Estudo de Caso Real de Indexação Rápida e Resultados Obtidos
Contexto e Objetivo
Um estudo de caso relevante sobre indexação rápida foi realizado no setor de processamento técnico da Biblioteca da Fundação Universidade Regional de Blumenau (FURB). O objetivo era comparar a eficiência e a qualidade da indexação manual (realizada por um bibliotecário indexador) com a indexação semiautomática, apoiada por uma plataforma computacional.
Metodologia
- Amostra: Foram realizadas 52 sessões de testes, nas quais o bibliotecário indexou documentos manualmente e, em seguida, utilizou a plataforma computacional para indexação semiautomática.
- Avaliação: A análise focou na comparação dos conceitos identificados pelo indexador humano e pela plataforma, além de medir a contribuição da ferramenta ao sugerir conceitos não considerados inicialmente pelo indexador (chamados de “conceitos acolhidos”).
Resultados Obtidos
| Método de Indexação | Coerência com Indexação Manual | Conceitos Acolhidos (novos sugeridos) | Frequência de Sugestões Úteis |
|---|---|---|---|
| Manual | 100% (referência) | 0% | N/A |
| Semiautomática (plataforma) | 25% (média geral) | Presentes em 87% das sessões | Alta |
- Coerência: A plataforma apresentou conceitos equivalentes aos do indexador em 50 das 52 sessões, mas com uma média de apenas 25% de coerência, indicando que a maioria dos termos sugeridos automaticamente diferia dos escolhidos manualmente.
- Contribuição: Em 45 das 52 sessões, a plataforma sugeriu conceitos que o indexador não havia considerado inicialmente, demonstrando valor agregado ao processo de indexação.
- Eficiência: A indexação semiautomática permitiu identificar rapidamente termos relevantes que poderiam passar despercebidos no método manual, potencializando a recuperação da informação.
Conclusões do Estudo
- Indexação rápida e semiautomática pode ser uma ferramenta valiosa para bibliotecas e sistemas de informação, especialmente quando combinada com a revisão humana, pois amplia o leque de termos indexados e acelera o processo.
- A qualidade da indexação automática ainda depende de ajustes e validação humana, já que a coerência com a indexação intelectual foi relativamente baixa, mas a capacidade de sugerir novos conceitos mostrou-se um diferencial positivo.
- Recomenda-se a adoção de métodos híbridos (humano + máquina) para garantir tanto rapidez quanto precisão na indexação de documentos.
Considerações Finais
Este estudo de caso real demonstra que, embora a indexação automática ou semiautomática não substitua totalmente o trabalho humano, ela pode acelerar significativamente o processo e enriquecer o vocabulário de indexação, desde que haja supervisão e validação por profissionais qualificados. A combinação de ferramentas computacionais com expertise humana tende a produzir os melhores resultados em termos de velocidade, abrangência e qualidade da indexação.
