Resumo: Com a grande quantidade de informação disponível na Web, encontrar informação relevante e de qualidade se tornou uma tarefa desafiadora e muitas vezes complexa. A popularização das redes sociais online tem contribuído para o surgimento de novos modelos de busca que consideram a relação e a interação entre as pessoas como um meio para apoiar a busca ou recomendação de informação. Segundo a teoria da Autoridade Cognitiva, socialmente, as pessoas costumam recorrer à outras pessoas de confiança, ou que possuem alguma credibilidade - i.e., suas autoridades cognitivas, quando precisam de uma informação ou conhecimento que elas mesmas não possuem. Partindo do princípio de que uma autoridade cognitiva produz e compartilha informações de melhor qualidade e relevância para aqueles que a consideram uma autoridade, este trabalho apresenta o idAuthority: um modelo para apoiar a identificação de autoridades cognitivas em redes sociais que considera três perspectivas para a identificação de autoridade: 1. Autoridade Explícita, 2. Autoridade Implícita, e 3. Expertise auto atribuída. O objetivo do modelo idAuthority é identificar e recomendar pessoas em uma determinada rede social que possam contribuir com informações que outras pessoas necessitam. Para verificar se essas recomendações realmente fazem sentido às pessoas, o idAuthority foi instanciado e avaliado no contexto de uma rede social específica chamada "Todos Nós em Rede" (TNR), cujos usuários são professores do Atendimento Educacional Especializado (AEE) de todo o Brasil. A instância do modelo utilizou o relacionamento e a interação entre os usuários dessa rede, e as informações publicadas por eles para atender às três perspectivas propostas pelo idAuthority. A avaliação foi realizada sobre essa instância com um grupo de 6 professores que utilizam o TNR para apoiar a discussão colaborativa de problemas existentes em suas atividades profissionais. Os resultados obtidos pela avaliação demonstraram que as recomendações geradas pelo idAuthority são úteis aos professores, indicando que o modelo é promissor para apoiar a recomendação de autoridades no âmbito de redes sociais.
Abstract: With the great amount of information available on the web, finding relevant and quality information has become a challenging and complex activity. The popularity of online social networks has contributed to the appearance of new search models that consider the relationship and interaction between people as a means to support information search and recommendation. According to the Cognitive Authority theory, people often resort to other people they trust, or attribute some credibility (i.e., their cognitive authorities) when they need information or knowledge that they do not possess themselves. Adopting the principle that a cognitive authority produces and shares information of better quality and relevance for those who recognizes that authority, we propose the idAuthority: a model for identifying cognitive authorities in social networks that considers and articulates three perspectives for the identification of authorities: 1. Explicit Authority, 2. Implicit Authority and 3. Self-Expertise. The purpose of the idAthority model is to identify and to recommend people who can to contribute to the information need from others people in a particular social network. In order to verify if these recommendations really make sense to people, the idAuthority was instatiated and evaluated in the specific context of a social network called "All We Network", in which the users are teachers that work in the Inclusive Education field in Brazil. The instance used the relationship and interaction between users of the network, and the information published by them to meet the three perspectives of the model. The evaluation was performed on this instance with a group of six teachers who use the TNR to support collaborative discussion of problems in their professional activities. The results obtained by the evaluation showed that the recommendations generated by idAuthority are useful to teachers, indicating that the model is promising to support the recommendation of authorities in social networks. |
