As inovações relacionadas às ferramentas de Inteligência Artificial estão ganhando cada vez mais espaço em diferentes contextos da sociedade. Nota-se no meio acadêmico-científico um aumento expressivo do uso de chatbots, ferramentas desenvolvidas a partir das constantes evoluções das técnicas e tecnologias que caracterizam as Inteligências Artificiais Generativas. Nesse contexto, reflexões acerca da concepção emergente no campo da Ciência da Informação denominada Intencionalidade Informacional e as ferramentas de Inteligência Artificial Generativa podem ser relevantes para os estudos na área. A concepção traz discussões sobre a não neutralidade tanto do humano quanto da tecnologia e os impactos no que tange às relações mútuas de impacto pelas quais os humanos moldam as funcionalidades das máquinas com base em sua bagagem cognitiva e as tecnologias, consequentemente, impactam as ações e percepções humanas. Desse modo, a pesquisa tem como objetivo analisar o desempenho da ferramenta DeepSeek no contexto acadêmico-científico e estabelecer reflexões conceituais entre a Intencionalidade Informacional e a Inteligência Artificial Generativa. A metodologia adotada é de natureza exploratória, qualitativa e descritiva, utilizando observação direta e aplicação prática do DeepSeek na otimização de levantamentos bibliográficos, especificamente na filtragem e organização de grandes volumes de dados. Os resultados indicam que embora essas possam reduzir significativamente o tempo de pesquisa e contribuir em diferentes partes do processo, de modo geral, é importante que ela seja utilizada em consonância a outros tipos de ferramentas e sempre como uma aliada ao trabalho e não como uma substituta. Isso porque, seu uso constante pode acarretar em impactos negativos na construção do pensamento crítico e à aprendizagem autônoma dos sujeitos informacionais. Como considerações finais entende-se que o uso de chatbots no meio acadêmico-científico demanda literacia digital e uma postura atenta contra a desinformação, além de discussões mais aprofundadas acerca dos aprendizados por máquina que estão cada vez mais afastados do humano.
Introdução: A Arquivologia, aliada à Ciência da Informação, constitui-se em campo passível de utilização das ferramentas da Inteligência Artificial, sob variados aspectos e processos arquivísticos. Objetiva-se então, sob a ótica da Arquivologia, apresentar possíveis contribuições do uso de ferramentas da Inteligência Artificial no processo de gestão de documentos, com foco nas funções arquivísticas envolvidas nesse processo. Metodologia: Este trabalho, caracteriza-se como estudo de caso, de natureza qualitativa do tipo descritiva e exploratória. Utilizou-se como instrumento de coleta e análise a ferramenta de Inteligência Artificial huggingface.co, instruída mediante prompts (comandos textuais), verificando como esta ferramenta compreende as funções arquivísticas da gestão de documentos, indicando ainda outras ferramentas de Inteligência Artificial com possíveis contribuições. Resultados: As análises e resultados acerca do uso da ferramenta Huggingface.co, mostraram-se bastante satisfatórios e com contribuições relevantes, mas ainda assim, alertando-se para o fato de se utilizar essas ferramentas de IA com a devida orientação e acompanhamento, incluindo sobretudo os aspectos éticos. Conclusão: Considera-se que apesar da ferramenta Huggingface.co recuperar conteúdo relevante no que tange a gestão de documentos na Arquivologia ainda carece de maior embasamento científico e prático em seus usos, necessitando do acompanhamento de profissionais das mais variadas especialidades atuando em parceria para a interpretação e treinamento da ferramenta.
O artigo propõe um modelo de avaliação diagnóstica baseado nos princípios Findable, Accessible, Interoperable, Reusable para avaliar fontes de informação na internet, com foco na qualificação de acervos em bibliotecas digitais abertas e agregadas. A pesquisa, de natureza aplicada, adota uma abordagem quali-quantitativa, exploratória e descritiva, analisando periódicos científicos da área da Museologia. O modelo se fundamenta em seis dimensões analíticas: (i) Padrão de Dados, (ii) Indexação à Partir de Metadados, (iii) Licença de Uso, (iv) Infraestrutura e Protocolos de Acesso, (v) Documentação e Proveniência, e (vi) Integração e Conectividade. A aderência aos princípios foi mensurada por uma fórmula que avalia os critérios dentro dessas dimensões, utilizando uma escala de pontuação de 0 a 3. Os resultados revelam que 20% dos periódicos analisados atingiram a aderência máxima. Destacou-se que a adoção de procedimentos simples, como o uso de identificadores persistentes, poderia aumentar significativamente a conformidade dos demais periódicos. Além disso, periódicos que utilizam padrões como Dublin Core e protocolos interoperáveis apresentaram melhor indexação e acessibilidade. O estudo conclui que o modelo proposto é uma ferramenta eficiente para avaliar a qualidade de fontes de informação e apoiar a seleção, a extração e a organização de coleções em bibliotecas digitais. Os achados oferecem subsídios para gestores e pesquisadores das áreas de Ciência Aberta, Humanidades Digitais e Ciência da Informação, auxiliando na tomada de decisões e na implementação de boas práticas para o aprimoramento da interoperabilidade e reutilização de dados científicos na Web.
O artigo analisa a Data Literacy como competência estruturante da agência informacional contemporânea, tomando como problema central a redução recorrente desse conceito a um conjunto de habilidades técnicas dissociadas de seus fundamentos epistemológicos e processuais. Parte-se da constatação de que a centralidade dos dados na organização científica, institucional e social exige compreensão crítica das mediações envolvidas na produção, circulação e uso da informação. O objetivo consiste em demonstrar que a Data Literacy deve ser compreendida como competência complexa, articulada a dimensões cognitivas, epistemológicas e estruturais, integradas pelo ciclo de vida dos dados. A metodologia adotada é de natureza teórico-conceitual, com revisão e articulação crítica de referenciais da Ciência da Informação, da epistemologia da informação e da literatura sobre processos cognitivos e quantificação, organizados a partir do modelo analítico do ciclo de vida dos dados (coleta, armazenamento, recuperação e descarte). Os resultados indicam que a interpretação responsável de dados depende da compreensão das condições de produção, das classificações estabilizadas nos sistemas informacionais e dos limites inerentes à formalização quantitativa. Evidencia-se que a Data Literacy não se restringe ao domínio de ferramentas matemáticas ou tecnológicas, mas exige reconhecimento das mediações conceituais que estruturam o conhecimento orientado por dados. Conclui-se que, na tríade formada por matemática, tecnologia e contexto, o contexto constitui a base estruturante das demais dimensões, pois é ele que confere sentido às operações formais e às infraestruturas técnicas, consolidando a Data Literacy como competência transversal no âmbito da Ciência da Informação.
Trata-se de recorte da pesquisa intitulada “A Ciência da Informação: o que fizemos, em que lugar estamos e para onde vamos?”que investiga o escopo sobre o qual a Ciência da Informação no Brasil se desdobra entre 2015 e 2024. Possui natureza aplicada e quantitativa, analisou 1.540 publicações de quatro periódicos de extrato A1: Dados; Informação e Sociedade: estudos; Perspectivas em Ciência da Informação e; Transinformação. Como evidência ao que se apresenta, há um expressivo crescimento de menções sobre a Inteligência Artificial a partir de 2022, ano em que o ChatGPT é apresentado ao mundo e se populariza em todas as áreas da sociedade. Além disso, ficou constatada forte correlação da temática Inteligência Artificial com os seguintes termos: “direito autoral”, “plágio” e “propriedade intelectual”, no âmbito do Tesauro Brasileiro de Ciência da Informação, e; “traduções”, “gpt” e “Kaufman”, como termos amplos. Os achados indicam que o campo da CI vem demonstrando interesse no impacto da evolução da IA, quais são os outros interesses que orbitam tal temática no domínio da própria CI, sob o viés de seu tesauro e quais são os termos chaves mais amplos, dando conta de como o campo olha para além de seus limites.
