Carlos Vogt, Flávia Gouveia, Ana Paula Morales, Flávio Daher e Fábio Pisaruk *

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1 Scentfc Automatc Press Observer (SAPO): sstema automátco de geração de ndcadores de Cultura Centífca e de montoramento de temas centífcos na mída Carlos Vogt, Fláva Gouvea, Ana Paula Morales, Flávo Daher e Fábo Psaruk * Resumo: O Laboratóro de Estudos Avançados em Jornalsmo (Labjor/Uncamp) vem desenvolvendo nos últmos anos o sstema computaconal SAPO (Scentfc Automatc Press Observer), que coleta, selecona, organza e mensura, de forma automatzada, o conteúdo relaconado a temas centífcos publcado na mída onlne não especalzada. As matéras extraídas dos veículos analsados são armazenadas em um banco de dados e classfcadas por um método que se basea num conjunto de palavras-chave (thesaurus) relaconadas a cênca e tecnologa (C&T). O sstema produz quatro tpos de ndcadores de presença de C&T em jornas onlne, contrbundo para o desenvolvmento de ndcadores representatvos da cultura centífca e da percepção públca da cênca. Atualmente, busca-se mplementar mudanças e aperfeçoamentos que tornem o sstema anda mas consstente e efcaz. Palavras-chave: comuncação e percepção públcas da cênca, C&T na mída, ndcadores de cultura centífca, sstema automatzado de bblometra, mneração de textos, coleta e classfcação automátcas de documentos. 1. Introdução Informações relevantes encontradas em documentos textuas podem ser e têm sdo crescentemente dentfcadas, sstematzadas e utlzadas para subsdar uma ampla gama de estudos por meo de prátcas de mneração de textos. Essas prátcas fundamentam-se na organzação de bases de dados e procedmentos de classfcação e organzação de nformações, envolvendo sstemas nformátcos cada vez mas sofstcados, e resultam em avalações mas densas e qualfcadas quanto mas se apoem em textos coerentes, confáves, bem seleconados e organzados. Os nstrumentos já desenvolvdos para tas fns no âmbto de dversos estudos (como os da lnguagem, da semótca, da opnão públca, da socologa e da antropologa) têm também aplcações na análse da mída mpressa, radofônca e televsva (BAUER e GASKELL, 2002). Fora do contexto acadêmco, verfca-se também o nteresse de empresas, nsttuções, órgãos governamentas e edtores de jornas em mensurar sua vsbldade na mída, avalar o mpacto de polítcas na mprensa, montorar como os efetos junto ao públco letor evoluem no tempo etc 1. Para atender a esses dversos nteresses, o Laboratóro * Carlos Vogt é coordenador do Labjor/Uncamp e presdente da Fundação Unversdade Vrtual do Estado de São Paulo Unvesp Fláva Gouvea é doutoranda em Polítca Centífca e Tecnológca pela Uncamp e assessora de comuncação da Unvesp Ana Paula Morales é doutoranda em Polítca Centífca e Tecnológca pela Uncamp e coordenadora de comuncação da Unvesp Flávo Daher é desenvolvedor de nfraestrutura de TI do Núcleo de Pesqusas em Polítcas Públcas da USP e Fábo Psaruk é engenhero de software na empresa Bdu 1 Insttutos públcos e prvados podem precsar analsar o mpacto e a repercussão de seus releases para a mprensa, ou de seus posconamentos públcos. Edtores e admnstradores de jornas podem precsar de nstrumentos quanttatvos para comparar suas polítcas edtoras com a de outros jornas. (VOGT et al., 2006) 1

2 de Estudos Avançados em Jornalsmo da Unversdade Estadual de Campnas (Labjor/Uncamp) vem desenvolvendo um sstema de coleta, seleção, organzação e mensuração da presença e do mpacto de temas de Cênca e Tecnologa (C&T) na mída onlne, chamado SAPO, sgla em nglês de Scentfc Automatc Press Observer. Trata-se de um sstema nformátco baseado em um banco de dados ntegrado com ndcadores quanttatvos, meddos automatcamente. Seu objetvo é avalar a presença de temas centífcos na mída onlne braslera, permtndo a realzação de estudos relaconados com a percepção públca da cênca e da tecnologa, tas como: ) avalação e mensuração de tendêncas na cobertura de dferentes temátcas; ) análse de cobertura de casos mdátcos novos; ) estudo da evolução temporal de uma notíca e cobertura longtudnal de temas clásscos; v) estudo de percepção e reposta do públco; e v) correlação entre tpo de cobertura de um tema e outras varáves. A hpótese que orentou esses esforços é a de que os estudos realzados a partr da mneração de textos em veículos de comuncação, por meo do sstema SAPO, são capazes de montorar e mensurar a presença de temas da cultura centífca na mída e, assm, refletr a percepção públca da cênca sob uma ótca dferente da tradconal, baseada na aplcação de questonáros. O sstema vem ncorporando dversos aprmoramentos desde sua concepção e atualmente está estruturado conforme apresenta a próxma seção. 2. O SAPO 2.1 Estrutura e Funconamento Para cumprr as funções automatzadas de coleta, seleção, organzação e mensuração do conteúdo publcado em veículos onlne, o SAPO armazena esse conteúdo em um banco de dados e o classfca em três categoras. A classfcação dos artgos orenta-se por um conjunto de palavras-chave (thesaurus), no qual cada palavra-chave possu uma pontuação específca, de acordo com seu peso classfcatóro. O artgo em análse é aberto para varredura em busca de concdêncas e a cada palavra-chave encontrada no artgo adcona-se o valor de sua pontuação. Ao fnal da varredura, a pontuação do artgo (score) é a soma da pontuação das palavras-chave presentes (contadas apenas uma vez, sem consderar repetções). A pontuação defne se o texto é de conteúdo centífco; pode ser de conteúdo centífco (zona ntermedára); ou não é de conteúdo centífco. O sstema se consttu de: Um conjunto de rotnas preparadas para realzar a varredura do portal de mída desde 2001 e, em seguda, a ndexação e a obtenção de cópa dos textos ntegras do portal onlne Estadao.com.br, do jornal braslero O Estado de S.Paulo. Um sstema de classfcação e fltragem de matéras, capaz de seleconar de forma automátca aqueles textos que tratem de temas relaconados a C&T; polítcas centífco-tecnológcas e de novação; bomedcna e meo ambente. Um banco de dados estruturado e um buscador ntelgente que organzam e obtêm, a partr de város metadados (título, caderno, data, fonte, autor), matéras classfcadas como C&T, Não C&T ou Talvez C&T. Nesse banco é possível fazer consultas por assunto, por autor, por fonte (agêncas, assessoras de comuncação nsttuconas etc.) e por período de tempo (com possbldade de se realzarem estudos de evolução temporal de notícas sobre um determnado tema). 2

3 Um panel de ndcadores estatístcos, apresentados de forma gráfca, que permte acompanhar a evolução da frequênca, relevânca e outras característcas do materal coletado e armazenado. Os sstemas de varredura, ndexação, download, armazenamento e classfcação foram desenvolvdos usando-se as lnguagens Java 2 e Scala 3, e são agendados para execução automátca e cíclca pelo sstema operaconal GNU/Lnux do servdor. O sstema gerencador de banco de dados usado para armazenar os artgos, e a partr do qual se processam as consultas de vsualzação de textos e geração de ndcadores, é o PostgreSQL 4. Para a nterface fo usada a lnguagem PHP 5 e o framework Smarty 6, em conjunto com um servdor de págnas Apache 7. A nterface web do SAPO é amgável, com opções para busca de palavras-chaves na base de artgos e consulta dos gráfcos de ndcadores de presença de artgos de C&T na mída. As solctações são armazenadas e podem ser analsadas vsando melhoras para o sstema. Assm, todo o processo de almentação do banco de artgos é automatzado. A ntervenção humana somente é necessára para melhoras no fltro do sstema. Uma vez seleconadas, as matéras são arquvadas no banco de dados de forma organzada, acrescentando-lhes um conjunto de metadados. Os fltros permtem dentfcar as matéras relatvas sobretudo às cêncas naturas e poderão ser também valosos na análse de matéras sobre cêncas humanas e socas (tem 2.1.1) Fltro: dentfcando C&T Para a elaboração do sstema de fltragem, a opção fo a de consderar a C&T enquanto fenômeno cultural: um grande ecossstema de símbolos, deas, hstóras, fatos, noções, que crculam e nquetam a socedade e têm, portanto, um forte reflexo mdátco. Os mecansmos de seleção do sstema foram organzados de forma a escolher matéras de cênca e tecnologa 8. As matéras seleconadas são relatvas a avanços em tecnologas de ponta lgados a pesqusa (como nanotecnologa, bologa molecular); temas de tecnologa aeroespacal e astronoma; dscussões sobre polítcas e mpacto da CT&I (por ex.: polução eletromagnétca, transgêncos, TV dgtal); cêncas da vda, cêncas humanas e socas, nclundo-se matéras de comportamento ou sobre polítca e economa que deem voz a pesqusadores dessas áreas, entre outras. Entre as matéras não seleconadas estão os textos sobre produtos tecnológcos (novos modelos de celular, computador etc.) e matéras que apenas expõem dados. Ao passar pelo fltro, cada matéra adqure uma pontuação (dada pela soma dos pesos de cada palavra-chave encontrada, contablzados apenas uma vez). As matéras com pontuação gual ou superor a 20 são classfcadas como de C&T. As que têm pontuação gual ou nferor a 17 são classfcadas como Não C&T. Por fm, as matéras stuadas na área ntermedára (com 18 ou 19 pontos) fcam na categora Talvez C&T O protocolo defndor de C&T encontra-se descrto pela prmera vez no artgo de Vogt et al. (2006). 9 Esses lmtes de pontuação não são os mesmos empregados na fase ncal do projeto. Os lmtes eram: para a categora C&T, matéras com pontuação superor a 16; para Não C&T, matéras com pontuação abaxo de 10; e para Talvez C&T, matéras com pontuação ntermedára. Em função dos resultados do teste de confabldade (seção 2.2), estabeleceram-se os novos lmtes de pontuação. 3

4 2.1.2 Detalhamentos técncos Na concepção e no desenvolvmento do SAPO, prorzou-se a utlzação de ferramentas gratutas e de códgo aberto, em partcular nos seus componentes coletor e baxador. O mecansmo do SAPO é consttuído de quatro componentes báscos, dentfcados com as letras A, B, C e D na Fgura 1: Fgura 1: Componentes báscos e funconamento do SAPO De forma geral, a construção dos dversos componentes do sstema partu de programas escrtos em lnguagens Java e Scala. Todo o SAPO fo desenvolvdo a partr de bblotecas e estruturas ntegráves a essas lnguagens de programação. A segur, descreve-se cada componente e sua função no sstema Coletor e Controlador de URLs A partr da estrutura do veículo consderado, esse componente (2 e 3, Fgura 1) faz um mapeamento de todas as URLs que consttuem o unverso das notícas e as regstra em um Banco de Dados de URLs. O coletor 10 vasculha a web regstrando e ndexando as URLs que serão posterormente acessadas pelo baxador. Ele deve ser construído sob medda, tendo em vsta a estrutura do portal do veículo que se deseja montorar. No SAPO, o coletor regstra, para cada combnação de da, mês e ano, as URLs das notícas do da, por ordem crescente de data. As URLs ndexadas passam por um controle automátco (3, Fgura 1) para evtar duplcdade de regstros no Banco de Dados de URLs (4, Fgura 1). O controlador de URL faz uma consulta para assegurar que as URLs a serem regstradas já não tenham sdo ncluídas no banco, evtando gasto desnecessáro de recursos da máquna. O controlador também montora a varredura do coletor, detectando a conclusão da ndexação de todas as URLs das 10 Também chamado de crawler, webcrawler, spder, robô ou anda bot. 4

5 notícas de um determnado da e regstrando essa data num campo específco do Banco de Dados de URLs, de modo a crar um ponto de partda para próxmas varreduras Baxador O mecansmo responsável por obter os documentos ndexados pelo coletor é o baxador (B, Fgura 1). Ele organza a fla de requsções e baxa em formato WARC 11 os documentos apontados pelas URLs regstradas no Banco de URLs. O sstema (número 5, Fgura 1), consste em: () o baxador de fato, um programa que faz o download em dsco dos documentos apontados pelas URLs levantadas pelo coletor; e () um processo que gerenca e acompanha os trabalhos de download. O processo gerencador se conecta ao Banco de Dados de URLs e traz para o baxador um conjunto de URLs para ncar o download, controlando as lstas de URLs passadas ao baxador para não haver duplcatas. Outra função do gerencador é detectar o fm do processo de download da lsta de URLs e encamnhar o pacote de documentos recémobtdos para a etapa segunte do sstema. O sstema SAPO utlza o baxador do Hertrx 12, que executa o download dos documentos e os grava em dsco no formato WARC. No momento em que o Hertrx termna seu trabalho, o gerencador lbera o arquvo WARC recém-crado para a fase de lmpeza e processamento do documento Lmpeza e processamento dos documentos Esse componente processa os documentos WARC para dentfcar suas estruturas (título, caderno, conteúdo, data) e os transforma em artgos úncos. Tas artgos são classfcados de acordo com seu grau de proxmdade com o tema C&T, e regstrados no Banco de Dados de Artgos (13, Fgura 1). A fase de lmpeza e processamento dos documentos consste no encadeamento de quatro processos escrtos em Java letor (7, Fgura 1), analsador sntátco (8, 9 e 10, Fgura 1), classfcador (11, Fgura 1) e processo de persstênca (12, Fgura 1), que trabalham paralelamente, utlzando um gerencador de flas desenvolvdo especfcamente para o SAPO. Cada processo dsponblza nformações, em fla, a serem trabalhadas pelo segunte. Todos esses processos são gerencados por um processo-mestre: o Gerencador de Lmpeza. O letor abre o arquvo WARC para processamento e separa o conteúdo HTML das págnas. Em seguda obtêm-se os arquvos HTML correspondentes às págnas ndexadas ncalmente pelo coletor. Neste ponto, o Gerencador de Lmpeza cra em memóra um regstro contendo campos para nclusão de nformações (URL, data, conteúdo etc.), a ser nserdo no Banco de Dados de Artgos quando todos os dados (nclundo a classfcação C&T, Não C&T e Talvez C&T ) estverem dsponíves. O arquvo HTML gerado pelo letor é encamnhado ao analsador sntátco, onde um novo processo gerencador comanda a análse estrutural do documento, vsando separar campos no arquvo HTML (URL, data, título, caderno e corpo da notíca). O processo gerencador aplca uma sére de análses no documento HTML Web ARChve, um formato de arquvo comumente utlzado para guardar documentos recuperados por webcrawlers, que combna o conteúdo das págnas HTML com seus cabeçalhos, metadados e demas nformações sobre estruturas e verfcações de erro. 12 Aplcatvo de códgo-aberto, escrto em Java e desenvolvdo pela bbloteca dgtal Internet Archve. Esse software arquva documentos da nternet e é utlzado por dversas organzações e bblotecas naconas, como a Brtsh Lbrary e CteSeerX. 13 Caso os campos sejam corretamente dentfcados, o Gerencador de Lmpeza preenche as lacunas que hava reservado para gerar o artgo (9, Fgura 1). Se algum dos campos não puder ser dentfcado, o documento HTML é consderado não dentfcado (10, Fgura 1) e gravado em uma área do dsco. Nesse caso, um regstro de erro é escrto no relatóro do Gerencador. O documento não dentfcado pode ser revsto para verfcação do problema e melhora do processo. 5

6 Após o solamento dos campos do artgo, nca-se o processo de fltragem para analsar o texto e classfcá-lo em C&T, Não C&T ou Talvez C&T. O método classfcador busca no conteúdo do artgo cada uma das 597 palavras consttuntes do thesaurus relatvo aos artgos sobre C&T, lstadas na tabela sc_flter da base de dados (ver <http://sapo.labjor.uncamp.br/scflter/>). Cada palavra tem um peso assocado. A soma de todos os pesos do artgo, sem repetção, defne sua pontuação (score). Por fm, o Gerencador da Lmpeza preenche o campo referente ao grupo no qual o artgo fo classfcado, estando apto a nser-lo no Banco de Dados de Artgos. O processo de persstênca realza a transferênca dos dados da memóra da máquna para o Banco de Dados de Artgos. Ele controla a escrta no banco, recebendo uma fla de artgos almentada pelo letor, e, para cada artgo da fla, compara todos os seus campos com os dos artgos já armazenados no banco, conferndo se há duplcdade. Em caso afrmatvo, o artgo é gnorado. Caso contráro, é nserdo como um novo regstro no banco de dados. É um processo análogo ao Controlador de URLs do coletor Interface O SAPO oferece o acesso ao conteúdo coletado e gera ndcadores que subsdam o estudo da dvulgação/percepção públca da cênca. Esses recursos são acessados por meo de uma camada específca do sstema, a nterface (14, Fgura 1), que está dsponível aos usuáros va nternet. Ao acessar o endereço web do projeto (http://sapo.labjor.uncamp.br/), o usuáro faz uma requsção de servço HTTP ao servdor do SAPO. O ambente de acesso ao SAPO utlza PHP como lnguagem e o Smarty 14 como estrutura básca (framework). Para apresentar os resultados das buscas, os ndcadores e os gráfcos, a nterface executa consultas (queres) predetermnadas ao Banco de Dados de Artgos. Esse banco fornece tabelas e cadeas de textos e números formatadas pelos scrpts em PHP para apresentação em formato de págna HTML no navegador do usuáro. Quanto às possbldades de acesso pelo usuáro, o SAPO permte realzar: () pesqusas com base em ndcadores quanttatvos o sstema gera gráfcos de ndcadores por veículo a partr da escolha do status do conteúdo ( C&T, Não C&T e Talvez C&T ) e do período; () buscas de conteúdo pesqusas qualtatvas por termo e recortes temporas; e () cruzamentos de dados estudo qual-quanttatvo, combnando ndcadores quanttatvos e buscas de conteúdo. Nas buscas por conteúdo, podem-se verfcar quas temas centífcos são objeto de maor nteresse para a mprensa, como esses assuntos são tratados e em que seção aparecem mas frequentemente. A busca gera uma págna de resultados que dá acesso a metadados das matéras (título, subtítulo, edtora, veículo, data de publcação, total de palavras, pontuação e densdade) e ao texto ntegral na págna do veículo Bancos de Dados O SAPO utlza os bancos de dados Berkeley DB (4, Fgura 1), para a relação de URLs, e Postgres SQL (13, Fgura 1), para o regstro dos documentos armazenados no sstema. O Banco de Dados de URLs abrga as lstas de URLs coletadas no módulo 14 O Smarty provê uma estrutura smples para o grande volume de documentos e as varadas funconaldades do sstema. Essa estrutura pode ser analsada e atualzada por meo de arquvos.php localzados no dretóro raz do sstema. Para fazer tas análses e atualzações, basta que o corpo técnco tenha profcênca na lnguagem PHP. 6

7 ncal do sstema. O coletor fo programado de modo a, mesmo se abruptamente fnalzado, ser capaz de contnuar o processo de onde parou, graças ao uso extensvo de transações 15. O Banco de Dados de Artgos dá suporte à cração de índces nas tabelas, acelera as consultas e é útl para consultas pré-moldadas, como faz o SAPO ao gerar os ndcadores. A tabela com o maor número de regstros atualmente no sstema tem mas de 1,1 mlhão de lnhas, correspondentes aos artgos coletados do Estadao.com.br, de janero de 2001 a julho de Veículos Na atual fase de desenvolvmento do projeto SAPO, optou-se por seleconar o portal do jornal dáro O Estado de S.Paulo, chamado Estadao.com.br. Fundado em 1875, O Estado de S.Paulo é um dos maores jornas em crculação no Brasl. Em março de 2000 ocorreu a fusão dos stes da Agênca Estado, O Estado de S.Paulo e Jornal da Tarde, resultando no portal Estadao.com.br, veículo nformatvo em tempo real. O Estadao.com.br é um dos portas de notícas de maor audênca da nternet braslera, tendo superado a marca de um mlhão de vstantes mensas em janero de Além da mportânca do portal para a mída naconal, outro motvo que levou à eleção do Estadao.com.br é a forma como se estrutura seu portal web. Atualmente, o veículo fornece uma lsta (arquvo robots.txt acessível em com lnks de todas as notícas veculadas em determnada data, dspostas em índces dvddos por da, mês e ano 16. Assm, fo possível construr mas faclmente um gerador de URLs para obter os endereços eletrôncos de cada notíca. Outros veículos, como o jornal Folha de S.Paulo, Jornal do Brasl e jornal O Globo, deverão ser ncluídos no sstema em nova fase do projeto Indcadores A partr dos dados coletados e classfcados, o SAPO possblta gerar ndcadores e gráfcos para períodos de tempo específcos. Esses ndcadores são nstrumentos útes para auxlar estudos sobre a mída onlne, em especal sobre percepção públca da cênca segundo a perspectva da oferta de matéras centífcas pela mída, como enuncado na hpótese apresentada na ntrodução deste trabalho, dferente da convenconal baseada em questonáros aplcados junto ao públco. Para a construção dos ndcadores, defnram-se como: N tot o número total de matéras publcadas do veículo de nteresse, no período seleconado pelo usuáro; P tot o número total de palavras no veículo em análse, em determnado período de tempo; N sel o número de matéras seleconadas pelo sstema, em determnado período para o veículo estudado; e P sel o número total de palavras contdas nas matéras seleconadas pelo SAPO. Os ndcadores gerados são: Indcador de massa (M = N sel ): número de matéras de C&T no veículo, em determnado período. A análse temporal desse ndcador permte evdencar momentos de epdemas mdátcas sobre certos temas centífcos, sazonaldades relaconadas a das da semana em que são veculadas seções dferencadas e eventos comemoratvos datados. Pode também subsdar estudos de caso relatvos aos temas abordados nos artgos. Calculando-se M como uma méda sobre ntervalos maores que um da, consegue-se avalar o espaço médo dedcado a C&T pelo jornal Por exemplo, 7

8 Indcador de frequênca (f = M / N tot ): quantdade relatva de matéras de C&T sobre o total de matéras no veículo, no período seleconado. Esse ndcador aponta para o grau de conteúdo centífco do veículo relatvamente a seu conteúdo total. De forma anda mas clara que o ndcador de massa, revela pcos em das específcos caracterzados pela presença de cadernos ntensamente habtados por temas de C&T e snalza casos mdátcos. Indcador de densdade (d = P sel / P tot ): espaço relatvo de matéras de C&T, ou seja, porcentagem de palavras dessas matéras sobre o total de palavras no veículo. O ndcador d fo nsprado nos antgos procedmentos de mensuração da proporção de temas nos jornas mpressos, feta com o uso de régua e o cálculo da área ocupada pelo tema de nteresse, em centímetros quadrados. O que o SAPO apresenta com este ndcador é um resultado semelhante, em porcentagem de palavras dos artgos classfcados como C&T sobre o total de palavras no veículo, no período em análse. Sua utldade abrange estudos temporas, comparações temátcas e entre veículos. Indcador de aprofundamento (A = d / f): peso relatvo das matéras de C&T em comparação à matéra méda do veículo. Este ndcador combna os ndcadores de densdade e frequênca. Sendo A maor que 1, o veículo está publcando matéras de C&T que são, em méda, de tamanho maor que as matéras em geral (matéra méda). Observa-se, então, o tpo de polítca edtoral e cultural do jornal. A menor que 1 tende a sgnfcar uma polítca edtoral que apresenta temas de cênca e tecnologa, de manera geral, como notícas ou artgos breves Resultados Constantemente montorado 17 por sua equpe, o SAPO adcona daramente conteúdo novo a seus bancos de dados. Mas de 1,1 mlhão de artgos do portal Estadao.com.br foram coletados pelo sstema desde 1º de janero de 2001 (níco do período de cobertura) até 31 de julho de Os resultados apresentados na Tabela 1 referemse ao período compreenddo entre 1º de janero de 2001 a 18 de janero de Os artgos classfcados como C&T compreendem 2,9% do total, com pontuação méda de 32,7 e número médo de palavras do thesaurus por artgo de aproxmadamente 10. Tabela 1: Resumo de resultados apresentados pelo SAPO por categora período: 01/jan de /jan de 2012 Artgos Pontuação Palavras-chave por artgo Categoras C&T Talvez C&T Não C&T Qtd % 2,9 0,5 96,7 mn méda 32,7 18,5 1,5 max mn méda 10,3 6,5 0,7 max A equpe do SAPO checa perodcamente se o portal coberto pelo sstema não elmnou ou crou seções, mudou a estrutura de arquvamento das matéras etc. 8

9 2.1.5 Buscas Este tem traz os tpos de resultados do SAPO para buscas por conteúdo, por meo de exercícos exemplfcadores. O prmero deles tem as seguntes especfcações: período de 17 de junho de 2010 a 17 de junho de 2011; nenhum termo seleconado; status C&T. O sstema encontra artgos de C&T. A págna de resultados (Fgura 2) apresenta o título com o lnk de cada artgo seleconado, sua pontuação, a edtora em que fo publcado, a data e o total de palavras. Fgura 2: Págna de resultados de busca do SAPO para o período de 17/jun de 2010 a 17/jun de 2011, nenhum termo de busca seleconado e status C&T Estadao.com.br Em um exercíco smlar, seleconou-se desta vez com o termo transgênco, mantendo-se o período. Neste caso, o sstema encontrou 49 artgos de C&T com o termo. Outros exercícos de busca por conteúdo podem ser realzados, alterando-se o status para, por exemplo, Talvez C&T (com 5 resultados no mesmo período, para o termo transgênco ) ou Não C&T (29 resultados no período, termo transgênco ) Indcadores por período Esta seção apresenta exemplos de resultados de uma pesqusa de ndcadores no mesmo período seleconado na seção anteror, de 17/jun de 2010 a 17/jun de O Gráfco 1 mostra os valores assumdos pelo ndcador de massa mês a mês e permte, assm, dentfcar os meses de pco de publcação de artgos de conteúdo centífco (setembro de 2010 e março de 2011) e os meses em que os temas de C&T foram menos presentes em termos absolutos (feverero de 2011, julho de 2010 e mao de 2011). De posse dessas nformações, o usuáro do sstema pode realzar uma busca nos meses de seu nteresse no campo Busca, optando por não especfcar termos, e obter uma págna de resultados com acesso aos artgos. A letura dos títulos e, eventualmente, do conteúdo dos artgos seleconados revelará os temas abordados e crcunstâncas relaconadas, refnando assm a pesqusa e auxlando a nterpretação de resultados. 9

10 Gráfco 1: Indcador de Massa para o período de 17/jun de 2010 a 17/jun de 2011, em valores mensas veículo: Estadao.com.br Gráfco 2: Indcador de Frequênca para o período de 17/jun de 2010 a 17/jun de 2011, em valores mensas veículo: Estadao.com.br Gráfco 3: Indcador de Densdade para o período de 17/jun de 2010 a 17/jun de 2011, em valores mensas veículo: Estadao.com.br Gráfco 4: Indcador de Aprofundamento para o período de 17/jun de 2010 a 17/jun de 2011, em valores mensas veículo: Estadao.com.br 10

11 O Gráfco 2 traz os percentuas de matéras de C&T em relação ao total de matéras publcadas no portal Estadao.com.br no período seleconado e revela que o pco absoluto de matéras de C&T apontado pelo ndcador de massa corresponde a um pco da proporção de artgos centífcos no período. O ndcador de frequênca mostra que o pco relatvo do período se dá em março de 2011 (valor próxmo de 10%). O próxmo ndcador calculado para o mesmo período é o de densdade, que mensura o espaço relatvo dos artgos de C&T em relação ao total publcado no veículo. Conforme o Gráfco 3, é no mês de outubro de 2010 que o portal Estadao.com.br ofereceu maor espaço relatvo de publcação para artgos de conteúdo centífco. Por outro lado, os meses de menor densdade foram junho de 2010 e feverero de Fnalmente, analsando-se o ndcador de aprofundamento, que aponta o peso relatvo dado aos artgos de C&T pelo veículo em análse no período, encontra-se o pco (d / f aproxmadamente gual a 12) em mao de 2011 (Gráfco 4). Assm, as matéras de C&T veculadas nesse mês provavelmente trataram os temas com mas profunddade (mas palavras por artgo) que em outros meses do período consderado. Para qualquer dos ndcadores, a busca sem especfcação de termos auxla o detalhamento da pesqusa. 2.1 Avanços na confabldade Desde sua prmera versão, o SAPO vem passando por avalações que conduzem a novos desenvolvmentos. Em sua fase ncal, o SAPO fo submetdo a testes de confabldade 18 que ndcaram uma margem de erro total dos dados quanttatvos fornecdos, para o conjunto das categoras de classfcação, não maor que ±3% (VOGT et al., 2006). Na análse sobre as matéras de cêncas naturas e exatas, a margem de dscordânca do sstema com codfcadores humanos trenados na classfcação das matéras de C&T fo de aproxmadamente 10%. Para Não C&T, o erro do sstema fo menor que a dscordânca entre dos humanos trenados (< 0,5%). Posterormente, um novo modelo de testes fo empregado para avalar o desempenho do sstema e a necessdade de ajustes no processo de classfcação. Crou-se um banco de documentos prevamente classfcados por letores especalzados, segundo os crtéros de classfcação descrtos no tem deste artgo. Para a classfcação manual, foram apresentados à equpe de pesqusa, por meo de uma nterface de acesso restrto, artgos sorteados de um conjunto prevamente extraído do banco do SAPO (o conjunto é composto de artgos publcados entre os das 1º de janero de 2010 e 1º de janero de ). O pesqusador la a matéra e então decda se a notíca se encaxava no tema C&T, clcando em um dos botões apresentados (C&T, Não C&T e Talvez C&T). O resultado era armazenado numa tabela no banco de dados e outra notíca era exbda para o pesqusador. Para testar a confabldade do SAPO, compararam-se os resultados da classfcação manual com o resultado da classfcação automátca do sstema sobre os mesmos documentos. Utlzou-se a técnca da amostragem aleatóra estratfcada com base na classfcação automátca préva. Para a classfcação manual, foram seleconados artgos do conjunto publcado entre 1º de janero de 2010 e 1º de janero de 2011, com 18 Os testes realzados foram: a) nível de concordânca entre humanos e máquna para as matéras descartadas; b) nível de concordânca entre humanos e máquna para as matéras seleconadas; c) stuação e composção das matéras classfcadas pelo sstema como talvez cênca e d) ntercoder relablty entre máquna e humanos (para garantr que o nível de concordânca entre a máquna e humanos sobre matéras de cênca não sera menor que entre dos codfcadores). 19 A lmtação temporal do teste justfcou-se por restrções técncas dos servdores que hospedavam o SAPO. Planeja-se estender o teste para todo o ntervalo temporal coberto pelo sstema. 11

12 Classf. Automátca dferentes probabldades para cada categora: 2/5 para aqueles classfcados como sendo de C&T, 2/5 para os Não C&T e 1/5 para os artgos Talvez C&T. Essas proporções garantem a presença equlbrada de artgos de todas as categoras, elmnando a tendênca de se consderar predomnantemente os artgos Não C&T, que são a maora da base (mas de 90% dos textos, conforme a Tabela 1) Avalação da metodologa de classfcação e recalbragem O procedmento de avalação baseou-se na classfcação de artgos, o equvalente a 1,45% do total de artgos coletados e classfcados pelo SAPO no período consderado para o teste 20. Para efeto de classfcação do SAPO, as categoras são dsjuntas, ou seja, cada artgo pode pertencer a somente uma das três categoras de documentos. A dstrbução dos artgos entre as categoras de classfcação automátca (segundo os lmtes estabelecdos antes da calbragem) e manual é mostrada na Tabela 2. Tabela 2: Dstrbução dos artgos do banco amostral de avalação Classfcação Manual C&T Não C&T Talvez C&T Total Automátca C&T % 172 9% 83 4% % Não-C&T 30 1% % 31 2% % Talvez- C&T 85 4% % 36 2% % Total Manual % % 150 7% % A análse utlzada fo a da Precsão-Revocação, usual para avalação do desempenho de classfcadores de texto (SEBASTINI, 2002). A classfcação ternára fo convertda em três classfcadores bnáros, um para cada categora = {C&T, Talvez C&T, Não C&T}. Esses classfcadores comparam as avalações dos especalstas com a classfcação automátca. Os resultados possíves do teste de classfcação para a categora são: VP - Verdadero-Postvo: resultado correto (pertence à categora); FP - Falso-Postvo (erro tpo I): alarme falso; FN - Falso-Negatvo (erro tpo II): falha do alarme; e VN - Verdadero-Negatvo: resultado correto (não pertence à categora). A avalação baseou-se no estudo das meddas Precsão, Revocação e Medda F 1, descrtas no Quadro 1, para determnada categora do total de N (N = 3 no caso do SAPO). A redefnção dos valores-lmte dos ntervalos da pontuação para cada categora fo estabelecda a partr da otmzação das meddas de desempenho calculadas sobre a base de avalação. Os artgos da amostra de classfcação foram dstrbuídos conforme sua pontuação e observados em relação aos pontos de corte que delmtavam as categoras do classfcador automátco antes da calbragem, sto é, com a categora Talvez C&T delmtada pelas pontuações maores que 9 e menores que 17. Combnando-se o resultado dos procedmentos de calbragem com base nas meddas P, R e F 1, o ntervalo de pontuação para o classfcador Talvez C&T fo alterado para [18, 19]. Defnram-se assm, consequentemente, os pontos de corte para os demas classfcadores. 20 Com base na suposção smplfcada e conservadora de que o valor do estmador da proporção de artgos de C&T segue uma dstrbução Normal, a amostra de artgos utlzada para o teste de confabldade mplca em um erro amostral de 2,3%, com probabldade de 95%. 12

13 Quadro 1: Meddas utlzadas para a avalação de confabldade do SAPO Medda Fórmula Descrção Precsão (P) Revocação (R) Medda F 1 P R F Resultados 1 VP VP FP VP VP FN 2 P R P R Fração dos documentos classfcados smultaneamente pelos especalstas e pelo SAPO como pertencentes à categora (concordânca homem-máquna) dentre todos os artgos atrbuídos automatcamente pelo SAPO a essa categora. Fração dos documentos classfcados smultaneamente pelos especalstas e pelo SAPO como pertencentes à categora (concordânca homem-máquna) dentre todos os artgos atrbuídos pelos especalstas a essa categora. Méda harmônca entre P e R. Pode ser calculada para as categoras ndvduas e para as meddas que agregam categoras (macroméda 21 e mcroméda 22 ). As técncas de avalação de desempenho aplcadas sobre a base de artgos classfcados manualmente permtram uma efcente calbragem dos lmtes de pontuação do sstema de classfcação. Os valores das meddas para os classfcadores antgos e os novos são apresentados na Tabela 3. Tabela 3: Meddas de avalação dos classfcadores antgos e novos, sobre a base de classfcação humana Classfcadores Novos Talvez = [18,19] Antgos Talvez = [10,16] Categoras Talvez Não C&T C&T C&T Avalação geral Macro- Mcroméda méda Nº de documentos Precsão 0,853 0,236 0,668 0,586 0,782 Revocação 0,89 0,113 0,693 0,565 0,782 Medda F 1 0,871 0,153 0,68 0,575 0,782 Nº de documentos Precsão 0,942 0,115 0,608 0,555 0,705 Revocação 0,73 0,24 0,775 0,582 0,705 Medda F 1 0,822 0,156 0,682 0,568 0,705 A medda mas adequada para a avalação global do sstema de classfcação é a F 1 agregada pela mcroméda, de valor 0,782 após a calbragem. Essa medda pode ser nterpretada da segunte forma: 78,2% dos artgos foram corretamente classfcados pelo SAPO. Note-se que a calbragem promoveu um aumento da confabldade. 21 Méda artmétca da medda de avalação (P ou R) entre as N categoras (3, no caso do SAPO). 22 Cálculo smlar a P e R, acumulando-se os resultados do teste de mesma natureza para cada categora: P m N 1 N VP 1, VP FP R m N 1 N 1. VP VP FN 13

14 Para a classfcação baseada em pontuação de palavras-chave, o desempenho geral do sstema atualmente é comparável ao de classfcadores que usam técncas mas sofstcadas, como as probablístcas e de aprendzado de máqunas (YANG, 1999). Tal resultado contou com os valores mas elevados de precsão e revocação da categora Não C&T e também com as meddas de precsão e revocação do classfcador C&T, que ndcam a adequação da lsta de palavras-chave, com controle de snônmos e concetos semelhantes, e agrupamento de palavras segundo um radcal comum. Essas estatístcas permtem avalar o classfcador e acompanhar sua evolução quando de ajustes específcos, como alterações no thesaurus, redmensonamento das pontuações que defnem as categoras ou reformas técncas na coleta. Convém notar que parte dos erros do sstema é ntrínseca à defnção de sentdo amplo dada a C&T. Mesmo durante a construção da base de testes de confabldade, 18 artgos (cerca de 0,9%) não foram ncluídos por haver dscordânca das classfcações humanas quanto às categoras nas quas seram enquadrados, restando Aprmoramentos deverão aumentar a confabldade e a efcênca do SAPO (seção 3). 3. Melhoramentos no SAPO Como se pôde ver, os resultados prelmnares de exercícos de busca utlzando o SAPO estabelecem-no como uma ferramenta útl para estudos mdátcos e consstente em seus aspectos fundamentas, capaz de mensurar a presença de temas centífcos na mída e de fornecer ndcadores relaconados. A partr de dscussões realzadas pelos membros da equpe do SAPO e com colegas durante os encontros realzados na London School of Economcs and Poltcal Scence, na Inglaterra, em 2011 e 2012, e das pesqusas desenvolvdas pelo grupo do Labjor/Uncamp, planeja-se mplementar um conjunto de meddas no sentdo de aprmorar o sstema em dversos aspectos. O Quadro 2 apresenta uma relação dessas meddas, agrupadas segundo o componente do sstema assocado. 4. Conclusões Os testes de busca no SAPO ndcam que o sstema é de grande utldade para auxlar estudos sobre a mída onlne, com ndcadores e resultados consstentes. O sstema oferece à comundade de pesqusadores nformações dáras sobre a cobertura da mída em C&T, permtndo enxergar não só quanto este tema frequenta o letor, mas também como o letor o frequenta nos jornas. O SAPO nsprou desenvolvmentos de sstemas smlares por pesqusadores de outros países, como Itála (sob coordenação do Prof. Dr. Federco Neresn, da Unversdade de Pádua - grupo PaSTIS 23 ), Turqua (coordenação do Prof. Dr. Ahmet Süerdem, do Departamento de Admnstração de Negócos da Istanbul Blg Unversty) e Inglaterra (grupo coordenado pelo Prof. Dr. Martn Bauer, da London School of Economcs Methodology Insttute). Nos encontros realzados em 2011 e 2012 na London School of Economcs, sob coordenação do Prof. Martn Bauer, o SAPO e outros sstemas análogos foram debatdos. Novos encontros e dscussões deverão ocorrer, vsando não apenas ao compartlhamento de conhecmentos entre as equpes responsáves pelos sstemas, mas também, possvelmente, à formação de um grupo nternaconal de cooperação, com foco em sstemas nformatzados de mneração de textos para mensuração da presença de temas centífcos em mídas onlne. 23 Padova Scence, Technology & Innovaton Studes. 14

15 Quadro 2: Aperfeçoamentos prevstos para o SAPO, por componente do sstema. Infraestrutura Coleta Analsador sntátco Classfcação Interface Confabldade Mgração para servdor em nuvem: maor flexbldade para o desenvolvmento de aplcações web. Revsão do coletor: permtrá montar máqunas vrtuas dedcadas somente à ndexação de URLs, tornando a coleta mas rápda. Interface para dentfcação de problemas de análse sntátca: usuáros poderão localzar problemas de análse sntátca em págnas. Categoras: áreas do conhecmento; outras categoras; seção do veículo; agente da cult. centífca; atores; repercussão de audênca. Opções de ordenação dos resultados das buscas: segundo crtéros como a pontuação e o número de palavras por artgo. Revsão da metodologa de avalação: novas técncas serão empregadas para avalar a confabldade do sstema. Mudança de framework da aplcação web: aplcações serão desenvolvdas em Ruby on Rals, plataforma mas efcente, segura e prátca. Inclusão de novos veículos: será possível gerar novos dados e comparar os veículos. Reconhecmento de campos gráfcos: solução baseada no reconhecmento de campos gráfcos na págna que contém o artgo (título, lnha fna, autor etc.). Metodologas: Palavras-chave com pontuação normalzada; Machne Learnng; Analsadores morfológcos e sntátcos. Reforma no layout, formas de busca e gráfcos: melhor navegabldade, buscas de város termos e gráfcos de ndcadores para buscas por termos. Adaptação para outras bases de nformação onlne: blogs, feeds RSS e redes socas. Mas dados: nclur bancos de dados relaconados, permtndo cruzar nformações. Novas formas de comuncação na mída onlne: conteúdos de áudo, magens, tras etc. Exportação de planlhas: para armazenar dados de pesqusa dos usuáros. 15

16 Bblografa BAUER, M.W.; GASKELL, G. (2002) Pesqusa qualtatva com texto, magem e som. Um manual prátco. Vozes, Petrópols, RJ. VOGT, C.A. (2011). The spral of scentfc culture and cultural well-beng: Brazl and Ibero-Amerca. Publc Understandng of Scence (Prnt), v. 1, p VOGT, C.A.; CASTELFRANCHI, Y.; RIGHETTI, S.; EVANGELISTA, R.A.; MORALES, A.P.; GOUVEIA, F. (2011) Buldng a scence news meda barometer SAPO. In: Bauer, M.; Shukla, R.; Allum, N.. (Org.). The culture of scence - how the publc relates to scence across the globe. 1ª ed. New York/London: Routledge, p VOGT, C.A. et al. (2006) SAPO (Scence Automatc Press Observer): Construndo um barômetro da cênca e tecnologa na mída. In: Cultura centífca: desafos. EDUSP FAPESP, São Paulo, p SEBASTIANI, F. (2002) Machne learnng n automated text categorzaton. In: ACM Computng Surveys (CSUR), Volume 34 Issue 1, ACM New York, NY, USA. YANG, Y. (1999) An Evaluaton of Statstcal Approaches to Text Categorzaton, Informaton Retreval, v.1 n.1-2, p Dsponível em <http://www.dtc.ml/cgbn/gettrdoc?ad=ada327980>. Acesso em julho de

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