Dot.lib

Durante suas pesquisas você já demorou para encontrar artigos científicos interessantes para o seu trabalho? Já acessou diferentes plataformas e bases de dados, aplicou filtros e quando percebeu já tinha passado algum tempo sem ainda obter o conteúdo desejado? Isso pode acontecer com um estudante, docente ou até um pesquisador experiente.

Essa demora para localizar conteúdos que servirão de base para sua pesquisa é um tanto frustrante, principalmente, por se tratar de um importantíssimo aspecto do processo: trazer as referências coerentes, confiáveis e importantes. Mas através de 3 passos e que não demoram mais de 30 segundos você pode visualizar uma série de artigos recomendados, relevantes e coerentes.  Quer descobrir como? Vamos explicar como funciona a tecnologia Text Analyzer, desenvolvida pela JSTOR, e as suas funcionalidades.

Ferramenta Text Analyzer

A JSTOR atualmente, é uma das principais provedoras de conteúdos científicos no mundo, seguramente uma das bases de dados top of mind na área de Humanas presente em mais de 170 países e em mais de 9 mil bibliotecas.

Em 2018, recebeu o primeiro People’s Choice Award da Society for Scholarly Publishing, em Chicago. Esta Sociedade foi criada em 1978 com o objetivo de fomentar e promover o ramo de publicações científicas, aprimorando a comunicação e o networking entre a comunidade.

Mas o que a JSTOR fez para receber esse prêmio de reconhecimento? A editora facilitou a rotina dos pesquisadores utilizando o Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing – NLP). Essa tecnologia tem como base o conceito de Aprendizado da Máquina (Machine Learning), que é a habilidade do computador em entender, analisar e manipular conteúdo. Abaixo citamos alguns recursos do Google que utilizam a inteligência artificial:

- Recuperação de informação;
- Extração de informação;
- Tradução;
- Autocorreção de frases ou palavras;
- Autopreenchimento da caixa de busca com base no início da sua pesquisa. 

A JSTOR de uma maneira mais específica aplicou este conceito de Machine Learning na ferramenta Text Analyzer. Se durante seus processos de pesquisa você encontrar um artigo relevante, ou uma imagem, com o Text Analyzer é possível simplesmente fazer upload desse material e a plataforma irá: 

1. Analisar todo o documento;
2. Entender exatamente do que se trata;
3. Identificar os pontos principais;
4. Gerar recomendação personalizada de outros conteúdos similares.
   
   

Interface do Text Analyzer para realizar o upload do seu documento.

Após realizar o upload a ferramenta começará a analisar todo o conteúdo.

Em seguida imediatamente gerará recomendações de conteúdos similares.

O computador faz uma análise profunda do seu conteúdo e lhe apresenta recomendações de outros artigos que serão interessantes para você. 

Quer saber outra aplicabilidade dessa ferramenta?

Para quem deseja publicar um artigo científico e não sabe ao certo para qual revista submeter, o Text Analyzer pode ajudar. Faça upload do seu arquivo na plataforma para que conteúdos similares sejam apresentados. Depois basta fazer uma análise em quais revistas esses conteúdos foram publicados, pois serão periódicos potencialmente relevantes para a propagação do seu também. Ou seja, a plataforma é capaz de auxiliar a encontrar a revista ideal para publicar o seu artigo científico.

O diretor da JSTOR Labs responsável por esse projeto, Alex Humphreys, disse: 

“Nossa missão é encontrar maneiras para melhorar o acesso das pessoas ao conhecimento”.

Quer conhecer melhor o Text Analyzer? Clique aqui, faça upload do seu conteúdo e explore as possibilidades! 

Para ver um tutorial completo da plataforma da JSTOR, acesse a Dotlib Partner Training. Aprenda a tirar o melhor proveito desta excelente plataforma. 

Referências

https://towardsdatascience.com/natural-language-processing-nlp-for-machine-learning-d44498845d5b

https://about.jstor.org/news/text-analyzer-wins-ssp-previews-session-peoples-choice-award/

https://www.slideshare.net/AlexHumphreys1/text-analyzer-previews-session-at-ssp-2018-annual-meeting