Artigo: "Painel de Informação sobre a COVID-19: consultas SPARQL na Wikidata"

Ana Carolina Simionato Arakaki, Fabiano Ferreira de Castro, Felipe Augusto Arakaki

RESUMO

Introdução: Uma das formas de enfrentamento da COVID-19 diz respeito aos aspectos relacionados à produção e à disseminação de informações confiáveis, claras e de rápida compreensão. Muitas são as ações e as iniciativas comunicacionais e informacionais em prol da disseminação e dos meios que garantam a aceitabilidade, a adesão e o cumprimento das medidas de prevenção e controle da COVID-19. Objetiva o desenvolvimento de um ambiente digital, entendido aqui como um painel com tópicos relacionados à COVID-19, baseados em consultas SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL) e no dataset do Wikidata. Método: Utiliza-se uma metodologia de caráter teórico e aplicado, a partir da Revisão Sistemática da Literatura para subsidiar a construção do corpus conceitual subjacente às tecnologias computacionais advindas da Web Semântica e Linked Data e sua aplicação na estruturação e da modelagem do ambiente, para disponibilização e compartilhamento dos dados científicos. Resultados: Os dados coletados na Revisão Sistemática da Literatura revelam pouca produção científica disponível no âmbito internacional, entretanto, iniciativas interessantes que já se preocupam com a abertura e a disponibilização dos dados científicos na Web. Além disso, o painel de informações sobre a COVID-19 desenvolvido está categorizado em seis principais eixos, como Mapa COVID-19, Sintomas da COVID-19, Possíveis tratamentos, Taxonomia, Trabalhos relacionados e Imagens relacionadas. Conclusão: O painel de informações sobre a COVID-19 se apresenta como um ambiente digital que potencializa a visualização, o acesso e o compartilhamento dos dados e das informações para usuários heterogêneos, contribuindo com o repasse de informações consistentes, estruturadas e confiáveis, bem como o fomento de diretrizes públicas para o controle da disseminação da doença.

PALAVRAS-CHAVE

COVID-19; Web semântica; Linked data; Wikidata; SPARQL.