Modelos de folksonomia em plataformas colaborativas de anime

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dc.contributor.advisor1REYES, Jacquelin Teresa Camperos
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5415219564237576
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0002-0078-5376
dc.creatorCOSTA, Aline Lourinho Guedes da
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4752675708340143
dc.date.accessioned2025-10-31T19:31:20Z
dc.date.available2025-10-31T19:31:20Z
dc.date.issued2025-09-02
dc.description.abstractThe popularization of digital platforms and the interactive nature of Web 2.0 have transformed the processes of information organization and retrieval. In collaborative environments dedicated to Japanese pop culture, such as MyAnimeList (MAL), IMDb, and AniList, users actively participate in content categorization through the use of informal descriptors. In this context, folksonomy, an indexing system based on the free attribution of tags, emerges as a relevant strategy for knowledge representation in digital environments. This study analyzes how folksonomy manifests in three collaborative platforms devoted to the cataloging and recommendation of anime, identifying its variations among indirect, hybrid, and assisted models. The research adopts a qualitative, exploratory, and comparative approach, based on a case study involving ten popular anime titles present across the three platforms. Content analysis, as proposed by Bardin (2011), was applied to the collected tags, public lists, and user comments, aiming to understand the semantic and social dimensions of collaborative categorization. The study is grounded in a theoretical framework that articulates the contributions of Hjørland (2002), regarding the sociocognitive dimension of knowledge organization; Vander Wal (2007), concerning the origin and conceptualization of folksonomy; and Santarém Segundo (2010), in relation to assisted folksonomy and technological mediation in collaborative indexing.Results indicate that MyAnimeList demonstrates an indirect folksonomy, characterized by spontaneous and subjective categorization, particularly related to narrative and emotional aspects. In contrast, IMDb and AniList operate under more structured models: the former employs a hybrid folksonomy that combines institutional moderation with controlled keyword insertion, while the latter uses an assisted folksonomy, integrating collaborative tags directly into search and filtering mechanisms. It is concluded that the different folksonomy models significantly influence both user participation and the efficiency of information retrieval, reinforcing its role as a strategic tool for collaborative knowledge organization in digital environments.
dc.description.resumoA popularização das plataformas digitais e o caráter interativo da Web 2.0 têm transformado os processos de organização e recuperação da informação. Em ambientes colaborativos voltados à cultura pop japonesa, como MyAnimeList (MAL), IMDb e AniList, observa-se a participação ativa dos usuários na categorização de conteúdos por meio de descritores informais. Nesse contexto, a folksonomia, sistema de indexação baseado na atribuição livre de etiquetas, configura-se como uma estratégia relevante para a representação do conhecimento em ambientes digitais. Este artigo analisa como a folksonomia se manifesta em três plataformas colaborativas dedicadas à catalogação e recomendação de animes, identificando suas variações entre os modelos indireto, híbrido e assistido. A pesquisa adota uma abordagem qualitativa, de natureza exploratória e comparativa, baseada em um estudo de caso envolvendo dez animes populares presentes nas três plataformas. A análise de conteúdo, conforme proposta por Bardin (2011), foi aplicada às tags, listas públicas e comentários, com o objetivo de compreender as dimensões semânticas e sociais da categorização colaborativa. O estudo fundamenta-se em um marco teórico que articula as contribuições de Hjørland (2002), no que se refere à dimensão sociocognitiva da organização do conhecimento; Vander Wal (2007), quanto à origem e conceituação da folksonomia; e Santarém Segundo (2010), em relação à folksonomia assistida e à mediação tecnológica na indexação colaborativa. Os resultados indicam que o MyAnimeList apresenta uma folksonomia indireta, caracterizada por categorização espontânea e subjetiva, especialmente ligada à narrativa e à emoção. Já o IMDb e o AniList operam sob lógicas mais estruturadas: o primeiro com uma folksonomia híbrida, que combina moderação institucional e inserção controlada de palavras-chave, e o segundo com uma folksonomia assistida, que integra tags colaborativas diretamente aos mecanismos de busca e filtragem. Conclui-se que os diferentes modelos de folksonomia adotados impactam significativamente o grau de participação dos usuários e a eficiência na recuperação da informação, reforçando seu papel como ferramenta estratégica para a organização colaborativa do conhecimento em ambientes digitais.
dc.identifier.citationCOSTA, Aline Lourinho Guedes da. Modelos de folksonomia em plataformas colaborativas de anime. Orientadora: Jacquelin Teresa Camperos Reyes. 2025. 40 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Biblioteconomia) – Faculdade de Biblioteconomia, Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal do Pará, Belém, 2025. Disponível em: https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/8778. Acesso em:.
dc.identifier.urihttps://bdm.ufpa.br/handle/prefix/8778
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.source.uriDisponível na internet via correio eletrônico: biblio-icsa@ufpa.br
dc.subjectAnimes
dc.subjectFolksonomia
dc.subjectOrganização da informação
dc.subjectPlataformas colaborativas
dc.subjectRecuperação da informação
dc.subjectAnime platforms
dc.subjectInformation retrieval
dc.subjectCollaborative tagging
dc.subjectFolksonomy
dc.subjectKnowledge organization
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::CIENCIA DA INFORMACAO::BIBLIOTECONOMIA
dc.titleModelos de folksonomia em plataformas colaborativas de anime
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

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