Lista de Disciplinas | CMP234

Modelagem Conceitual e Ontologia

Responsável: José Palazzo Moreira de Oliveira
Pré-Requisitos: –
Carga Horária: 60h
Créditos: 4
Semestres Oferecidos: Primeiro semestre
Matrícula de Graduandos: A matrícula deverá ser feita como Aluno Especial
Página da Disciplina: no Moodle da UFRGS

Súmula

Estudar ontologia como metodologia para a modelagem conceitual. Desenvolver habilidades na criação de ontologias. Aplicação dos conceitos e ferramentas para a construção de ontologias para aplicações. Ligação da representação semântica com a modelagem de dados e sistemas de informação.

Objetivo Geral

Capacitar o estudante a compreender, analisar e aplicar os fundamentos teóricos, metodológicos e formais da Modelagem Conceitual, articulando ciência, linguagem, semiótica, filosofia e computação, de modo a construir modelos conceituais rigorosos, semanticamente precisos e adequados à representação da realidade em Sistemas de Informação contemporâneos.

Objetivos Específicos

Ao final da disciplina, o estudante deverá ser capaz de:

1. Compreender a complexidade inerente aos fenômenos do mundo real, reconhecendo seus impactos no processo de abstração, simplificação e modelagem conceitual.
2. Analisar os fundamentos do método científico, incluindo a formulação e o teste de hipóteses, bem como suas bases filosóficas, relacionando-os ao desenvolvimento da racionalidade científica e à construção de modelos.
3. Distinguir dados, informação e conhecimento, compreendendo suas definições, relações, escalas, formas de obtenção (quantitativas e qualitativas) e seu papel na produção do conhecimento científico.
4. Avaliar o papel da percepção humana no processo de modelagem, reconhecendo os limites da simplificação e os riscos associados à redução excessiva da realidade.
5. Analisar criticamente o uso da linguagem na modelagem conceitual, comparando a linguagem natural, o inglês estruturado e as formas formais de representação, valorizando a riqueza semântica e os desafios da ambiguidade.
6. Compreender os fundamentos da semiótica, em especial a Teoria Triádica de Peirce e a abordagem estruturalista de Saussure, aplicando conceitos de signo, significado, significante e níveis de representação à modelagem conceitual.
7. Aplicar princípios de classificação e organização do conhecimento, estabelecendo a transição consistente da realidade observada para modelos conceituais de qualidade.
8. Identificar e utilizar diferentes modelos e estruturas de representação do conhecimento, incluindo vocabulários, vocabulários controlados, glossários, tesauros, hierarquias, taxonomias, redes semânticas, frames, treliças e mapas conceituais.
9. Analisar o papel dos Sistemas de Informação e das ferramentas de modelagem no suporte à construção, validação e manutenção de modelos conceituais.
10. Compreender a evolução histórica dos modelos de dados, incluindo os modelos hierárquico, em rede (CODASYL), relacional, entidade-relacionamento, modelos semânticos, bancos de dados orientados a objetos e UML, situando-os no contexto de suas motivações e limitações.
11. Analisar criticamente o papel das ontologias na modelagem conceitual, compreendendo sua origem filosófica, desde a filosofia jônica, Platão e Aristóteles, até sua incorporação na computação.
12. Distinguir os diferentes tipos de ontologias, incluindo as de nível superior, de domínio e de tarefas, compreendendo sua finalidade e escopo.
13. Compreender a estrutura da Web Semântica, suas linguagens, princípios de dados abertos e conectados, e o papel das ontologias nesse ecossistema.
14. Aplicar boas práticas na criação de modelos conceituais e ontologias, assegurando consistência semântica, clareza conceitual, reutilização, interoperabilidade e qualidade do modelo final.
15. Integrar teoria e prática por meio de estudos de caso, consolidando a capacidade de análise crítica, de modelagem rigorosa e de justificativa conceitual das decisões adotadas.

Programa

• Modelagem Conceitual
  A complexidade
  O método científico
  Hipóteses e teste de hipóteses
  Método científico e filosofia
  O desenvolvimento da racionalidade
  Dados científicos
  Dados, Informação e Conhecimento
  O conhecimento
  Definição de conhecimento
  Dados e observações
  Dados e métodos qualitativos
  Escalas
• Percepção e modelagem
  A simplificação é um problema
  Inglês Estruturado
  A riqueza da linguagem natural
  Semiótica e representação
  A Teoria Triádica de Peirce
  Níveis de representação
  A Teoria Estruturalista de Saussure
  Semiótica, linguagem e modelagem conceitual
  A Classificação
• Da Realidade ao Modelo
  Garantindo a qualidade do modelo
  Estudo de caso
  Modelos de representação
  Vocabulários
  Vocabulários controlados:
  Glossários
  Tesauros
  Hierarquias
  Taxonomias
  Redes semânticas
  Frames
  Treliças
  Mapas conceituais
  Considerações
• Sistema de Informação
  Ferramentas de modelagem
  O modelo hierárquico, CODASYL
  Modelos de Banco de Dados Hierárquico e em Rede
  Esquema conceitual – ANSI/X /SPARC
  O modelo relacional – Codd
  Modelo ER – Chen
  Modelos semânticos – RM/T Codd –
  Os tempos modernos
  Banco de dados orientados a objetos
  UML
  Ontologias
• Ontologia
  História da Ontologia
  A filosofia Jônica
  A argumentação racional
  A Ontologia de Platão
  Aristóteles
  A axiomatização – Euclides
• Ontologia na computação
  Ontologias de nível superior:
  Ontologias de domínio:
  Ontologias de tarefas
  Estrutura da Web Semântica
  Linguagens para a Web semântica
  Dados abertos e conectados
  Ontologia, a criação do modelo
  Boas práticas

Critérios de Avaliação

A disciplina será desenvolvida por meio de aulas expositivas, leituras dirigidas, debates e atividades práticas que permitam a aplicação dos conceitos discutidos. A avaliação consistirá em dois componentes principais:

Avaliação contínua (1/3 da nota final)

Desenvolvimento progressivo, ao longo do semestre, de uma proposta de trabalho final estruturada nos moldes de um artigo científico da SBC. Esta avaliação compreende a definição do problema de pesquisa, a explicitação dos objetivos, a fundamentação teórica, a caracterização metodológica e a apresentação parcial dos resultados ou do modelo proposto. O processo inclui entregas intermediárias e apresentações orais, permitindo o acompanhamento sistemático, o feedback qualificado e o refinamento conceitual e metodológico do trabalho.

Artigo final (2/3 da nota final)

Elaboração e entrega de um artigo acadêmico completo, redigido rigorosamente conforme o formato e as normas da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), no qual o estudante sintetiza os resultados obtidos ao longo do semestre. O artigo deve demonstrar domínio conceitual da Modelagem Conceitual, coerência teórico-metodológica, clareza na representação dos modelos propostos e aplicação prática dos conceitos estudados, aproximando a avaliação final das exigências reais de publicação em eventos científicos da área. Por meio desta abordagem, espera-se que os alunos desenvolvam uma compreensão crítica e aplicada da Modelagem Conceitual, aliando a percepção da realidade, o rigor técnico e a reflexão multidisciplinar para enfrentar os desafios dos Sistemas de Informação contemporâneos.

Bibliografia

 Toda a bibliografia, composta essencialmente por artigos, será disponibilizada no Moodle da UFRGS. A forma de condução das aulas espera que os alunos tenham realizado uma leitura e estudo prévio deste material. Para isso, os textos ou os links para material disponível na Web serão previamente fornecidos aos alunos.

Complementarmente os seguintes livros podem ser de interesse para o estudo. A descrição de cada livro foi obtida de suas contracapas.

• Apaixone-se pelo problema, não pela solução; Editora Citadel Grupo Editorial; Uri Levine; Ano da Edição, 2023; ISBN-13: 978-6550472429. “Apaixone-se pelo problema, não pela solução. Oferece orientações valiosas de um dos empreendedores mais bem-sucedidos do mundo e capacita você a ir além e construir um negócio de sucesso, identificando os maiores problemas de seus consumidores e os mercados ineficientes que atualmente os atendem”.
• The Essence of Software: Why Concepts Matter for Great Design. Princeton University Press, 2021, JACKSON, Daniel. ISBN-13 978-0691225388. Ao analisar essas questões em profundidade, A Essência do Software apresenta uma teoria de design de software que oferece novas respostas para perguntas antigas. Daniel Jackson explica que um sistema de software deve ser visto como uma coleção de conceitos que interagem entre si, dividindo a funcionalidade em partes gerenciáveis e fornecendo uma nova estrutura para pensar o design. Através dessa perspectiva radical e original, Jackson traça um caminho prático e coerente, acessível a qualquer pessoa — de estrategistas e profissionais de marketing a designers de UX, arquitetos ou programadores — para criar softwares que sejam capacitadores, confiáveis e um prazer de usar. Jackson explora todos os aspectos dos conceitos — o que são e o que não são, como identificá-los, definí-los e muito mais — e oferece princípios prescritivos e dicas práticas aplicáveis de forma econômica a uma ampla gama de domínios. Ele aplica essas ideias a designs de software contemporâneos, utilizando exemplos de fabricantes de software líderes como Adobe, Apple, Dropbox, Facebook, Google, Microsoft, Twitter e outros. Jackson demonstra como os conceitos permitem que os designers preservem e reutilizem o conhecimento de design, em vez de começarem do zero em cada projeto.
• Modelagem Conceitual e Ontologia, Amazon, Autor José Palazzo Moreira de Oliveira, Ano da Edição 2024, ISBN-13 979-8334913264. Este livro procura apresentar uma visão ampla do processo de representação da realidade em um modelo conceitual. A evolução da pesquisa nesta área foi voltada ao desenvolvimento de um modelo e de uma visão completas sobre o tema, desde a representação da realidade em modelos simples até a representação semântica da realidade por meio de ontologias. Aqui, o objetivo é consolidar este trabalho com a apresentação de uma visão abrangente da Modelagem Conceitual, em um nível abstrato e rigoroso. Este trabalho oferece a base conceitual para o desenvolvimento de pesquisas multidimensionais em Sistemas de Informação e amplia a abrangência da Modelagem Conceitual para ser aplicada com rigor no projeto e desenvolvimento de projetos, suportando o pensamento crítico, o rigor formal e melhor conhecimento sobre a percepção e representação da realidade, melhorando, assim, a sua correção e reprodutibilidade. O desenvolvimento de modelos da realidade passa por várias etapas, nas quais devemos considerar aspectos não apenas de Ciência da Computação, mas também de Ciências Cognitivas, como Filosofia, Psicologia, Linguística e Sociologia. Além disso, é necessário que se considerem aspectos éticos em todo o processo. Atualmente se verifica que há uma superposição importante entre as Ciências Cognitivas e a Modelagem Conceitual devido a ambas tratarem com a representação da realidade em modelos da realidade que possam, por um lado ser compreendidos por humanos e, por outro lado, processados computacionalmente. Este texto está estruturado para não exigir grande conhecimento prévio do leitor e inclui uma bibliografia abrangente para que os leitores possam aprofundar o estudo. O público visado são os alunos de um curso avançado de computação, o texto pode ser utilizado em um curso de graduação ou aprofundado com base na bibliografia para pós-graduação.
• Ontology Engineering de Elisa F. Kendall e Deborah L. McGuinness: As ontologias tornaram-se cada vez mais importantes à medida que o uso de grafos de conhecimento, de aprendizado de máquina, de processamento de linguagem natural (PLN) e da quantidade de dados gerados diariamente explodiram. Em 2014, 90% dos dados no universo digital foram gerados nos dois anos anteriores, e o volume de dados foi projetado para crescer de 3,2 zettabytes para 40 zettabytes nos seis anos seguintes. Os problemas reais que organizações governamentais, de pesquisa e comerciais enfrentam ao analisar essa quantidade de informações, a fim de apoiar a tomada de decisões, exigem uma automação cada vez maior. No entanto, os algoritmos de perfilamento de dados, PLN e aprendizado, que são a base para a integração, manipulação e busca de dados, fornecem resultados insatisfatórios, a menos que utilizem termos com semântica inequívoca, como os encontrados em ontologias e em conjuntos de regras bem definidos. As ontologias podem fornecer um “esquema” rico para os grafos de conhecimento subjacentes a essas tecnologias, bem como uma base terminológica e semântica para melhorias drásticas nos resultados. Muitos projetos de ontologia fracassam, no entanto, pelo menos em parte, devido à falta de disciplina no processo de desenvolvimento.
• Building Ontologies with Basic Formal Ontology (BFO): Uma introdução ao campo da ontologia aplicada, com exemplos derivados, particularmente da biomedicina, abrangendo componentes teóricos, práticas de design e aplicações práticas. Na era do “big data”, a ciência é cada vez mais orientada pela informação, e o potencial dos computadores para armazenar, gerenciar e integrar quantidades massivas de dados deu origem a novos campos disciplinares, como a informática biomédica. A ontologia aplicada oferece uma estratégia para a organização de informações científicas em formato tratável por computador, baseada em conceitos não apenas da ciência da computação e da informação, mas também da linguística, da lógica e da filosofia. Este livro fornece uma introdução ao campo da ontologia aplicada que é particularmente relevante para a biomedicina, abrangendo componentes teóricos de ontologias, melhores práticas para o design de ontologias e exemplos de ontologias biomédicas em uso.
• Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling in RDFS and OWL de Dean Allemang e James Hendler: Um guia prático para modelagem utilizando as linguagens RDFS e OWL, essenciais na Semantic Web. Este livro discute as capacidades das linguagens de modelagem da Web Semântica, como RDFS (Resource Description Framework Schema) e OWL (Web Ontology Language). Organizado em 16 capítulos, o livro fornece exemplos que ilustram o uso das tecnologias da Web Semântica na resolução de problemas comuns de modelagem. Ele utiliza a vida e a obra de William Shakespeare para demonstrar algumas das capacidades mais básicas da Web Semântica. O livro começa com uma visão geral da Web semântica e de aspectos da Web. Em seguida, discute a modelagem semântica e como ela pode apoiar o desenvolvimento de uma coleta caótica de informações, caracterizada pelo
  compartilhamento de informações, cooperação e colaboração. Também explica o uso do RDF para implementar a Web Semântica, permitindo a distribuição de informações pela Web, juntamente com o uso do SPARQL para acessar dados RDF. Além disso, o leitor é apresentado aos componentes que compõem uma implementação da Web Semântica e como eles se encaixam, ao conceito de inferência na Web Semântica e como o RDFS difere de outras linguagens de esquema. Por fim, o livro aborda o uso do SKOS (Simple Knowledge Organization System) para gerenciar vocabulários, aproveitando a estrutura de inferência do RDFS-Plus. Este livro destina-se ao ontologista que trabalha na criação de um modelo de domínio na Web semântica.
• An Introduction to Ontology Engineering de C. Maria Keet: Um livro didático que aborda a engenharia de ontologias, lógicas de descrição (description logics) e a linguagem OWL. Introdução à Engenharia de Ontologias apresenta ao aluno uma visão geral abrangente da engenharia de ontologias e oferece experiência prática que ilustra a teoria. Os tópicos abordados incluem: fundamentos lógicos para ontologias com linguagens e raciocínio automatizado, desenvolvimento de boas ontologias com métodos e metodologias, a abordagem de cima para baixo com ontologias fundamentais e a abordagem de baixo para cima para extrair conteúdo de material legado, além de uma seleção de tópicos avançados que inclui Acesso a Dados Baseado em Ontologias, a interação entre ontologias e linguagens naturais e modelagem avançada com ontologias fuzzy e temporais. Cada capítulo contém questões de revisão e exercícios, e também são fornecidas descrições de duas tarefas em grupo.