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Technology Forecasting: Estudo da Inteligência Competitiva na Base de Dados LISA por meio de Data mining
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Ágatha Arruda Alcântara
1 Technology Forecasting: Estudo da Inteligência Competitiva na Base de Dados LISA por meio de Data mining Profa. Lillian Alvares Faculdade de Ciência da Informação Universidade de Brasília
2 OBJETIVO GERAL Realizar prospecção de dados, por meio de Data Mining, sobre o tema inteligência competitiva na base de dados LISA a fim de conhecer sua evolução.
3 OBJETIVOS ESPECÍFICOS Identificar tendências e o crescimento do conhecimento na área. Conhecer o escopo do tema nas várias fontes de informação cobertas pela base LISA. Identificar autores e as rede de relacionamentos. Identificar a produtividade dos principais autores.
4 OBJETIVOS ESPECÍFICOS Identificar a freqüência de publicações por ano. Identificar a relação entre os diferentes temas da Ciência da Informação e Inteligência Competitiva. Extrair indicadores confiáveis da área para estimar suas tendências quanto aspectos metodológicos, teóricos e práticos.
5 Abordagens Prospectivas Technology Forecasting Informações de evolução histórica, modelagem de tendências e análise de projeção de situações futuras, executadas normalmente de forma periódica.
6 Abordagens Prospectivas Technology Assessment Acompanhamento da evolução e identificação de sinais de mudança, realizados de forma sistemática e contínua em tempo real.
7 Abordagens Prospectivas Technology Foresight Antecipação de possibilidades de inovações, não necessariamente baseadas em informações tendenciais e sim em projeções especulativas de seu próprio conhecimento, ocorrendo de forma aperiódica, com a característica de desenvolverse principalmente através do trabalho interativo de especialistas.
8 Comunicação Científica A escolha por conhecer a evolução da área de Inteligência Competitiva através da indexação de periódicos deveu-se a justificativa de Rosseau (1998) que afirma: Os resultados de todas as pesquisa científicas estão anunciadas em periódicos científicos; O progresso é alcançado a partir da evolução do conhecimento divulgado;
9 Comunicação Científica Os pesquisadores constroem seu trabalho sobre as obras dos colegas e precursores da área; O trabalho publicado é submetido a avaliação dos pares; As revistas científicas desempenham papel essencial na comunicação entre pesquisadores correlacionados; O número de publicações de um grupo de pesquisa pode ser considerada como um indicador da sua produção científica.
10 Library and Information Science Abstracts (LISA) Cobre Biblioteconomia e Ciência da Informação Indexa 550 periódicos Mais de 60 países Vários idiomas Desde 1969 Fontes de coleta de dados: artigos de periódicos anais de congressos relatórios de pesquisa revisões de literatura boletins teses dissertações relatórios técnicos
11 Library and Information Science Abstracts (LISA) A partir de 1981, incluiu-se à base LISA, a Current Research in Library and Information Science Database (CRLIS) Relatórios de pesquisas institucionais em andamento ou recém finalizadas. A freqüência de atualização é mensal, para a LISA e quadrimestral para a CRLIS.
13 Conceito Técnica de análise automática da informação para grande volume de informações.
14 Conceito Prospecção de dados Mineração de dados Descoberta de conhecimento em base de dados (KDD) Extração de conhecimento em base de dados (ECBD)
15 Conceito Envolve: Teorias, Algorítimos e Métodos de várias áreas científicas: estatística, matemática, visualização gráfica, informática e ciência da informação.
16 Data Mining Processo de extrair informação, previamente desconhecida e de máxima abrangência a partir de grandes bases de dados"
17 Possibilidades de Análise 1. Classificação: Organização de um conjunto em classes pré-definidas. 2. Agrupamento (Clustering): Identificação de um conjunto finito de grupos ou categorias que descrevam os características comuns. 3. Modelação de dependências: Consiste na procura de um modelo que descreva as dependências significativas entre variáveis.
18 Possibilidades de Análise 4. Análise de ligações: Procura relações entre campos dos registros, que satisfaçam determinado patamar de confiabilidade. 5. Análise de frequências: Modeliza padrões sequenciais, isto é, procura padrões semelhantes em dados sequenciais de forma a descobrir causas e tendências associadas a um padrão específico.
19 SEQUENCIAMENTO DAS ETAPAS
20 Decisão do problema a ser estudado Escolha das fontes de dados Extração dos dados de Trabalho Nível 1: Problema Geral - etapa 1 - etapa 2 Processo de Data Mining Base de dados de trabalho Preparação dos dados Nível 2 Problema a ser tratado com DM - etapa 3 - etapa 4 Análise dos resultados e assimilação do conhecimento Disseminação dos resultados Nível 3 Informação para a tomada de decisão - etapa 5 - etapa 6
21 Esforço requerido para cada etapa do Data Mining Esforço Determinação dos Objetivos e escolha da Base de Dados Preparação dos Dados Data Mining Análise dos Resultados e Assimição do Conhecimento Etapas
22 Clementine Data Mining System
23 Clementine Data Mining System Acesso: para importar dados a partir de múltiplas fontes de dados Manipulação: as operações de manipulação de dados podem ser aplicadas registro a registro ou sobre campos de dados; Visualização: os dados resultantes das diversas operações podem ser visualizados por meio de várias representações gráficas; Modelamento: aplicação de algorítimos para construção de modelos; Saídas: Geração de relatórios e arquivos.
24 Seleção dos dados de IC na LISA BD Bruta "LisaICSuja" Preparação dos dados Visualiza Limpa (Infotrans" e "Word BD de Trabalho "LisaIC" Visualização (Clementine) Data mining "Clementine" Modelamento (Clementine) Análise dos Resultados Assimilação do Conhecimento
26 Palavras-chave Business Intelligence 233 registros Competitive Intelligence 148 registros Economic Intelligence 55 registros Environmental Scanning 32 registros Technology Watch 13 registros Veille Technologique 4 registros totalizando 485 registros que, ao final do processo de retirada de duplicações resultou numa base de dados de trabalho com 383 registros
27 Pesquisa Database Title: Library and Information Science Abstracts Title in English: Competitive intelligence in pharmaceutical industry research and development. Title (Original Language):La veille technologique en recherche et developpement dans l'industrie pharmaceutique. Author LN: Aubert Author FN: M. Source (Journal Title): Documentaliste Source Info: 33 (3) May/Jun 96 p BLDSC Shelf Mark: ISSN: Abstract: Competitive intelligence is no longer a practice reserved for large companies; it is also used in many middle-sized companies. Discusses a service set up recently, covering its organisation and use by a pharmaceutical company and its information centre. Language: French Publication Year: 1996 Subject Descriptors: Information work Pharmaceutics Competitive intelligence Small firms
28 Pesquisa DT: Library and Information Science Abstracts TI: Mission-critical pharmaceuticals. A1: Lyon, J. A2: Tarr, I. FO: Information World Review LA: English AP: 1999 PC1: Information industry PC2: Online databases PC3: Pharmaceutics PC4: Internet PC5: Combination with Intranets PC6: Investigational PC7: Drugs database
29 Pesquisa Library and Information Science Abstracts,Using scenarios in planning a digital information service.,kock M.,,,,,,,,,,,,,,South African Journal of Library and Information Science,English,1998,Digital Libraries,Strategic planning,use for Research methods,,,,,,,,,,,,,,,,
31 Campo % Campo % LA: 100.0% complete PC12: 6.5% complete TI: 100.0% complete PC13: 6.0% complete DT: 100.0% complete PC14: 5.0% complete PC1: 99.2% complete A4: 3.4% complete AP: 95.0% complete PC15: 2.3% complete FO: 95.0% complete A5: 1.6% complete PC2: 93.7% complete PC16: 1.3% complete A1: 92.7% complete PC17: 1.0% complete PC3: 83.0% complete A6: 1.0% complete PC4: 60.6% complete A8: 0.5% complete PC5: 39.9% complete A7: 0.5% complete PC6: 26.4% complete PC19: 0.3% complete A2: 21.9% complete PC18: 0.3% complete PC7: 18.8% complete A14: 0.3% complete PC8: 15.7% complete A13: 0.3% complete PC9: 12.3% complete A12: 0.3% complete PC10: 9.1% complete A11: 0.3% complete PC11: 7.8% complete A10: 0.3% complete A3: 6.8% complete A9: 0.3% complete
33 Porcentagem dos campos preenchidos ,2 93,7 Zona I - Informação Trivial ,6 Zona II - Informação Interessante 40 39,9 26,4 Zona III - Ruído 20 18,8 15,7 12,3 9,1 7,8 6, ,3 1,3 1 0,3 0,3 0 PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8 PC9 PC10 PC11 PC12 PC13 PC14 PC15 PC16 PC17 PC19 PC18 Posição da palavra-chave
34 Relação de periódicos e os idiomas em que foram publicados
35 Distribuição de ocorrências por ano de publicação
36 Proporção de ocorrências por ano de publicação e por idioma
37 Relação de ocorrências por primeiro autor e por idioma
38 Relação de ocorrências por segundo autor e por idioma
39 Relação de ocorrências por terceiro autor e por idioma
40 Relação de ocorrência da primeira palavrachave
41 Relação de ocorrência da segunda palavrachave
42 Relação de ocorrência da terceira palavrachave
43 Conjuntos freqüentes de autores (gráfico)
44 Conjunto freqüente de autores Strong Links Medium Links Weak Links A1 = Auster E., A2 = Choo C. (6) A1 = Combs R., A2 = Moorhead J. (2) A1 = Cronin B., A2 = Overfelt K. (2) A1 = Cronin B., A3 = Fouchereaux K. (2) A1 = Cronin B., A4 = Manzvanzvike T. (2) A1 = Dou H., A2 = Hassanaly P. (2) A1 = Dou H., A3 = Quoniam L. (2) A1 = Dou H., A4 = Tela A. (2) A1 = Karlsson C., A2 = Letmark E. (2)
45 Conjuntos freqüentes de palavras-chave (gráfico)
46 Conjuntos freqüentes de palavras-chave Strong Links Medium Links Weak Links PC1 = Information work, PC2 = Business information (37) PC1 = Online information retrieval, PC2 = Business information (14) PC1 = Artificial intelligence, PC2 = Multiple agents (9) PC1 = Services, PC2 = User services (26) PC3 = Information work, PC4 = Business information (12) PC1 = Computer applications, PC2 = Business management (9) PC2 = User services, PC3 = Information work (26) PC2 = User services, PC4 = Business information (11) PC1 = Services, PC4 = Business information (9) PC1 = Services, PC3 = Information work (24) PC1 = Information storage and retrieval, PC2 = Information work (10) PC1 = Databases, PC2 = Business information (6) PC2 = Business information, PC3 = Competitive intelligence (19) PC1 = Information storage and retrieval, PC3 = Subject indexing (10) PC1 = Online information retrieval, PC3 = Internet (6)
47 Conjunto freqüentes entre autores e palavraschave (gráfico)
48 Conjunto frequentes entre autores e palavraschave Strong Links Medium Links Weak Links A1 = Ojala M., PC1 = Online databases (4) A1 = Quint B., PC1 = Online information retrieval (2) A1 = Cronin B., PC1 = Online information retrieval (3) A1 = Rehkop B., PC1 = Online databases (2) A1 = Auster E., PC1 = Management information systems (3) A1 = Solomon M., PC1 = Information work (2) A1 = Ojala M., PC1 = Technical services (3) A1 = Basch R., PC1 = Online databases (2) A1 = Quint B., PC2 = Business information (3) A1 = Walker T., PC1 = Information work (2) A1 = Ojala M., PC2 = Information storage and retrieval (3) A1 = Auster E., PC1 = Information work (2)
49 Conjunto freqüentes entre autores e ano de publicação (gráfico)
50 Conjunto frequentes entre autores e ano de publicação Strong links Medium links Weak links A1 = Quint B., AP = 1999 (4) A1 = Rehkop B., AP = 1992 (2) A1 = Cronin B., AP = 1994 (3) A1 = Miller J., AP = 1994 (2) A1 = Ojala M., AP = 1997 (3) A1 = Walker T., AP = 1994 (2) A1 = Auster E., AP = 1994 (2) A1 = Auster E., AP = 1993 (2) A1 = Pagell R., AP = 1995 (2) A1 = Hedberg S., AP = 1996 (2) A1 = Bauwens M., AP = 1996 (2)
51 Conjuntos freqüentes entre autores e fontes (gráfico)
52 Conjuntos freqüentes entre autores e fonte STRONG LINKS MEDIUM LINKS WEAK LINKS A1 = Ojala M., FO = Online (5) A1 = Quint B., FO = Information Today (4) A1 = Toit A., FO = South African Journal of Library and Information Science (2) A1 = O'Leary M., FO = Information Today (5) A1 = Lyon J., FO = Information World Review (3) A1 = Snow B., FO = Online (2) A1 = Brenner E., FO = Information Today (2) A1 = Miller J., FO = Library Trends (2) A1 = Hedberg S.,FO = IEEE Expert (2) A1 = Ojala M., FO = Database (2) A1 = Hawkins D., FO = Information Today (2)
53 Conjuntos freqüentes entre fonte e palavraschave (gráfico)
54 Conjuntos frequentes entre fonte e palavraschave Strong Links Medium Links Weak Links FO = Artificial Intelligence, PC1 = Artificial intelligence (10) FO = IEEE Expert, PC1 = Computer applications (4) FO = International Journal of Information Management, PC1 = Online information retrieval (2) FO = Information Today, PC1 = Information industry (7) FO = Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, PC1 = Information work (4) FO = Information Services & Use, PC1 = Technical services (2) FO = Library Trends, PC1 = Information work (6) FO = Online, PC1 = Technical services (4) FO = Information Services & Use, PC1 = Services (2) FO = Information Today, PC1 = Online information retrieval (6) FO = Information Today, (4) PC1 = Databases FO = Online, PC1 = Online information retrieval (2) FO = Information Today, PC1 = Online databases (6) FO = Information Today, PC1 = Information work (4) FO = Business information Alert, PC1 = Online information retrieval (2) FO = Database, PC1 = Online databases (5) FO = Searcher, PC1 = Online databases (3) FO = Business information Alert, PC1 = Information work (2)
55 Campo Fonte Os periódicos Information Today, Database e Documentaliste são os que mais se destacam em artigos de Inteligência Competitiva sendo que o primeiro é duas vezes mais ativo que o segundo colocado.
56 Campo Idioma Os idiomas inglês e francês predominam, ocupando os três primeiros lugares. Entretanto, chinês, espanhol, alemão e o sul-africano são idiomas que mantém também oferta de literatura em Inteligência Competitiva.
57 Campo Ano de publicação Crescimento gradual de publicações em Inteligência Competitiva com o ápice em 1997 época de maior veiculação do tema em artigos científicos. Se considerarmos que os grandes autores da área publicam suas definições de Inteligência Competitiva em 1996, é esperado uma resposta da comunidade a essa oferta.
58 Campo Ano de publicação Destaca-se ainda o aparecimento do primeiro artigo de Inteligência Competitiva, em 1975 intitulado "Modern business environment and environmental scanning" de A. Neelameghan, publicada na "Library Science with a Slant to Documentation" cujas palavras-chaves eram Business information, Business information e Commerce and trade.
59 Campo Ano de publicação Só em 1986 é que o termo Inteligência Competitiva aparece na LISA com o artigo "Online sources of competitive intelligence" de R. Wagers cujas palavras-chaves eram: Competitive intelligence, Industrial users, Technical services, Information storage and retrieval, Information work, Subject Indexing, Online information retrieval, Computerised information retrieval, Searching e Computerized Information storage and retrieval.
60 Campos de Autores Haviam registros com um autor e outros com até quatorze autores. 70,8% das publicações são de um autor apenas. Para limitar a análise de autores, usou-se a Lei de Zipf que distribui os itens em informação trivial, informação interessante e ruído. Os autores que mais se destacam como primeiro autor são C.W.Choo, M. Ojala, E. Auster e M. O'Leary onde o inglês é o idioma predominante.
61 Primeira palavra-chave O termo mais recorrente nesse campo é Information Work, responsável por quase 20% das publicações, seguido por Online Databases e Online Information Retrieval.
62 Segunda palavra-chave O termo Business Information é o de maior destaque nesse campo. Depois, um segundo grupo liderado por Competitive Intelligence aparece, com três vezes menos citações que o primeiro.
63 Terceira palavra-chave Os termos Information Work, Competitive Intelligence e Business Information são os de maior ocorrência nesse campo.
64 CONJUNTOS FREQUENTES
65 Conjuntos Freqüentes Esta operação permite representar graficamente conjuntos freqüentes, evidenciando a intensidade da ligação entre campos selecionados. A visualização gráfica intitulada "web node As ligações são representadas graficamente por meio de três níveis de intensidade crescente: tracejado, normal e negrito.
66 Conjuntos Freqüentes de Autores Dos autores que escrevem em parceria, destaca-se a interação forte entre E. Auster e C. Choo, sendo o par mais frequente em toda a base de trabalho.
67 Conjuntos Freqüentes de Palavras-Chave Os temas Information Work e Business Information possuem interação fortíssima contabilizando 37 ocorrências no período estudado. Outras redes de relacionamentos são formadas, com destaque para o cluster de Information Work com Competitive Intelligence e Services.
68 REDE DE RELACIONAMENTOS
69 Autor X Palavra-chave Identifica-se que as principais áreas de pesquisa do autor. M. Ojala se destaca por maior diversidade de assuntos com interações médias - Online Databases, Technical Services, Information Storage and Retrieval, Information Work e Subject Indexing. Analisando que os periódicos que eles mais publicam são Online e Database, pode-se concluir que sua área de pesquisa é efetivamente tecnologias de informação e os aspectos a ela relacionados.
70 Autor X Ano de Publicação Nessa relação é possível ver a produtividade dos autores ao longo do tempo. Conclui-se que o ano de maior volume de difusão do tema, 1997, não foi ocupado por nenhum dos autores mais ativos e sim por uma grande maioria que escreveu apenas uma vez sobre IC. 1994, por sua vez, foi o ano que concentrou o maior número de publicações dos autores recorrentes. Com efeito, foi nesse ano que as publicações de Michel Porter e outros pensadores da Inteligência Competitiva são difundidas em larga escala ao grande público.
71 Fonte X Palavra-chave Não tão óbvio, destaca-se a relação da revista Information today com os temas Information Industry e Online Information Retrieval. O tema Information Work se destaca por sua grande penetração em publicações variadas.
72 CONCLUSÃO
73 1/3 A pesquisa apresentou algumas características da Inteligência Competitiva no que se refere a: Identificação de autores, Rede de relacionamentos, Produtividade dos principais autores, Relação entre os diferentes temas da CI e IC Frequência de publicações
74 2/3 Os dados agora disponíveis podem auxiliar na Identificação de tendências da área Extração de indicadores confiáveis
75 3/3 Fonte de consulta para o planejamento de investimento.
Technology Forecasting: Estudo da Inteligência Competitiva na Base de Dados LISA por meio de Data mining. Autora: Lillian Alvares
Autora: Lillian Alvares Orientadora: Prof. Dra. Kira Tarapanoff Brasília, 18 de outubro de 2001 Transformando Informação em Inteligência cenários análise de portfólio análise da concorrência matriz SWOT
CLIPPING. Thiago A. S. Pardo
CLIPPING Thiago A. S. Pardo 19/10/2012 DEFINIÇÕES DEFINIÇÃO Verbo clip, do inglês cortar/recortar Seleção de notícias e artigos retirados de jornais, revistas, sites e demais veículos de imprensa, como