开放数据定性评估指标:巴西开放数据门户中联邦政府数据集的可理解性、可操作性和交互性

IF 0.1 4区 管理学 Q4 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE
S. Silva, Ana Cibelli Nogueira Soares, D. Cesar, L. Rabelo
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摘要

这项工作的主要目标是推进方法的构建,使通过开放数据政策发布的数据集的定性评估成为可能,作为分析原则,检查数据是否符合规范参数,允许其适当的社会挪用。从这个意义上说,分析的语料库集中在巴西开放数据门户上发布的巴西联邦政府数据集。研究了所有部级机构的715个数据集,共检查了2743个文件(基本内容),有效发现和分析了1860个文件。在方法上,本研究在两个方面进行:外部定性分析,观察档案的条件和出版模式;内部定性分析,检查档案本身,打开和单独观察它们。验证了三个规范维度的一致性:(a)可理解性;(b)可理解性;(c)可理解性(b)可操作性和(c)互动性。研究表明,大多数数据集存在可理解性问题;我们检测到,21%的广告为“已发布”的数据集实际上没有可下载的文件(断开链接)。还发现了其他问题,如数据差距、缺乏标准化和格式以及交互性指标不足。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Indicadores para avaliação qualitativa de Dados Abertos: Inteligibilidade, operacionalidade e interatividade nos datasets do Governo Federal no Portal Brasileiro de Dados Abertos
Este trabalho tem como principal objetivo avançar na construção de metodologias que possibilitem a avaliação qualitativa de data sets publicados através das políticas de Dados Abertos, tendo como princípio analítico averiguar se os dados cumprem com parâmetros normativos que possibilitem sua devida apropriação social. Neste sentido, o corpus analisado se concentrou nos datasets do governo federal brasileiro publicados no Portal Brasileiro de Dados Abertos. Foram estudados 715 datasets de todos os órgãos com status de ministério, o que implicou na checagem de um total de 2.743 arquivos (conteúdos-bases), dos quais foram efetivamente encontrados e analisados 1.860 arquivos. Metodologicamente, o estudo foi executado em duas frentes: a análise qualitativa externas dos arquivos, observando suas condições e padrões de publicação e análise qualitativa interna, verificando os arquivos em si, abrindo e observando-os individualmente. Verificou-se a consistência de três dimensões normativas: (a) inteligibilidade; (b) operacionalidade e (c) interatividade. O estudo demonstrou que grande parte dos datasets tem problemas de inteligibilidade; detectou-se que 21% dos datasets anunciados como "publicados" não possuem, de fato, arquivos disponíveis para download (links quebrados). Outros problemas também foram detectados, tais como lacunas de dados, falta de padronização e formatos, e insuficiência nos indicadores de interatividade.
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