Curadoria de dados na prevenção da violência contra a mulher: uma análise crítica

Fukumi Tsunoda, Denise ; José Ribeiro Guimarães, André ; Vasconcelos Carvalho, Andréa

Resumen: A curadoria de dados é o processo de coletar, analisar e gerenciar dados para garantir que eles sejam precisos, confiáveis e relevantes para um determinado objetivo. Dentre as diversas aplicações, está a colaboração para a prevenção de violências mediante o fornecimento de informações que contribuam para identificar riscos e implementar medidas preventivas. O objetivo desta pesquisa é apresentar uma análise crítica (com vantagens e riscos) da aplicação de curadoria de dados na prevenção da violência doméstica e do feminicídio. Para o alcance de tal objetivo, recorreu-se a revisão narrativa da literatura mediante buscas nas bases de dados Lens.org e Dimensions. Os artigos recuperados foram reunidos, identificados e seus conteúdos foram sumarizados e analisados. O serviço de inteligência artificial do Azure apontou, nos resumos dos documentos, um sentimento predominantemente negativo e embora a temática dos estudos envolva sentimentos desse tipo (violência), os resumos não fornecem informações detalhadas sobre possíveis soluções ou progressos, concentrando-se principalmente na problematização do tema. Os resultados provenientes das análises adicionais indicam potenciais áreas de pesquisa, aplicações diretas da curadoria de dados relacionadas à temática em questão, bem como a identificação das tecnologias aplicáveis. Ademais, foram identificados desafios da aplicação da curadoria de dados ao contexto, o que inclui vieses nos dados, estigmatização, qualidade e acessibilidade. Conclui-se que a curadoria de dados pode auxiliar na prevenção à violência doméstica contra a mulher e ao feminicídio como uma ferramenta complementar no combate a este complexo problema que exige abordagens multidisciplinares, integradas e sensíveis à diversidade das experiências das mulheres.

Idioma: Portugues

DOI: 10.18225/ci.inf.v53i.6883

Año: 2024

Publicado en: Ciencia da Informacao 53 (2024), 234-247
ISSN: 0100-1965

Factor impacto CITESCORE: 0.0 - Library and Information Sciences (Q4)

Factor impacto SCIMAGO: 0.108 - Library and Information Sciences (Q4)

Tipo y forma: Article (Published version)