Aplicação em data mining utilizando a teoria dos conjuntos aproximativos para geração do capital intelectual

Dalfovo, Oscar; Selig, Paulo M.; Schmitt, Sidnei

Curación Abierta – CyTA + ChatGPT (OpenAI) + Gemini

Primera instancia: Curación académica realizada por CyTA, según criterios de integridad científica, semántica y estructura académica (disponible a partir de 2024/07).
Segunda instancia: Curación asistida por inteligencia artificial (ChatGPT, desarrollada por OpenAI), y Gemini; mediante prompts especializados diseñados por CyTA. (disponible a partir de 2001/09)

Este protocolo implementa un modelo de revisión abierta, responsable y trazable, centrado en la formación, la transparencia y la accesibilidad del conocimiento.

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Curation
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Research article

Application data mining in using the rough set theory to generation of intellectual capital

Dalfovo, Oscar ⓘ
Universidade Regional de Blumenau, SC, Brasil

Selig, Paulo M. ⓘ
Universidade Regional de Blumenau, SC, Brasil

Schmitt, Sidnei ⓘ
Universidade Regional de Blumenau, SC, Brasil

Resumen

O conhecimento tornou-se um dos fundamentais recursos para as organizações, desde o momento em que ocorreu a troca de uma economia industrial para uma economia global extremamente competitiva. Diante disto, a gestão do conhecimento surge como uma metodologia de gerenciamento que vai além do simples processo de inovação, determinando a vantagem competitiva de uma organização. O principal objetivo na gestão do conhecimento para as organizações é obter alguma vantagem competitiva sobre seus concorrentes inovando seus produtos, serviços e processos. Visando facilitar a adaptação das organizações frente às mudanças provocadas pela globalização das economias e o conseqüente acúmulo de dados armazenados por estas organizações, o presente trabalho apresenta o emprego de uma arquitetura de gerenciamento do conhecimento com o uso de data mining aliado à teoria dos conjuntos aproximativos para proporcionar às rganizações mais agilidade e conseqüentemente uma melhor competitividade. Este trabalho apresenta a especificação e desenvolvimento de uma ferramenta em ambiente web para o gerenciamento de capital intelectual. Dentro deste processo, o sistema possibilita o levantamento do capital intelectual existente na organização, bem como conhecer quais os seus profissionais que estão mais preparados para enfrentar o mercado.

Palabras Clave:

Data Mining, Teoria dos Conjuntos Aproximativos, Capital Intelectual ⓘ

Keyword:

Data mining, Approximate sets, ⓘ - ⓘ - ⓘ - ⓘ

Revisión Académica

La revisión académica es realizada aplicando una demarcación epistemológica, la cual permite valorar un trabajo científico para la web semántica - ⓘ

Revisor

FEA-USP ⓘ

Inteligencia Artificial Generativa para usos académicos

Notice: Undefined index: description in /home/marcelop/public_html/ta/curation_semantic.php on line 2835

📊 Análisis de tendencias en palabras clave

Las palabras clave de este artículo han sido analizadas a través de Google Trends, permitiendo visualizar su tendencia en los últimos cinco años. Esto facilita comprender su impacto en el ámbito científico y su relevancia en el tiempo. Las palabras clave provienen de un enfoque estructurado basado en un thesauro temático, disciplinar y metodológico; disponible en: https://skos.um.es/unesco6/. La integración con IA permitirá, en el siguiente paso, analizar la pertinencia de estas palabras clave en función de la literatura académica y el impacto en bases científicas.

🔎 **Análisis de relevancia de palabras clave catalogadas**

📚 **Contexto:** 
Eres un experto en terminología académica y bibliometría. Evalúa la pertinencia y coherencia de los términos seleccionados desde el thesaurus en relación con el objeto de estudio y la disciplina del artículo.

✅ **Criterios de evaluación:** 
- Representatividad dentro del campo disciplinar 
- Vigencia y uso en la literatura científica 
- Correspondencia con el objeto de estudio 
- Relación con tesauros internacionales

📖 **Datos del artículo** 
- **Título**: Application data mining in using the rough set theory to generation of intellectual capital 
- **Resumen**: Knowledge has become one of the key resources for the organizations, from the moment when change took place in a industrial economy to an extremely competitive global economy. Because of this, the management of knowledge emerges as a management methodology that goes beyond the simple process of innovation, determining the competitive advantage of an organization. The main objective in the management of knowledge for organizations is to obtain a competitive advantage over its competitors innovating products, services and processes. To facilitate the adjustment of organizations front to the changes brought by the globalization of economies and the consequent accumulation of data stored by these organizations, this work presents the use of an architecture of the knowledge management with the use of data mining combined with the theory of approximate sets to give organizations more agility and therefore better competitiveness. This work presents the specification and development of a tool in Web environment for the management of intellectual capital. Within this process, the system allows to check the existing intellectual capital in the organization, and know the professionals who are more prepared to face the market.

🔑 **Términos seleccionados del thesaurus** 
Data mining, Approximate sets

--- 
📌 **Instrucción:** 
Evalúa cada término y califícalo en una escala de 1 a 5 según su precisión y relevancia, justificando la puntuación.

Formato de salida: 
- **[Término]**: [Puntuación] - [Razón de selección] 
- **[Término]**: [Puntuación] - [Razón de selección] 
...

Prompt sugerido para revisar el resumen

Para la curacción del resumen se ha establecido una longitud recomendada entre 150 y 250 palabras, y la siginete estructura: Contextualización, Intersticio, Propósito, Metodología, Resultados y Conclusiones; dado que la misma:

Facilita la comprensión: Presenta la información de manera secuencial y lógica.

Optimiza la indexación: Clarifica los elementos clave para motores de búsqueda y bases de datos.

Mejora la curación automática: Permite que una IA identifique cada parte con precisión.

Contexto: Eres un asistente experto en redacción científica. Debes generar un **resumen estructurado** basado en el contenido del artículo, siguiendo estas reglas: 1. **Longitud recomendada**: 150-250 palabras. 2. **Estructura**: - **Contextualización**: Explica el campo de conocimiento y su importancia. - **Intersticio**: ¿Qué brecha o vacío en la literatura aborda el artículo? - **Propósito**: ¿Cuál es el objetivo principal del estudio? - **Metodología**: ¿Qué métodos se utilizaron? - **Resultados**: ¿Cuáles son los hallazgos clave? - **Conclusiones**: ¿Cómo contribuyen los resultados al campo? 3. Evita repeticiones y mantén precisión académica. 4. No agregues información que no esté en el contenido original. ### Datos del artículo: - **Título**: Application data mining in using the rough set theory to generation of intellectual capital - **Resumen original**: Knowledge has become one of the key resources for the organizations, from the moment when change took place in a industrial economy to an extremely competitive global economy. Because of this, the management of knowledge emerges as a management methodology that goes beyond the simple process of innovation, determining the competitive advantage of an organization. The main objective in the management of knowledge for organizations is to obtain a competitive advantage over its competitors innovating products, services and processes. To facilitate the adjustment of organizations front to the changes brought by the globalization of economies and the consequent accumulation of data stored by these organizations, this work presents the use of an architecture of the knowledge management with the use of data mining combined with the theory of approximate sets to give organizations more agility and therefore better competitiveness. This work presents the specification and development of a tool in Web environment for the management of intellectual capital. Within this process, the system allows to check the existing intellectual capital in the organization, and know the professionals who are more prepared to face the market. - **Palabras clave**: Data mining - **Palabras clave**: Approximate sets - **Palabras clave**: Devuelve el resumen en texto sin comentarios adicionales.

Prompt sugerido para revisar la semántica del resumen

El siguiente prompt se centra en la curación semántica del resumen científico.

El objetivo es garantizar que el resumen capture la esencia del artículo y sea comprensible para la comunidad académica.

Este prompt conjuga con el prompt se complementa con el desarrollado para ChatGPT analizando, valorando y asistientdo, entre ambos, a la estructura y la semántica del trabajo.

Prestaremos especial atención a la claridad, la precisión y las relaciones entre los conceptos clave.
Contexto: Eres un asistente experto en curación semántica de textos científicos. Tu tarea es evaluar la coherencia, claridad y precisión semántica de un resumen estructurado Evaluación basada en los siguientes criterios: 1.**Verificación de términos clave**: ¿Las palabras clave aparecen en el resumen de manera orgánica y contextualizada? 2. **Claridad general**: ¿El texto es claro y sin ambigüedades? 3. Adecuación semántica: ¿Las palabras clave reflejan con precisión el contenido?; ¿Se establece la relación, lógica y coherente, entre los conceptos?. 4. Consistencia terminológica: ¿El vocabulario es coherente con el campo del conocimiento, sin ambigüedad o falta de claridad? 5. **Precisión académica**:¿El resumen captura la esencia del artículo?, ¿Evita información redundante o innecesaria? ### Datos del resumen a evaluar: - **Título**: Application data mining in using the rough set theory to generation of intellectual capital - **Resumen original**: Knowledge has become one of the key resources for the organizations, from the moment when change took place in a industrial economy to an extremely competitive global economy. Because of this, the management of knowledge emerges as a management methodology that goes beyond the simple process of innovation, determining the competitive advantage of an organization. The main objective in the management of knowledge for organizations is to obtain a competitive advantage over its competitors innovating products, services and processes. To facilitate the adjustment of organizations front to the changes brought by the globalization of economies and the consequent accumulation of data stored by these organizations, this work presents the use of an architecture of the knowledge management with the use of data mining combined with the theory of approximate sets to give organizations more agility and therefore better competitiveness. This work presents the specification and development of a tool in Web environment for the management of intellectual capital. Within this process, the system allows to check the existing intellectual capital in the organization, and know the professionals who are more prepared to face the market. - **Palabras clave**: Data mining - **Palabras clave**: Approximate sets - **Palabras clave**: ### Formato de salida esperado: Evaluación general: (Breve comentario sobre la claridad y coherencia del resumen) Puntos fuertes: (Aspectos bien logrados en la redacción) Áreas de mejora: (Sugerencias de refinamiento semántico si es necesario) Nivel de precisión: (Escala del 1 al 5, donde 1 es poco preciso y 5 es altamente preciso)

Prompt sugerido para curar el artículo con

ChatGPT
Contexto: Analiza el artículo titulado Application data mining in using the rough set theory to generation of intellectual capital disponible en https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=080301. Problemática: Un trabajo científico debe cumplir con tres criterios fundamentales: demarcación epistemológica, definición ontológica y exposición semántica del objeto de estudio. Estos aspectos determinan su validez científica. Referencias teóricas: Utiliza como referencia la demarcación ontológica basada en las tuplas definidas por Mario Bunge, específicamente en su trabajo Seudociencia e ideología, donde la ciencia se define mediante la tupla: Comunidad de investigadores Sociedad anfitriona Objeto de estudio Filosofía inherente Trasfondo formal Trasfondo específico Evidencias acumuladas Problemática Objetivo Metódica También considera el artículo 'Demarcación epistemológica de un trabajo científico para la web semántica': http://www.cyta.com.ar/biblioteca/scientific_publications/curation.htm#x2. Objetivo de la consulta: Proporciona un resumen breve del artículo. Identifica y analiza en profundidad las categorías relevantes de la demarcación epistemológica según Bunge. Asigna una valoración numérica (en una escala del 1 al 10) a cada categoría, explicando el criterio de valoración utilizado.

Copilot
Contexto: Analiza el artículo titulado Application data mining in using the rough set theory to generation of intellectual capital disponible en https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=080301. Problemática: Un trabajo científico debe cumplir con tres criterios fundamentales: demarcación epistemológica, definición ontológica y exposición semántica del objeto de estudio. Estos aspectos determinan su validez científica. Referencias teóricas: Utiliza como referencia la demarcación ontológica basada en las tuplas definidas por Mario Bunge en su trabajo 'Seudociencia e ideología', donde la ciencia se define mediante la tupla: Comunidad de investigadores Sociedad anfitriona Objeto de estudio Filosofía inherente Trasfondo formal Trasfondo específico Evidencias acumuladas Problemática Objetivo Metódica También considera el artículo 'Demarcación epistemológica de un trabajo científico para la web semántica' disponible en http://www.cyta.com.ar/biblioteca/scientific_publications/curation.htm#x2. Objetivo de la consulta: Proporciona un resumen breve del artículo. Identifica y analiza en profundidad las categorías relevantes de la demarcación epistemológica según Bunge. Asigna una valoración numérica (en una escala del 1 al 10) a cada categoría, explicando el criterio de valoración utilizado. Nota final de sugerencia: a) Si en la última década ha surgido alguna línea de investigación de relevancia respecto a la temática o problemática planteada. b) Quienes pueden beneficiarse con el trabajo expuesto. c) Si existiera una argumentación opuesta, indícala. d) Los puntos a, b, y c, podrían indicarse en una lista de sugerencias.

Gemini
Una de las características centrales para proporcionar respuestas precisas, en tiempo real y verificables es la funcionalidad de Grounding with Google Search (Fundamentación con Búsqueda de Google); por lo que se establece una estructura de Prompt 'Deep Research' de CyTA para la Curación.
En el marco de la aplicación Deep Research prompting para los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), te solicito: - Investigar sitios web (1) Acceder y leer el artículo completo Application data mining in using the rough set theory to generation of intellectual capital. Autoría principal de: Dalfovo, Oscar , y disponible en https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=080301 para comprender su contenido central y propósito. (2) Elaborar un resumen conciso del artículo, destacando sus principales temas, objetivos y conclusiones. (3) Evaluar la estructura lógica y la coherencia entre los titulados del artículo, analizando la organización del contenido, la progresión de las ideas y la fluidez entre las secciones, comparándola con estándares de escritura académica y normativas de artículos científicos. (4) Analizar el rigor metodológico y la fundamentación teórica del artículo, examinando la profundidad del marco conceptual, la calidad y pertinencia de las fuentes citadas, y la solidez de los argumentos basados en la teoría. (5) Determinar el impacto y la relevancia del artículo en su campo, identificando si introduce conceptos, metodologías o aplicaciones novedosas, y su potencial contribución al conocimiento existente sobre habilidades inventivas. (6) Evaluar la calidad argumentativa y la claridad expositiva del artículo, analizando la lógica del discurso, la cohesión textual, la adhesión a la fundamentación teórica y la claridad del lenguaje utilizado. (7) Para cada uno de los cuatro criterios (estructura, rigor metodológico, impacto, calidad argumentativa), asignar una valoración numérica del 1 al 10, justificando la puntuación y detallando las fortalezas y debilidades específicas observadas. - Analizar resultados - Crear informe.

Prompt sugerido para curar la bibliografía

📖 La importancia de las referencias bibliográficas en la investigación

Las referencias bibliográficas no solo documentan la información utilizada, sino que reflejan la estructura filosófica y conceptual del estudio. Constituyen el andamiaje sobre el cual se construye el conocimiento, permitiendo:

🔹 Ubicar el estudio en su contexto dentro del campo científico.
🔹 Demostrar rigor académico, mostrando que el trabajo se basa en principios y teorías validadas.
🔹 Identificar tendencias y enfoques clave, revelando qué perspectivas guían la investigación.
🔹 Evitar el sesgo y la obsolescencia, asegurando que el conocimiento se base en fuentes actualizadas y diversas.

Por ello, analizar las referencias bibliográficas de un artículo permite:
📌 Determinar cuáles son las más influyentes dentro del documento.
📌 Evaluar la solidez teórica y metodológica del estudio.
📌 Identificar principios, teorías y enfoques clave en la disciplina.

🔍 Con esta herramienta, puedes obtener una selección optimizada de referencias destacadas, priorizando aquellas más relevantes por su frecuencia de citación, actualidad y relación con el tema central del documento.
📚 **Análisis de referencias bibliográficas** 🔎 **Contexto:** Eres un experto en bibliografía académica. Analiza la siguiente lista de referencias y selecciona las 10 más relevantes basándote en: ✅ Frecuencia de citación dentro del texto. ✅ Impacto y reconocimiento en el área de estudio. ✅ Relación con el tema y propósito del artículo. ✅ Año de publicación (dar prioridad a las más recientes, salvo clásicos). ✅ Nivel de citas y reconocimiento en bases científicas. --- 📖 **Datos del artículo** - **Título**: Application data mining in using the rough set theory to generation of intellectual capital - **Resumen**: Knowledge has become one of the key resources for the organizations, from the moment when change took place in a industrial economy to an extremely competitive global economy. Because of this, the management of knowledge emerges as a management methodology that goes beyond the simple process of innovation, determining the competitive advantage of an organization. The main objective in the management of knowledge for organizations is to obtain a competitive advantage over its competitors innovating products, services and processes. To facilitate the adjustment of organizations front to the changes brought by the globalization of economies and the consequent accumulation of data stored by these organizations, this work presents the use of an architecture of the knowledge management with the use of data mining combined with the theory of approximate sets to give organizations more agility and therefore better competitiveness. This work presents the specification and development of a tool in Web environment for the management of intellectual capital. Within this process, the system allows to check the existing intellectual capital in the organization, and know the professionals who are more prepared to face the market. 📚 **Referencias bibliográficas** - ALMEIDA, Leandro M. et al. Uma ferramenta para extração de padrões. Palmas, [2004]. 13 f. Centro Universitário Luterano de Palmas, Palmas. - BERNARDES, João N. Tecnologia da informação para o gerenciamento do conhecimento obtido das bases de dados de uma organização. 2001. 46 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Área de Engenharia de Produção e Sistemas, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis. - FAYYAD, Usama M. et al. Advances in knowledge discovery and data mining. Menlo Park: Mit Press, 1996. - GIMENES Eduardo. Data mining - data warehouse: a importância da mineração de dados em tomadas de decisões. 2000. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnólogo em Processamento de Dados) - Faculdade de Tecnologia de Taquaritinga, Taquaritinga. - GOMES, Carlos F. S.; GOMES Luiz F. A. M. Modelagem de aspectos qualitativos do processo de negociação. Revista de Administração Mackenzie, n. 1, p. 83-103, 2004. - GONÇALVES, Cid F.; GONÇALVES, Carlos A. Desafios e oportunidades para as organizações. Gerência do conhecimento, São Paulo, v. 8, n. 1, 2001. - JESUS, Alberto P. Data mining aplicado à identificação do perfil dos usuários de uma biblioteca para personalização de sistemas web de recuperação e disseminação de informações. 2004. 120 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Área de Concentração de Sistemas de Computação, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis. - MADEIRA, Sara C. Data mining. 2003. - NUNES, Milton S. Sistemas inteligentes para tomada rápida de decisão nos sistemas elétricos. [2005]. - PAWLAK, Zdzislaw. Rough Sets. International Journal of Information and Computer Sciences. [S.l.], v. 11, p. 341-356, 1982. - PESSOA, Alex S. A.; SIMÕES, José D. S. Mineração de dados espaço-temporal aplicada a previsão climática utilizando a teoria dos conjuntos aproximativos. [2003]. - POLITI, Jaques et al. Mineração de dados de meteorológicos associados a atividade convectiva empregando dados de descargas elétricas atmosféricas. 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[2003]. --- 📌 **Instrucción:** Devuelve una lista de las **10 referencias más relevantes**, justificando su selección. Formato de salida: 1. [Referencia completa] - [Razón de selección] 2. [Referencia completa] - [Razón de selección] ...

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Journal: Técnica Administrativa
Volume: 08 , Number: 3, Order: 1 ; ISSUE: 39
Date of publisher: 2009-07-15
URL: www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=080301
License: Atribución 4.0 - Internacional (CC BY 4.0)

© Ciencia y Técnica Administrativa

Registro ISSN: 1666-1680

Cita del artículo

Dalfovo, Oscar ; Selig, Paulo M.; Schmitt, Sidnei (2009). Aplicação em data mining utilizando a teoria dos conjuntos aproximativos para geração do capital intelectual. Técnica Administrativa. 08(3), 1. https://www.cyta.com.ar/ta/article.php?id=080301

Contribución

La programaciónha basada en IA, para la estructuración semántica y mejora del contenido, ha sido desarrollada con la contribución y asistencia de ChatGPT

ChatGPT (2025). Representación estructurada en RDF/Turtle para la curación semántica de artículos científicos.OpenAI. Disponible en este enlace.

Microsoft Copilot 7 de febrero de 2025 Análisis de las categorías relevantes de la demarcación epistemológica según Mario Bunge

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