjunto do modelo conceitual criado pela Diretoria de Serviço Geográfico do Exército Brasileiro (DSG) para a folha Faxinal