Folksonomia como uma estratégia para Recuperação Colaborativa da Informação

Folksonomy as a strategy for Collaborative Information Retrievalpor Angel Freddy Godoy Viera e Isadora dos Santos Garrido

Resumo: Este artigo visa compreender a folksonomia não apenas como um fenômeno social, mas como uma ferramenta que pode vir a ser eficaz para a recuperação colaborativa da informação em ambiente web. A partir de pesquisa documental, é feita uma breve revisão de literatura sobre recuperação da informação com foco na recuperação colaborativa e outros aspectos inerentes das redes sociais formadas na web. Perspectivas de autores que estudam a folksonomia em diferentes abordagens são analisadas e nos auxiliam na compreensão das principais vantagens e limitações desta ferramenta para recuperação. Deste modo, compreende-se a folksonomia não apenas como “mais uma ferramenta” criada para atribuir valor e significado em metadados, mas que representa uma mudança fundamental no modo em que se pensa a organização da informação para a web. Conclui-se que a diversidade de opções de sistemas de organização e recuperação torna-se ilimitada com as possibilidades da web e que sistemas de etiquetagem colaborativa coexistirão com os tradicionais sistemas de recuperação da informação.Palavras-chaves: Recuperação da informação; Recuperação colaborativa da informação; Folksonomia..  

Abstract: This paper focuses on folksonomy not only as a social phenomenon, but as a tool that may be effective for collaborative information retrieval in the web environment. From a documental study, it includes a brief review of literature on information retrieval focusing on collaborative information retrieval and other inherent aspects in social networks formed on the web. Perspectives of authors who study folksonomy in different approaches are analyzed and help us to understand the main advantages and limitations of this retrieval tool. Thus, we do not only understand folksonomy as "another tool" designed to give meaning and value in metadata, but it represents a fundamental shift in how we think the organization of information to the web. We conclude that the diversity of options for organization and retrieval systems becomes unlimited with the possibilities of the web, and collaborative tagging systems will coexist with traditional information retrieval systems.Keywords: Information retrieval; Collaborative information retrieval; Folksonomy.   

“Language is a virus from outer space”(W. S. Burroughs)

 IntroduçãoPesquisadores da informação no mundo todo têm dedicado seus estudos sobre arquitetura da informação e sobre os modos como objetos informacionais podem ser organizados e representados na Web. Na literatura é possível encontrar tipos variados de abordagens referentes à folksonomia, desde a simples descrição da ferramenta, até o seu impacto no modo de comunicar e recuperar objetos digitais, às vezes até mesmo formando redes sociais.

A folksonomia é um neologismo cunhado por Thomas Vander Wal ao juntar as palavras “folks” (pessoas, em tradução livre) e taxonomia, embora alguns autores ainda contestem o termo taxonomia, uma vez que o mesmo é geralmente

estruturado hierarquicamente (apesar da possibilidade de poli-hierarquias, sua estrutura hierárquica é mantida) e a folksonomia não tem principio hierárquico, nem associativo. A informação pode ser organizada de diferentes formas no mundo digital, mas o que também nos questionamos é se a folksonomia pode atuar como um tipo de estratégia para recuperação colaborativa da informação. Neste artigo, o referencial teórico consistirá de pesquisas que revisitaram os temas de recuperação da informação, recuperação colaborativa da informação, organização da informação e folksonomia.

De acordo com Gil (2002) a metodologia do trabalho pode ser considerada como pesquisa documental. Moreira (2005) define a análise documental como o processo de identificação, verificação e apreciação de documentos para determinado fim, sendo ao mesmo tempo método e técnica, uma vez que “método pressupõe o ângulo escolhido como base de uma investigação. Técnica porque é um recurso que complementa outras formas de obtenção de dados” (Moreira, 2005, p. 271-272). Existirão algumas observações, reflexões e interpretações sobre a literatura a ser analisada, portanto a pesquisa também pode ser considerada qualitativa.

O artigo está estruturado em três partes principais. A primeira parte discorrerá sobre Recuperação da Informação e algumas definições, diferenciando-a também da Recuperação Inteligente da Informação. Em seguida, será abordada a Recuperação Colaborativa da Informação, introduzindo a segunda parte do trabalho que será sobre a questão da Colaboração em ambientes web. É feita uma breve definição de Redes Sociais Colaborativas e também sobre crowdsourcing, que é um dos principais fenômenos que potencializam a ferramenta da folksonomia. O posicionamento do profissional bibliotecário perante a colaboração e recuperação colaborativa da informação também é discutido através da análise dos trabalhos de Talja (2002) e Holley (2009).

Buscando compreender a visão de alguns autores sobre o tema e suas diferentes abordagens, a terceira parte discorre sobre características e definições sobre a folksonomia enquanto ferramenta web. Suas funções, vantagens e limitações também serão delineadas. É inegável que a aplicação de folksonomia em um sistema para recuperação da informação, navegabilidade (browsing) e “encontrabilidade” (findability) demonstra uma grande mudança na forma de pensarmos a organização, o que leva também a refletir sobre as mudanças estruturais por trás desta ferramenta tecnológicas, sociais e até mesmo culturais.

Em sua conclusão, esta pesquisa procurou compreender alguns aspectos desta ferramenta, no entanto, no caminho desta compreensão – como é o caminho de todo processo de reflexão – mais questionamentos surgiram. Podemos entender a folksonomia como um modo de organização que difere radicalmente dos modelos propostos para a Recuperação da Informação? Em que sentido? Seria o principal objetivo da folksonomia a recuperação da informação per se ou ela poderia ser considerada apenas mais uma possibilidade enquanto ferramenta para organização, visualização e possível recuperação da informação?

Tendo em vista o seu acesso, compartilhamento e recuperação da informação – entre outros aspectos positivos como utilização de linguagem natural, formação

de comunidades e senso de responsabilidade por parte dos usuários – na conclusão compreendemos que a folksonomia pode ser considerada um sistema de organização da informação um tanto quanto atípico, apesar de funcional.

Recuperação da InformaçãoParece simples e objetiva a ideia de Recuperação da Informação (RI): indexar e armazenar toda a informação necessária para posterior recuperação apenas da parcela relevante. No entanto, ao estudarmos a recuperação da informação com um pouco mais de profundidade, é possível perceber que seus processos envolvem não apenas um bom Sistema de Recuperação de Informação (SRI) como também atores que participam de seu funcionamento, mantendo o sistema ativamente. A princípio, em um processo de RI a função de busca compara as representações dos documentos com as expressões de busca dos usuários e recupera itens que fornecem a informação procurada, não significando que o resultado seja sempre relevante.

Lancaster (1986, p. 131) entende que, para avaliar a efetividade de um sistema de recuperação, devemos determinar o quão bem ele encontra as necessidades dos usuários, levando em consideração também critérios de performance como: qualidade (medida pela revocação e precisão), esforço (usabilidade do sistema ou até mesmo seu custo de uso) e tempo de resposta. Para o autor, todos os usuários de um sistema de recuperação de informação têm pré-requisito em comum: esperam que o sistema seja capaz de recuperar documentos relevantes que contribuam a satisfação de suas necessidades informacionais.

Os modelos clássicos de sistema de recuperação de informação estudados tanto pela área de Ciência da Informação, quanto da Ciência da Computação, são os modelos Booleano, Vetorial e Probabilístico. O Clustering é uma abordagem da Ciência da Computação para classificação de documentos em uma coleção, baseada nos conteúdos da coleção. “Clustering explora os relacionamentos dos documentos da coleção computando a similaridade entre cada par de documentos na coleção. Usando a informação de similaridade, o clustering pretende dividir uma coleção de documentos em grupos (clusters)”. (Taylor, Joudray, 2009, p. 404). Svenonius (In: IBICT, 1996) entende que os princípios por trás da análise de clustering têm sua origem filosófica na teoria wittgensteiniana da formação de classes por parentesco e semelhança.

Baeza-Yates e Ribeiro Neto (1999) definem as funções básicas de um sistema de recuperação de informação como a representação, armazenamento, organização e acesso à informação e compreendem que as pesquisas são voltadas à modelagem, classificação dos documentos e sua categorização, arquitetura de sistemas, interface de usuários, sistemas de visualização de dados e filtragem de informação. De modo geral, a noção de relevância, ou seja, recuperar mais documentos que alcancem a necessidade informacional dos usuários e recuperar menos documentos irrelevantes, é o objetivo central da recuperação da informação. No entanto, tudo está interligado: a recuperação efetiva da informação relevante depende tanto das tarefas dos usuários, quanto da visão lógica dos documentos adotados pelos sistemas de recuperação de informação.  

Segundo os autores Baeza-Yates e Ribeiro Neto (1999), o problema da recuperação da informação pode estar centrado no desenvolvimento do sistema (na construção de indexadores eficientes; processamento de consultas do usuário com alto desempenho; melhoria na qualidade das respostas) ou centrado no usuário (com foco em estudos de comportamento; compreensão das necessidades; e criação de sistemas de recuperação de informação mais amigáveis, voltados para as pessoas).  Os autores também distinguem dois perfis de usuários num sistema de recuperação de informação: voltados a Data Retrieval (DR) e voltados a Information Retrieval (IR) e Browsing.    Ferneda (2003) também faz a diferenciação entre recuperação de dados e recuperação de informação. Em situação de pesquisa, os usuários são obrigados ou a compreender a linguagem do sistema, ou a utilizarem de uma expressão de busca, através de linguagem natural ou controlada. A princípio, o objetivo de um sistema de recuperação de informação é apenas atender a necessidade de informação do usuário, e não recuperar com exatidão todos os documentos requeridos. A recuperação de dados diferencia-se da recuperação da informação, uma vez que a sua precisão e exatidão é essencial e imprescindível.

Belkin (1996) sugere que a verdadeira inteligência em um sistema de recuperação de informação encontra-se na apropriação das responsabilidades de todos os atores envolvidos no sistema, e que a Recuperação Inteligente da Informação (RII) somente será atingida através do suporte das pessoas em suas variadas interações com a informação. Para o autor, em um sistema de recuperação inteligente da informação, onde as funções de um intermediário humano são realizadas por um programa, seria um erro considerar apenas o sistema, uma vez que para a avaliação da performance, o usuário necessariamente deve ser incluído no modelo.

Belkin  considera que os processos mais importantes dentro da maioria das concepções de sistemas de recuperação da informação são: Representação (do problema do usuário de informação); Comparação (de representações de problemas de informação e textos); Interação (entre usuário e intermediário); Avaliação (da adequação do texto para o problema de informação pelo usuário) e Modificação (da representação do problema de informação). Ingwersen (1992) ainda levanta três pontos de vista para pesquisa e desenvolvimento da recuperação da informação: Aboutness (ou “temacidade” de assunto em tradução livre); Tipos de representação (de tipos envolvidos); Relevância e Avaliação. A avaliação é um dos processos mais importantes referente de um sistema de recuperação de informação, uma vez que seus resultados levam à sua implementação periodicamente, potencializando a efetividade da ferramenta.

Recuperação Colaborativa da Informação Uma definição ampla sugerida por Fidel (2010) entende a Recuperação Colaborativa da Informação (RCI) como um grupo de dois ou mais membros trabalhando juntos para recuperar informação de um problema específico, em paralelo ou sincronicamente. Para os autores, as manifestações de recuperação colaborativa baseiam-se não apenas em tecnologia, mas principalmente nas dimensões sociais do comportamento informacional e humano, tendo em vista a comunicação e administração das fontes de compartilhamento. As características para a recuperação colaborativa da informação envolvem um ciclo que vai desde

a navegação em grupo, passando pela a coleta de informação em redes sociais e o compartilhamento de informação, fazendo com que a memória do grupo e produção colaborativa de conhecimento estejam interligadas.

Foster (2006) lista uma série de experimentos realizados por outros autores sobre recuperação colaborativa da informação em quatro diferentes grupos de pesquisa: a universidade, a indústria, a medicina e os militares. É possível notar que, de acordo com a natureza e atribuições de cada grupo, torna-se impossível a criação de uma abordagem única para recuperação da informação colaborativa, uma vez que seus meios e estruturas de comunicação são essencialmente divergentes. Conforme o autor, a abordagem para o desenvolvimento de Sistemas de Recuperação Colaborativos da Informação precisa ser multidimensional, levando em conta os sujeitos e sua dimensão cognitiva; a situação social da tarefa; seu peso na tomada de decisão; a natureza das fontes e das necessidades de informação; e a análise da cultura organizacional da equipe de trabalho. Isto faz com que exista maior diversidade no uso e criação de diferentes sistemas.

Algumas técnicas como consulta colaborativa e filtragem colaborativa têm sido estudadas em sistema de recuperação de informação, e estas tecnologias permitem que os usuários baseiem-se nas preferências de outros usuários tanto para fazer consultas nos sistemas (geração de termos de busca, criados por meio de recomendações baseadas nas seleções de outros usuários), quanto para filtrar um determinado domínio, realizando um ranking determinado por sistemas de recomendação, baseado em filtragem de conteúdo e social data mining (mineração de dados sociais). Nas Redes Sociais de busca de informação, muitas vezes o que conta é a opinião dos pares e não de um especialista ou de um serviço de disponibilização de documentos/informações. Delgado  (1998) entendem que o conceito de relevância pode ser definido apenas para um usuário em específico, sobre o contexto de um domínio ou tópico particular. Para o futuro dos sistemas de recuperação de informação espera-se que, com os avanços tecnológicos e melhorias nos algoritmos de busca, a personalização e a customização da informação se desenvolvam. Para os autores, a questão do delineamento do perfil e estereótipo dos usuários torna a implementação desses sistemas ainda mais difícil, uma vez que o conjunto relevante de atributos para cada classe muda através do tempo, ou seja, um usuário não se comporta exatamente da mesma maneira por muito tempo. No entanto, o desenvolvimento de sistemas inteligentes de classificação de documentos personalizados, mas também baseados em conteúdo, estão se tornando mais atraentes hoje em dia.

Em seu artigo Collaborative Information Retrieval, Karamuftuoglu (1998) utiliza analogias como jogos de linguagem (citando Searle, Austin e Wittgenstein) e Teoria dos Jogos para explanar sobre indexação e sobre o problema – aparentemente atemporal – de indeterminação na recuperação da informação – seja ela colaborativa ou não. De acordo com o autor, os requerimentos básicos para uma recuperação colaborativa da informação são o compartilhamento de informações e a participação do usuário. Seu artigo objetivou “explicar a função da produção de conhecimento de recuperação da

informação documentária em relação aos recentes desenvolvimentos em abordagens sociais/colaborativas ao design de sistemas e serviços de informação baseados em redes” (Karamuftuoglu, p. 1070). Fica claro que a interdisciplinaridade das áreas de Ciência da Computação e Informação fez com que as pesquisas em recuperação da informação reconhecessem melhor a influência das relações sociais, que são intrínsecas aos sistemas de informação dos usuários.

Redes Sociais e Colaboração Lara e Lima (2009), em um estudo terminológico sobre termos e conceitos sobre redes sociais colaborativas, propuseram a seguinte definição para Redes Sociais Colaborativas: "tipo de redes sociais na qual os nós, ou atores, contribuem significativamente para o grupo, empenhando-se em disseminar e compartilhar as informações de interesse comum para melhorar o desempenho de cada um dos integrantes, aperfeiçoar o produto que estejam elaborando ou atingir objetivos gerais e específicos estabelecidos." (Lara e Lima, 2009, p. 628)

Recuero (2009) entende que o estudo das Redes Sociais na Internet não leva em conta apenas os fatores tecnológicos, mas observa sistematicamente os fenômenos, verificando padrões e teorizando sobre os mesmos. A autora entende uma das definições para Redes Sociais como o conjunto de dois elementos: atores e suas conexões, sendo que a variação nas conexões altera a estrutura dos grupos (2009, p. 30). Estudar as Redes Sociais, portanto, é estudar os padrões de conexões expressos no ciberespaço uma vez que “a abordagem de rede tem, assim, seu foco na estrutura social, onde não é possível isolar os atores sociais e nem suas conexões” (Recuero, 2009, p. 24).

O processo de colaboração em ambientes web está intimamente ligado às Redes Sociais e seus atores.  As Redes Sociais, no entanto, não são um fenômeno recente, uma vez que o homem sempre conviveu em grupo. A diferença é que hoje em dia com as novas Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) e com as ferramentas web 2.0 disponíveis pela Internet, os fatores de tempo e distância não são mais empecilho para formação de comunidades a nível global. No entanto, é preciso sempre lembrar que por trás de todos os avanços na comunicação e de todas as tecnologias para recuperar informação, a rede mundial não conecta apenas computadores, mas pessoas.

Kuhlthau (2005) defende a abordagem de aprendizagem informacional (Information Literacy) em longo prazo centrada no usuário, para busca e recuperação da informação. Em seu experimento, um programa para bibliotecários e professores, estudantes do ensino fundamental e médio participaram ativamente em atividades de busca de informação como forma de aprendizado e foram preparados para engajamento ativo na busca de informações requeridas em todos os aspectos da vida e do trabalho. A autora acredita que as dinâmicas de colaboração se manterão com conceito interdisciplinar na área de Ciência da Informação, e com o desenvolvimento de projetos colaborativos, uma vez que o ambiente web permite a interdisciplinaridade. Essa mudança, voltada pra aprendizagem informacional atualmente disponibiliza de recursos e ferramentas digitais, que facilitam a

comunicação e o processo de compartilhamento e recuperação da informação colaborativamente.

Sobre a discussão do papel do bibliotecário na organização e busca colaborativa de informação, Talja (2002) em seu experimento sobre o compartilhamento, busca e uso de informações em comunidades acadêmicas, descobre que são poucos grupos de pesquisa que participam colaborativamente com bibliotecários na busca de informação. De acordo com a autora, acadêmicos preferem colaborar entre si e com estudantes em quem confiam ter conhecimento prévio sobre o tema de pesquisa. Apenas grupos de professores recorrem a bibliotecários quando têm alguma necessidade de bibliografia especializada ou material específico. É possível compreender, de certo modo, que as pessoas preferem cooperar e compartilhar com quem podem conversar a mesma linguagem especializada uma vez que elas já compartilham os mesmos jogos de linguagem.

No entanto, o experimento de Holley (2009), tendo como posicionamento bibliotecário o fornecimento das ferramentas para colaboração, mostrou uma imagem mais pró-ativa do serviço web que uma biblioteca pode oferecer a uma comunidade local. Por meio de crowdsourcing, além de oferecer serviços com valor agregado, foi possível que a pesquisadora atingisse objetivos que seriam impossíveis de outro modo, ou apenas com os recursos recebidos para a biblioteca. Brabham (2008) em seu artigo Crowdsourcing as a Model for Problem Solving, além de fazer uma tentativa de distinguir o fenômeno de crowdsourcing da produção de movimentos Open Source, define crowdsourcing como um modelo de negócios: "O termo crowdsourcing descreve um modelo de negócios baseado na web que utiliza as soluções criativas de uma rede distribuída de indivíduos com o que equivale a um convite aberto à apresentação de propostas ... uma companhia coloca um problema, um vasto número de indivíduos oferecem soluções para o problema e as ideias vencedoras recebem alguma forma de recompensa e a companhia produz a ideia para seu benefício próprio. ( Brabham, 2008, p. 76)Diferentemente, podemos entender as iniciativas Open source mais como uma filosofia global para o desenvolvimento de produtos que “envolve permitir acesso aos elementos essenciais de um produto (tais como um código fonte de um software) a qualquer um para o propósito de melhoria colaborativa do produto existente” (Brabham, 2008, p. 81). Para compor seu artigo, o autor utilizou exemplos de comunidades adeptas ao crowdsourcing, como os sites Threadless, iStockphoto’s e InnoCentive, que são compostos tanto por amadores e profissionais em suas áreas de atuação. Concordando com Howe (2006), Brabham entende que o modo de funcionamento descentralizado da ‘sabedoria das massas’ não é derivado a partir de uma média das soluções disponibilizadas, mas sim a partir de sua agregação, compreendendo também que o acesso a produtos de ponta não mais separam amadores de profissionais. Além da diversidade de pensamentos e soluções propostas, crowdsourcing é uma forma pouco dispendiosa de se conseguir um grande esforço por parte de toda uma comunidade ativa e engajada (Brabham, 2008; Taylor, Jourday, 2009).

Taylor e Joudray, ao abordarem a possibilidade do uso de linguagem natural pelas folksonomias, também acreditam que “profissionais da informação

precisarão encontrar modos não dispendiosos de aproveitarem-se de todo esses metadados gerados por usuários para suprir, aumentar e melhorar os metadados de assunto criados por especialistas”. (Taylor, Jourday, 2009, p. 367). No caso de Holley, como seu projeto expandiu-se através do crowdsourcing, os resultados para uma grande tarefa foram atingidos rapidamente, utilizando conhecimentos da comunidade através do seu engajamento ativo.  A autora também observou em sua pesquisa que o bibliotecário pode ser um sujeito transformador que viabiliza serviços de informação, melhorando a aprendizagem colaborativa e o compartilhamento de informações. Além de demonstrar a relevância e o valor das bibliotecas enquanto centros de informação por excelência, a autora também frisou a importância dada ao estimulo de cidadania e responsabilidade para com itens de heranças culturais. "Observamos a formação de associações e cooperações sociais na Web (as redes sociais de informação), que seriam uma forma distribuída de busca e discriminação de conteúdos, e a configuração das folksonomias seria um de seus resultados, ou produtos" (Gracioso, 2010, p. 141-142).

Folksonomia: um sistema orgânico de organização da informaçãoWeinberger em seu livro A Nova Desordem Digital (2007) faz uma diferenciação entre o mundo digital e o mundo das prateleiras. Tendo uma base filosófica, o autor acredita que antes de pensarmos os sistemas de categorização e classificação, precisamos compreender as mudanças que estão ocorrendo pela raiz, pelo hibridismo que ocorre atualmente entre o mundo real e digital. O autor compreende que, uma vez que os pensamentos, intenções, expressões e conhecimentos humanos se encontram livres das restrições físicas, as formas de organização da informação podem ser as mais variadas possíveis, inclusive podendo modelar-se de forma orgânica e autoorganizada. No mundo físico das prateleiras, os sistemas de classificação refletem tanto objetivos políticos, quanto perspectivas de poder (Morville e Rosenfeld, 2006; Weinberger, 2007), mas ao lidarmos com uma realidade que é multifacetada, a forma que escolhemos para organizar e dividir o mundo pode variar e ser reorganizado e customizado para cada pessoa, a cada nova tarefa.

A divisão e separação dos objetos físicos exigem decisões binárias sobre a classificação das coisas. Ideias, informações e conhecimento não precisam sofrer essa limitação. " Na terceira ordem da ordem, o conhecimento não tem uma forma. Simplesmente existem inúmeras maneiras úteis, formidáveis e belas de se entender o mundo." (Weinberger, 2007, p. 82-83)  Devemos pensar em um grande supermercado e imaginar que ao invés dos produtos serem colocados em apenas uma área da loja (ou ainda em duas), “os itens podem ser classificados em diferentes categorias plausíveis nas quais os usuários poderão encontrá-los” (Weinberger, 2007, p. 6).  Podemos observar que mesmo em sistemas abertos e colaborativos como a própria Wikipédia, existem páginas de desambiguação que nos levam a perceber que mesmo um verbete simples pode ser na realidade uma miscelânea, portador de inúmeros significados diferentes, independentes de contexto. O autor entende as dificuldades e problemas da Wikipédia, quanto à sua legitimidade e confiabilidade, mas ainda entende como mais importante a sua viabilidade e

existência. É possível então entender que, no mundo digital, não existem restrições físicas que nos permitem utilizar apenas modos de organização hierárquicos, como nas estantes que temos no mundo físico.

Shirky (2005) também analisa que a classificação ontológica (ou seja, organizar um conjunto de entidades em grupos, baseados em suas essências e possíveis relações) pode não ter o mesmo valor no mundo digital. O que mais preocupa Shirky é a possibilidade de as pessoas confundirem o recipiente “livro” por aquilo que ele contém, ou seja, concordando com Weinberger, o autor também acredita que os conteúdos das fontes de informação, hoje, independem de seu suporte físico. Para o catalogador / indexador / classificador não familiarizado com o ambiente virtual, a essência de livro é somente “livro” e não o seu conteúdo. O importante não é que ele seja representado devidamente, mas que se encaixe em algum lugar lógico na estante. Sistemas de organização da informação na web podem ser disponibilizados de três modos: hierárquico, em grandes bases de dados ou ainda por meio da classificação social, podendo existir modelos híbridos uma vez que “cada vez mais nos deparamos com o hibridismo potencializado pela / na web, o que nos instiga a procurar ainda mais mecanismos possíveis de aproximação entre essas linguagens de naturezas distintas, mas com funções comuns” (Gracioso, 2010, p. 153).

A classificação social ou folksonomia são metadados baseados em hipertexto que formam conjuntos de informação estruturados de forma distribuída. Nesse sentido, a folksonomia representa uma mudança fundamental (Mathes, 2004; Shirky, 2005) uma vez que não é derivada de profissionais ou apenas de criadores de conteúdo, mas de usuários de informações e documentos. Parte do conjunto de comunidades web 2.0, a folksonomia também pode ser definida como um sistema de organização de informação ou categorização social bottom-up, ou seja, de muitos para muitos, baseada em hipertexto que tem como objetivo recuperar conjuntos de documentos. Na literatura é possível encontrar sinônimos como etnoclassificação (etnoclassification), classificação social (social classification) e etiquetagem colaborativa ou social (colaborative/social tagging) (Baptista e Catarino, 2007).

Taylor e Joudrey (2009) em The Information Organization, abordam a questão de sistemas para controle de vocabulário e abordagens de linguagem natural de assuntos. Os autores vão ao encontro da definição articulada por este artigo, compreendendo que a folksonomia “é uma abordagem populista a descrição de assunto; é um processo pelo qual uma massa distribuída de usuários aplica palavras-chave a vários tipos de fontes de informação da web para propósitos de organização colaborativa da informação e recuperação” (Taylor e Joudrey, 2009, p. 364).

Quanto à sua função, a folksonomia tanto pode ser uma “categorização com base inteiramente no que as pessoas consideram significativo sobre alguma coisa” (Anderson, 2006, p. 160), como um sistema de organização da informação auto-gestor ou ainda um software social (Mathes, 2004; Morville e Rosenfeld, 2006). Ainda quanto à funcionalidade, a etiquetagem pode ser aplicada em vários domínios e em vários tipos de fontes de informação, contanto que elas contenham uma URL (Uniform Resource Locator, em português

Localizador Padrão de Recursos, é o endereço de um recurso disponível em rede). Taylor e Joudrey (2009) definem então que etiquetas podem nomear: a) favoritos da web (bookmarks, ex. Delicious), b) imagens e vídeos digitais (Flickr e Youtube), c) citações para artigos acadêmicos (CiteULike e Connotea), d) produtos à venda (Amazon.com), e) um post em um blog (Technorati) e f) fontes individuais em catálogos online e outras ferramentas de recuperação da informação (ex. o catálogo da biblioteca de Queens). A folksonomia enquadra-se no efeito “cauda longa”, que descreve a massa de usuários que buscam por documentos usando uma variedade de palavras-chave de baixa-frequencia que teriam sido desfavorecidas por vocabulários controlados (Maly, Wu e Zubair, 2006, p.111). Anderson (2006) em seu livro A Cauda Longa utiliza também o exemplo da Wikipédia para demonstrar o poder da produção colaborativa e descrever o processo de arquitetura da participação e engajamento social.  Em Information Architecture for the World Wide Web, Morville e Rosenfeld (2006) fazem diferenciações sobre sistemas de organização voltados para a Arquitetura da Informação entendendo que a “organização está proximamente relacionada a navegação, etiquetagem e indexação” (p. 58). Os autores não descartam totalmente o uso de hierarquias em websites pois, apesar de ser um modelo top-down é necessário para dar inicio ao processo de organização. Já o modelo de base de dados, tem maior importância por causa dos metadados uma vez que “pela etiquetagem de documentos e outros objetos de informação com metadados de vocabulário controlado, nós permitimos melhores buscas, navegações, filtragens e linkagens dinâmicas” (Morville e Rosenfeld, p. 74).  Entre as características básicas de um sistema de folksonomia podemos destacar: inclusão espontânea de metadados por grupos de pessoas, uso de linguagem natural e organização orgânica (sem controle). O sistema de hipertexto geralmente envolve dois tipos principais de componentes: os conteúdos e os links, que permitem “relacionamentos úteis e criativos entre itens e diferentes áreas, complementando assim o esquema de organização hierárquico” (Morville e Rosenfeld, p. 77).  Maly, Wu e Zubair (2006) desenvolveram uma metodologia compreensiva de avaliação para identificar vários desafios-chave de design para extração de conhecimento social através da folksonomia.  Os autores sugerem a “identificação de comunidades, recomendação de documentação por especialistas e geração de taxonomias” (Maly, Wu e Zubair, p. 111) como formas de melhor aproveitamento do sistema de folksonomias. Ao final do artigo, entre seus questionamentos estão: “como identificar comunidades que contém usuários com interesses similares? Como ultrapassar a sobrecarga de informações identificando documentos e usuários de alta-qualidade? Como criar estruturas navegáveis e escaláveis?” (Maly, Wu e Zubair, p. 112). Ainda referente à metodologia para avaliação de folksonomias, Gracioso (2010) em sua pesquisa sobre “Parâmetros teóricos para elaboração de instrumentos pragmáticos de representação e organização da informação na Web” compreende que sua construção metodológica pode fazer com que a ferramenta se descaracterize:

" embora já tenham sido feitas muitas iniciativas de tratamento, sistematização, ou ainda compreensão das folksonomias e do comportamento das tags como recursos de recuperação da informação em ambientes abertos e virtuais da informação, não se diagnosticou nenhuma construção metodológica aplicada a este ambiente puramente web, mesmo porque qualquer iniciativa nesse sentido seria paradoxal. Pelo menos não de modorelacionado às metodologias vigentes de construção de vocabulário controlado desenvolvidos pela Biblioteconomia e Ciência da Informação." (Gracioso, 2010, 149 p.)Um dos propósitos principais na criação de metadados é ajudar os usuários a encontrarem as informações que possam precisar. Svenonius (2000) sugere que é vantajoso então, na criação de meta, observar os objetivos que usuários possam ter quando se aproximarem de um sistema de recuperação da informação. “Uma posição não-tradicional, que é peculiar a deste livro, é que os quatros objetivos como colocados (encontrar, identificar, selecionar e obter) são na verdade insuficientes. Um quinto objetivo é necessário – um objetivo de navegação” (Svenonius, 2000, p. 18). O objetivo de navegação e o conceito de navegabilidade tem sido mais explorado ao passo do desenvolvimento de novas tecnologias, que auxiliam a visualização da informação de modos não convencionais.

O bom funcionamento de um sistema baseado em folksonomia depende diretamente da indexação promovida por meio de crowdsourcing, conforme foi relatado anteriormente em Recuperação Colaborativa da Informação. O neologismo ainda não tinha surgido quando Morville e Rosenfeld entendiam que “quando um grande grupo de pessoas se envolvem, oportunidades interessantes surgem para transformar o comportamento do usuário e padrões de etiquetagem em novos sistemas de navegação e organização” (Morville e Rosenfeld, p. 77). O tag clustering (Mathes, 2004; Morville e Rosenfeld, 2006) viabiliza relacionar as tags que são geradas automaticamente. Os clusters são baseados em URLs comuns, e nos mostram os itens portadores da mesma tag. O modo de navegação é por meio da “nuvem de tags” (tag cloud), que apresenta um modo de visualização para facilitar a recuperação (Galdo, Godoy Vieira, Rodrigues, 2009). A nuvem de tags pode indicar a popularidade de uma tag ou a frequência da palavra nos documentos da coleção.

Figura 1: Nuvens de Tags (Tag Cloud) ou ainda Tag Clustering.  

   Fonte: Imagem retirada do site RABCI .

A implicação é que, se um grande conjunto de usuários etiquetarem fontes o suficiente, as informações podem ser agregadas para atingir uma maior estabilidade, confiabilidade e consenso. Dependendo do sistema utilizado, o tag clustering pode ser disponibilizado “como um mapa conceitual colocado como um sistema solar, com um conceito-chave achado no centro e qualquer número de satélites em torno dele” (Taylor, Joudray, 2009, p. 365). No caso das folksonomias, a visualização das etiquetas selecionadas torna-se fundamental para ir ao encontro da função de navegabilidade (Svenonius, 2000; Taylor, Joudray, 2009), uma vez que alguns usuários durante a busca por informação, nem sempre sabem exatamente o que buscar ou são incapazes de articular o objeto de sua pesquisa. Ainda assim, de qualquer modo, são capazes de reconhecer imediatamente quando o encontram.

“Ao andar pelas prateleiras da biblioteca (um microcosmo do universo bibliográfico) e dar uma olhada, um usuário pode repentinamente deparar-se com o livro que precisa e dar o crédito de sua sorte à serendipidade. Mas tal achado seria serendipitoso apenas se os livros fossem colocados nas estantes aleatoriamente, considerando que, na verdade, eles estão ordenados de acordo com um sistema rigoroso de relacionamentos semânticos, que como uma mão invisível guia o buscador em seu achado “de sorte”. (Svenonius, 2000, p.19)

A folksonomia também pode ser utilizada de forma facetada e semi-hierárquica. Isso ocorre quando os usuários podem estruturar suas tags em categorias. De acordo com Mathes (2004), um outro tipo de funcionalidade não-prevista para a folksonomia é a comunicacional, onde as comunidades criadas em torno das tags, comunicam-se para mantê-las organizadas e debater acerca de seus significados possíveis. Ao etiquetar um objeto digital, o feedback referente a indexação coletiva é imediato e a discussão permite incentivos para a mudança ou comum acordo entre significados de tags. As etiquetas atribuídas a uma fonte podem ser baseadas em: assunto, forma, propósito, tempo, tarefas ou status, afetivo ou reações críticas e uma miríade de outros motivos. Isso nos leva a discussão sobre as limitações desta ferramenta que não apresenta nenhum controle de sinonímia ou homografia, nenhum controle da forma das palavras, precisão e revocação prejudicadas e nenhum relacionamento hierárquico ou associativo identificado. Além disso, as tags atribuídas por alguns usuários

podem ser tão idiossincráticas ou pessoais que elas não tem valor real nenhum para nenhum outro usuário, ou ainda podem ser enganosas (Taylor, Joudray, 2009). O quadro a seguir é um conjunto das vantagens e limitações encontradas na literatura dos artigos até então citados:

Quadro 1: Vantagens e limitações do uso de folksonomias. 

Ainda sobre as limitações da ferramenta, Peterson (2006) é uma das poucas autoras que mantém um discurso pouco favorável ao uso de folksonomia. Em seu artigo, além dos metadados, a autora analisa o problema filosófico relativista da folksonomia. Na visão da autora, uma abordagem democrática da indexação na web contribui para a abundância de informação irrelevante ou inexata, geralmente referidas como “meta noise” que pode ser um descuido (erro de digitação), inexato (etiquetar Cavalo Branco quando é a imagem de um Gato Branco) ou irrelevante (usar uma tag desconhecida). Uma vez que as tags são relativas e pessoais, visões discrepantes podem coexistir e prosperar, apesar de suas inconsistências, pois universo da folksonomia permite tanto que afirmações falsas como verdadeiras coexistam. Esse fato auxilia na baixa precisão no momento da recuperação da informação.

Morville e Rosenfeld (2006) observam que as pesquisas feitas sobre folksonomia ainda são limitadas. Primeiramente, por que não existem evidências sugerindo que a folksonomia se sai melhor às abordagens tradicionais de organização, é possível ver os problemas de recuperação que surgem com a total ausência de vocabulário controlado fazendo uma busca simples em um sistema como o Flickr. Segundo, esses argumentos ignoram a importância de contexto uma vez que “até hoje, a etiquetagem floresceu num conjunto muito limitado de ambientes. É por isso que os mesmos exemplos, Flickr e Del.icio.us são citados repetidamente” (Morville e Rosenfeld 2006, p. 80). Os autores e outros estudiosos ainda estão por ver se a classificação social poderá ser integrada com sucesso numa gama maior de websites, intranets e outros produtos interativos.

Conclusão

Cada vez mais, o foco para o desenvolvimento de design da informação baseia-se na criação de sistemas e serviços para compartilhar materiais, pressupondo assim sua recuperação. Um sistema de recuperação colaborativa da informação através de folksonomia pode ser viabilizado pela participação e engajamento de um grupo de pessoas, reiterando também a questão da responsabilidade de informação quando da criação de metadados, criando laços fortes dentro das comunidades. É possível compreender que alguns autores enxergam a funcionalidade da etiquetagem colaborativa mais como uma questão de acessibilidade à informação por meio de aspectos como visualização (navegabilidade) e possibilidade de ampliação de vocabulário (por de linguagem natural) e a recuperação exata ou aproximada das informações estaria em segundo plano.

Uma vez que a folksonomia desenvolve-se melhor em bases de dados de grandes proporções – com um grande número de usuários dispostos a colaborar – é justamente a customização da indexação e a miscelânea de assuntos descritos nos metadados que permitem que os usuários naveguem através das palavras-chave. Mathes (2004) também entende que, se sistemas de recuperação de informação não incorporarem ferramentas de administração de informação voltadas para os usuários, um sistema orgânico e auto organizado tem grandes chances de ser implantado caso haja interesse da comunidade. Para o futuro o autor recomenda estudos de análise quantitativa de tags, análise qualitativa de usuários e aplicabilidade em diferentes sistemas.

Invariavelmente, inconsistências dentro de um sistema de classificação colaborativa irão persistir. Não existe classificação certa ou errada no mundo da folksonomia e o sistema pode entrar em colapso quando aplicado em bases de dados de periódicos e teses e dissertações, de acordo com Peterson (2006). No entanto, é preciso que seja feita uma análise sobre os contextos em que a folksonomia é aplicável e pode desenvolver-se. Seu estudo se faz pertinente no âmbito da Ciência da Informação, pois sua natureza e suas principais características vão de encontro aos mais conhecidos princípios e teorias de classificação – e ainda assim é possível observar que este tipo de organização da informação prospera em ambiente web.

De acordo com o que foi revisto, a folksonomia auxilia na formação de comunidades e preservação da memória de grupos específicos. A recuperação de objetos digitais e/ou URLs pode ser melhorada através tanto através do clustering de tags, quanto do fortalecimento dos laços de uma comunidade. Atualmente, a folksonomia só tem sido habilitada em alguns poucos ambientes de serviços web e entre os seus maiores desafios, além de experimentos em outros serviços e aplicações, são mais estudos sobre folksonomia facetada e de metodologias para efetuar melhorias na qualidade da indexação para recuperação, sem descaracterizar a ferramenta pelo seu cunho colaborativo.

Folksonomias se fazem pertinentes a um sistema quando tudo o que é necessário é a habilidade de linkar determinados itens em tópicos. Já as ontologias, ou outros sistemas de organização hierárquicos (como taxonomias e tesauros), são úteis quando é necessário definir ou entender rigorosamente o que significa ou

não determinado termo, por meio de classes particulares, áreas e relacionamentos.  Por fim, concluímos que apesar dos avanços nas pesquisas sobre a ferramenta, a utilização da folksonomia ainda limita-se a apenas alguns sites de recursos web e enfrenta uma série de desafios para desenvolver-se em outras aplicações. Discussões futuras não deveriam voltar-se para a questão da substituição do modelo de recuperação da informação tradicional, mas para uma reflexão mais profunda sobre como um modelo feito pelas pessoas a partir de linguagem natural, permite um maior espectro de opiniões díspares e visões multiculturais e como isso pode influenciar nos vários aspectos da produção humana.    BibliografiaANDERSON, Chris. A cauda longa: do mercado de massa para o mercado de nicho. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006. 229 p.

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Sobre os autores / About the Author:

Angel Freddy Godoy Viera

godoy@cin.ufsc.br

Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Santa Catarina. Líder do Grupo de Pesquisa sobre recuperação da informação e tecnologias avançadas.

 

Isadora dos Santos Garrido

isadoragarrido@gmail.com

Graduada em Comunicação Social,  Jornalismo,  pela Universidade Anhanguera, Uniderp. Acadêmica de Biblioteconomia da Universidade Federal de Santa Catarina.