ORGANIZAÇÃO DOS MICRODADOS DO CENSO PESCARTE NA BACIA DE CAMPOS EM GRAFOS DE CONHECIMENTO SEMÂNTICOS REUTILIZÁVEIS PARA SUPORTE A DECISÃO

por Carolina dos Santos Oliveira Viana publicado 08/03/2023 14h32, última modificação 20/10/2023 16h30

Orientador: Mark Douglas de Azevedo Jacyntho

A pesca artesanal no Brasil passa por um grande apagão de dados oficiais. Sendo assim, o PEA Pescarte propôs o Primeiro e Segundo Censo Pescarte, pesquisas do tipo censitárias que têm como objetivo conhecer a realidade da cadeia da pesca artesanal da Bacia de Campos através da coleta de dados quantitativos e qualitativos. Este trabalho tem como principal objetivo extrair e organizar semanticamente o conhecimento subjacente à coleta de dados do censo, provendo suporte estruturado a processos de tomada de decisão, a fim de compreender e aprimorar a atividade pesqueira artesanal em questão. O trabalho se inicia com a modelagem conceitual do domínio de conhecimento em um diagrama de classes UML, composto pelos termos utilizados na cadeia da pesca artesanal, que funciona como base para a criação de uma ontologia específica para este domínio de conhecimento, utilizando a linguagem padrão OWL e reusando ontologias consagradas. Em seguida, é criada uma base de conhecimento semântica, instanciando a ontologia em um banco de dados semântico RDF nativo (triple store), para armazenamento dos microdados do censo com significado explícito inteligível por máquinas. Por fim, é feita a validação da proposta, por meio de um conjunto de questões de competência, cuidadosamente criado, que deve ser respondido através de consultas SPARQL submetidas ao banco de dados semântico. Tanto a ontologia, quanto o conjunto de questões de competência devem ser continuamente estendidos e aperfeiçoados, em um processo iterativo e incremental.

Palavras-chave: Ontologia, RDF, Linked Data, Microdados do Censo Pescarte.

Artisanal fishing in Brazil is going through a major blackout of official data. So, the PEA Pescarte proposed the First and Second Census Pescarte, census-type surveys that aim to know the reality of the artisanal fishing chain in the Campos Basin through the collection of quantitative and qualitative data. The main objective of this work is to extract and semantically organize the knowledge underlying the collection of census data, providing structured support to decision-making processes, to understand and improve the artisanal fishing activity in question. The work begins with the conceptual modeling of the knowledge domain in a UML class diagram, composed of the terms used in the artisanal fisheries chain, which works as a basis for the creation of a specific ontology for this knowledge domain, using the standard language OWL and reusing established ontologies. Then, a semantic knowledge base is created, instantiating the ontology in a native RDF semantic database (triple store) to store the census microdata with explicit machine-intelligible meaning. Finally, the proposal is validated, by through a carefully crafted set of competency questions that must be answered through SPARQL queries submitted to the semantic database. Both the ontology and the set of competency questions must be continually extended and improved, in an iterative and incremental process.

Keywords: Ontology. RDF. Linked Data. Pescarte Census Microdata

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