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Voyant Tools

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Voyant Tools
Captura de tela
Voyant Tools
Desenvolvedor Stéfan Sinclair & Geoffrey Rockwell
Lançamento 2003
Versão estável 2.2
Idioma(s) 10 idiomas
Gênero(s) Análise de texto, análise de estatística e mineração de dados
Licença Web Application: Creative Commons Attribution 4.0 International Code: GPL3
Página oficial http://voyant-tools.org
Repositório github.com/voyanttools/Voyant

Voyant Tools é um aplicativo de código aberto baseado na web para realizar análise de texto. Apoia a leitura e interpretação académica de textos ou corpus, particularmente por estudiosos das humanidades digitais, mas também por estudantes e pelo público em geral. Pode ser usado para analisar textos online ou enviados por usuários.[1][2]

Voyant "foi concebido para aprimorar a leitura por meio de análises de texto leves, como listas de frequência de palavras, gráficos de distribuição de frequência e exibições KWIC".[3] Sua interface é composta por painéis que realizam essas diversas tarefas analíticas. Esses painéis também podem ser incorporados em textos externos da web (por exemplo, um artigo da web pode incluir um painel Voyant que cria uma nuvem de palavras a partir dele). O livro Hermeneutica: Computer-Assisted Interpretation in the Humanities apresenta diferentes formas de abordagens para análise de texto usando Voyant.[4]

História[editar | editar código-fonte]

Voyant Tools foi desenvolvido por Stéfan Sinclair (Formado na Universidade McGill) e Geoffrey Rockwell (Universidade de Alberta) e continua em desenvolvimento sendo atualizado. Ele foi desenvolvido a partir de ferramentas anteriores de análise de texto, incluindo HyperPo, Taporware e TACT. Dentre os colaboradores, destacam-se Andrew MacDonald, Cyril Briquet, Lisa Goddard e Mark Turcato.[1]

Formas de uso[editar | editar código-fonte]

O Voyant Tools é utilizando por pesquisadores para analisar textos em uma ampla variedade de contextos, incluindo literatura,[5] ensino de línguas,[6] saúde,[7][8] e arquitetura de sistema.[9] Descrevendo abordagens para estudar a Internet usando web scraping, Black observou que "o projeto Voyant Tools é uma excelente fonte para aprender sobre os tipos de dados que os pesquisadores de humanidades podem extrair de fontes da Internet porque já suporta a extração de texto de páginas da web".[10]

Vários projetos internacionais de humanidades digitais estão executando o Voyant em seus próprios servidores. Estes incluem o projeto francês Huma-Num, o italiano CNR ILC e o projeto alemão DARIAH-DE.[2]

Referências

  1. a b «Voyant Tools Help». voyant-tools.org. Consultado em 24 de novembro de 2016 
  2. a b Sinclair, Stéfan; Rockwell, Geoffrey (2016). «Voyant Facts». Hermeneuti.ca: Computer-Assisted Interpretation in the Humanities. Stéfan Sinclair & Geoffrey Rockwell. Consultado em 20 de dezembro de 2016 
  3. Klein, Lauren F.; Eisenstein, Jacob; Sun, Iris (2015). «Exploratory Thematic Analysis for Digitized Archival Collections». Digital Scholarship in the Humanities. 30 (Supp. 1): i138. doi:10.1093/llc/fqv052Acessível livremente 
  4. Rockwell, Geoffrey; Sinclair, Stéfan (2016). Hermeneutica: Computer-Assisted Interpretation in the Humanities. Cambridge: MIT Press. ISBN 9780262332057 
  5. Rambsy, Kenton (2016). «Text-Mining Short Fiction by Zora Neale Hurston and Richard Wright using Voyant Tools». CLA Journal. 59 (3): 251–258 
  6. McIlroy, Tara (2013). «Exploring Poetry and Identity in a Language Learning Environment». Studies in Linguistics and Language Teaching. 24: 31–45 
  7. De Caro, W.; Mitello, L.; Marucci, A.R.; Lancia, L.; Sansoni, J. (2016). «Textual Analysis and Data Mining: An Interpreting Research on Nursing». Studies in Health Technology and Informatics. 225. 948 páginas. PMID 27332424 
  8. Maramba, Inocencio Daniel; et al. (2015). «Web-based textual analysis of free-text patient experience comments from a survey in primary care». JMIR Medical Informatics. 3 (2): e20. PMC 4439523Acessível livremente. PMID 25947632. doi:10.2196/medinform.3783Acessível livremente 
  9. Moullec, Marie-Lise; Jankovic, Marija; Eckert, Claudia (2016). «Selecting system architecture: What a single industrial experiment can tell us about the traps to avoid when choosing selection criteria». System Architecture Design. 30 (3): 250–262 
  10. Black, Michael L. (2016). «The World Wide Web as Complex Data Set: Expanding the Digital Humanities into the Twentieth Century and Beyond through Internet Research». International Journal of Humanities and Arts Computing. 10 (1): 106. doi:10.3366/ijhac.2016.0162 

Ligações externas[editar | editar código-fonte]