Notícias
EAI DIONE 2022: últimos dias de inscrição para a chamada aberta de trabalhos
A EAI DIONE 2022 - 3ª Conferência Internacional da EAI sobre Dados e Informações em Ambientes Online está com chamada aberta para a submissão de trabalhos. O evento acontece em Florianópolis (SC), nos dias 27 a 29 de julho, de forma presencial e virtual.
O evento nasceu em resposta à crescente interação entre ciência da informação, ciência da comunicação e ciência da computação. A terceira edição visa reunir pesquisadores e profissionais da academia e da indústria para apresentar propostas teóricas e soluções práticas no tratamento, processamento e estudo de dados e informações produzidos em ambientes online, as últimas tendências na análise de informações em rede, métricas de mídias sociais, tecnologias de processamento de dados e ciência aberta.
O Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict) é parceiro da Conferência. “Esse é um evento muito interessante para a área de computação e profissionais que trabalham com Ciência da Informação e Ciência de Dados, por exemplo. Os temas de trabalho são amplos como dados para a ciência e infraestrutura para tecnologia”, diz Washington Segundo, coordenador do Laboratório de Metodologias de Tratamento e Disseminação da Informação do Ibict e membro do comitê organizacional do DIONE 2022.
No DIONE 2022 é fornecido um espaço interdisciplinar para melhorar a cooperação entre ciência de dados, engenharia de dados, big data, avaliação de pesquisa, ciência de rede, ciência aberta, cientometria, sociologia da ciência e ciência cidadã, desinformação, entre outros.
As inscrições para a submissão de trabalhos estão abertas até o dia 31 de janeiro. Os assuntos relevantes incluem, mas não estão limitados a:
Uso e análise de informações de rede
Desinformação
Fake News
Pós-verdade
Infodemia
Avaliação da ciência em ambiente de rede social
Ciência Aberta
Altimetria
Cienciometria
Comunicação científica
Análise de redes sociais
Ciência, tecnologia, inovação e processamento de dados
Big Data
Curadoria de dados
Data Science
Engenharia de dados
Gerenciamento de dados de pesquisa
Deep Learning
Aprendizado de máquina (Machine Learning)
E-Science
Para mais informações, acesse: