Aspectos práticos da arquitetura da informação

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DESCRIÇÃO
Metodologias para a Arquitetura da Informação (AI) na internet baseadas em ontologias e representação
do conhecimento, com foco em indexação e classificação de informações na internet (taxonomia e
folksonomia), em usabilidade, acessibilidade e experiência do usuário (UX).
PROPÓSITO
Compreender os processos e aspectos práticos da AI no contexto digital é fundamental para a
capacitação de profissionais da Comunicação. A partir de conceitos como usabilidade, acessibilidade,
taxonomia e folksonomia, identificar as necessidades de um projeto de AI, com olhar para a experiência
do usuário que lida com sites, aplicativos e plataformas on-line, permite aos profissionais da
Comunicação trabalhar melhor com a representação informacional do conhecimento, produção e
interpretação de conteúdos.
OBJETIVOS
MÓDULO 1
Identificar metodologias para Arquitetura da Informação na internet
MÓDULO 2
Relacionar as noções de usabilidade e acessibilidade
MÓDULO 3
Descrever os aspectos práticos da AI
INTRODUÇÃO
Olhar para as formas de produção que compõem as estruturas dos múltiplos universos comunicacionais
e midiáticos, a partir da Arquitetura de Informação (AI), possibilita o entendimento de como nossas
experiências de usuário se dão, mas, acima de tudo, permite que entendamos quais são os melhores
caminhos a serem seguidos ao projetarmos um site, um aplicativo, uma plataforma digital etc. Dessa
forma, aqui se intenta apresentar brevemente três eixos centrais:
Metodologias possíveis da AI na forma de comunicação entre uma interface e o usuário.

Questões de usabilidade e acessibilidade, a partir do polo receptivo da experiência.

Discussão sobre aspectos práticos da AI em termos de produção e gestão de conteúdo colaborativo.
 DICA
Ao navegar pela internet, procure uma página ou app (pode ser um portal de notícias, de
entretenimento, uma plataforma de streaming, um site de compras) que você acesse de forma constante
no cotidiano. Observe como são colocadas as ferramentas de busca, as informações básicas de
contato, use criticamente a interface dessas páginas para perceber como a AI está contida em cada um
dos detalhes da página. Assim, você conseguirá entender se a sua experiência (em termos de
usabilidade e acessibilidade) é otimizada ou não durante a navegação.
MÓDULO 1
 Identificar metodologias para Arquitetura da Informação na internet
Para compreender as metodologias de trabalho que compõem um bom projeto de AI para a internet é
necessário se atentar a, pelo menos, três pontos básicos de organização e representação informacional
do conhecimento na rede (CAMARGO, 2010):
ONTOLOGIA
TAXONOMIA
FOLKSONOMIA
Para além de compreender o que cada um desses termos significa no contexto digital, ainda é
necessário observar que no mundo “real” também estamos permeados pela sistematização
informacional, ainda que não nos demos conta disso. Vale lembrar, aliás, que a linha a separar o “real” e
o “virtual” nem sempre se faz nítida, ou seja, estamos em um cenário de continuum entre ambientes on-
line e off-line.
ONTOLOGIAS E REPRESENTAÇÃO DO
CONHECIMENTO
No campo prático da AI, há um termo que é comumente utilizado e, muitas vezes, pouco compreendido:
ontologia, principalmente quando falamos das ontologias como parte dos processos informacionais de
representação do conhecimento. Para iniciar a discussão, é preciso saber que Ontologia (com letra
maiúscula) vem da área filosófica e, em outras acepções, diz respeito a um ramo da filosofia que estuda
conceitos como existência, ser, devir e realidade.
Em outros termos, os estudos ontológicos filosóficos incluem as questões de como as entidades são
agrupadas em categorias básicas e quais dessas entidades existem no nível mais fundamental. De
especial interesse é o conceito de dependência ontológica, que determina se as entidades de uma
categoria existem no nível mais fundamental.
À parte dos apontamentos filosóficos, algo que justifica o uso do termo ontologia ao campo da AI diz
respeito, entre outros pontos, à questão da categorização e especificação de determinadas
informações dentro de uma plataforma, de um site, de um app ou qualquer outro projeto que demande a
sistematização do conhecimento representado.
Dessa forma, quando analisado já dentro do escopo da AI, ontologia é um daqueles termos que
podemos ouvir enquanto estamos trabalhando em um projeto digital e, instantaneamente, acabamos por
não entender claramente o que ele significa. Em uma tentativa simples de explicar, ontologia é “o que
queremos dizer quando dizemos o que dizemos”. Como já apontamos, a própria palavra significa o
"estudo do ser" e aparece em vários contextos que vão do filosófico ao campo aplicado da AI por meio
de: inteligência artificial, engenharia de software e praticamente qualquer ambiente de informação
compartilhada (PRIMO, 2013).
 
Imagem: Shutterstock.com.
Em um contexto de inteligência artificial, ontologia se refere ao significado por trás de nossos rótulos,
termos, linguagem e categorias de conteúdo. É exatamente o que queremos dizer quando chamamos
algo pelo nome dado, não em um sentido lato sensu (aberto, amplo), mas em um sentido stricto sensu
(específico, singular). Logo, seguindo a afirmativa de Camargo (2010), ontologia consiste em
estabelecer o significado o mais específico possível de cada uma das palavras, termos,
elementos ou informações que estarão presentes no seu sistema.
 EXEMPLO
Vamos a um caso bem prático, do cotidiano de qualquer profissional de linguagens visuais. Comecemos
pela palavra “laranja”. Quando dizemos “laranja”, o que isso significa? É um pedaço de fruta? Ou uma
cor? E se for uma cor, que tipo específico de laranja é? É um laranja de base mais avermelhada e
profunda, beirando um tom interessante de ferrugem, ou é algo que demanda um equilíbrio de um
laranja que tende mais ao carmim como o tom de um batom favorito?
Percebe como só falar “laranja” não dá uma precisão única do sentido ou significado que busco? No
exemplo das cores, poderíamos pensar ainda que uma saída possível para determinar que “laranja”
específico estamos a buscar está direcionado ao identificador de cor exclusivo que Pantone atribui a
cada cor que eles definiram (imagem a seguir).
 
Imagem: Pantone.
 Paleta dos tons de laranja Pantone (exemplo de especificação ontológica).
Nesse caso, não há absolutamente nenhuma dúvida sobre o que quero dizer quando cito, por exemplo,
“Pantone Orange 021 UP”. Não é um tipo ou outro tom de pêssego e certamente não é um pedaço de
fruta. Para lhe dar um ponto de referência adicional, no exemplo acima retirado do site da Pantone, a
categoria à qual “Pantone Orange 021 UP” pertence é chamada de Graphic Designers (Designers
Gráficos). Esse conteúdo está em uma página chamada Pantone Color Results (Resultados de Cor
Pantone).
Você percebe como tudo se encaixa? O exemplo anterior é ótimo para explicar a ontologia para não
designers e pessoas que podem ser novas na experiência do usuário, ou seja, da mesma forma que a
Pantone dá nomes ou códigos para as cores, é necessário classificar o significado de palavras do seu
sistema de AI. Esse exemplo caminha lado a lado da explicação fornecida por Beira (2017, p. 124) ao
dizer que:
A CRIAÇÃO DE UMA ONTOLOGIA É UM PROCESSO CUJA
ESSÊNCIA É CARACTERIZADA PELO CONJUNTO DE
ESCOLHAS QUE PERMITEM DEFINIR CONCEITOS PARA UM
DOMÍNIO ESPECÍFICO OBSERVADO. A PRÓPRIA
ONTOLOGIA DEFINE-SE COMO UM GRUPO DE
ESPECIFICAÇÕES FORMAIS SOBRE QUAIS SEMÂNTICAS
DEVEM SER RECUPERADAS QUANDO DETERMINADO
SIGNO OU SÍMBOLO É APRESENTADO.
É válido ressaltar também, no que diz respeito à representação do conhecimento a partir da AI, que as
ontologias estão intimamente ligadas às formas representacionais. Isso porque, como no exemplo das
cores Pantone, a especificidade:
 
Imagem: Shutterstock.com.
LIMITA AS VARIÁVEIS
 
Imagem: Shutterstock.com.
REDUZ O UNIVERSO PESQUISÁVEL
 
Imagem: Shutterstock.com.
POSSIBILITA QUE EXISTA UMA PRECISÃONO MOMENTO
DE BUSCA DE UMA INFORMAÇÃO
Na esteira desse pensamento, é necessário entender as ontologias como ferramentas à disposição da
organização, sistematização e representação do conhecimento. Logo:
UMA REPRESENTAÇÃO, NA CONDIÇÃO DE RECURSO QUE
FUNCIONA INICIALMENTE COMO SUBSTITUTO DE ALGO,
IMPLICA CONSIDERAR, DE PRONTO, O SEU OBJETIVO E A
FIDELIDADE QUE GUARDA EM RELAÇÃO À COISA
REPRESENTADA. ASSUMINDO-SE QUE A
REPRESENTAÇÃO É UMA CONSTRUÇÃO, ISTO É, QUE
EXPRESSA EXPLÍCITA OU IMPLICITAMENTE UM PONTO DE
VISTA, É PRECISO COMPREENDÊ-LA TAMBÉM COMO UM
ELEMENTO QUE AO MESMO TEMPO ORIENTA E É
ORIENTADO POR UM COMPROMISSO ONTOLÓGICO.
(MOREIRA, 2019. p. 17).
 DICA
Por fim, ao fazer a AI de um sistema, é bom ter um glossário do sistema que guie os designers. Por
outro lado, a escolha das palavras deve refletir significados corriqueiros, pois não faz sentido que o
usuário precise de um glossário para navegar seu sistema.
Dependendo de onde está em seu projeto ou site, você pode dar os primeiros passos para definir uma
ontologia para um site completamente novo ou pode estar lidando com uma ontologia a ser refinada.
Seja como for, é indispensável lembrar da tríade usuário-contexto-conteúdo.
A TAXONOMIA NA INDEXAÇÃO E
CLASSIFICAÇÃO DE INFORMAÇÕES NA
INTERNET
A palavra "taxonomia" vem do grego taxis, que significa arranjo, ordem, e nomos, cujo significado é lei.
TAXONOMIA

TAXIS (ARRANJO, ORDEM) + NOMOS (LEI)
 VOCÊ SABIA
O termo taxonomia ficou célebre no mundo das ciências em 1735, quando o botânico sueco Linnaeus
publicou um sistema de classificação de plantas e animais. Sob esse raciocínio, a taxonomia é um tipo
de classificação sistemática e, portanto, está sendo conceituada no âmbito da Ciência da Informação
como ferramenta de organização intelectual do conhecimento.
Taxonomias são estruturas que representam os propósitos de organização intelectual de um dado
contexto. Dessa forma, são diferentes dependendo do tipo de organização e de informações que
pretendem representar.
Olhando à luz dos processos de construção da AI, Campos e Gomes (2008) enumeram três princípios
básicos de classificação adotados nas taxonomias:
1
Categorização, que fornece as bases para a apresentação sistemática.
Cânones, que representam princípios gerais para a construção das classes dentro das categorias.
2
3
Princípios, para a ordenação das classes e seus elementos.
Formas de taxonomia na AI podem ser vistas em portais institucionais e bibliotecas digitais como, por
exemplo, um novo mecanismo de consulta, ao lado de ferramentas de busca. Note que a taxonomia
está extremamente conectada à discussão prévia que acabamos de fazer sobre as ontologias no campo
da AI.
De forma pragmática, se você estiver projetando um novo site, terá a oportunidade de construir uma
ontologia forte a partir do zero, antes de criar toda a sua arquitetura de informações (que
necessariamente passará pelos pilares da navegação, organização, busca e não somente pela
rotulação).
As etapas que você precisará realizar para construir sua ontologia são exatamente as mesmas que você
teria que seguir para construir sua taxonomia, porque elas estão vinculadas. Se você planejar bem sua
pesquisa, poderá obter insights que apoiarão a criação de sua taxonomia e ontologia de uma só vez –
algo para se manter em mente ao procurar construir uma interface de boa utilização por parte do
usuário.
COLOCADO DE OUTRO MODO, TAXONOMIA É UMA FORMA
ESTRUTURADA E HIERÁRQUICA DE CLASSIFICAR AS
INFORMAÇÕES COM BASE EM SUAS CARACTERÍSTICAS
COMPARTILHADAS. NO CONTEXTO DA AI, TEM POR
OBJETIVO A CRIAÇÃO DE UMA FORMA ORGANIZADA DE
CATEGORIZAÇÃO DO MATERIAL PARA QUE AS
INFORMAÇÕES SEJAM DE FÁCIL ACESSO – RESSALTA-SE
AQUI JUSTAMENTE A FACILIDADE DE ACESSO.
Assim, taxonomia pode ser vista como a etapa de agrupamento dos conteúdos e ações de acordo com o
significado (note que estamos em um terreno de constante diálogo com as ontologias). Nessa etapa, é
importante estruturar a informação por vias visuais que, ao seguirem a forma de um organograma,
conseguem demonstrar os desdobramentos possíveis de um mapa do site, por exemplo.
 
Imagem: Shutterstock.com.
Quando estamos em um ambiente virtual e sabemos as “gramáticas” ali envolvidas, conseguimos
navegar facilmente pelas barras de rolagem sem necessariamente termos que a todo momento explicitar
ao usuário que aquela ferramenta tem esse nome e que sua função é rolar a página para cima ou para
baixo.
 ATENÇÃO
Ao olhar a taxonomia na AI, é relevante que cada palavra, ou ação, do sistema apareça de forma bem-
organizada, tendo como sua finalidade a otimização da experiência do usuário naquela plataforma, site
ou app. Logo, se ele, o usuário, consegue encontrar o que busca, poderemos ter a certeza de que a
função taxonomia foi alcançada, isto é, a informação foi estruturada para atingir um objetivo específico.
Assim, nas palavras de Lima-Marques (2006), podemos olhar para a taxonomia a partir dos resultados
trazidos por ela, ou seja, ver como o agrupamento de informações pelo seu significado cria relações
entre os itens da AI, além, claro, de sempre termos um cuidado redobrado na hora da atribuição de
significados e escolha de termos que serão dispostos na interface manejada pelo usuário.
FOLKSONOMIA X TAXONOMIA
A taxonomia apresenta alguns problemas, entre eles o uso de uma linguagem familiar para um público
profissional da comunicação, ciências da informação ou AI, mas talvez não para os usuários finais de
um produto. Também há casos em que os proprietários de conteúdo não usam sistemas de etiquetagem
particularmente precisos ou informativos. Às vezes, o método de categorização não faz muito sentido
para os usuários. Em outros casos, pode ser muito complicado de entender facilmente.
 EXEMPLO
Fazendo uso das reflexões de Corrêa e Santos (2018), um profissional pode pensar que um
determinado artigo é sobre "inteligência artificial", mas seus usuários podem realmente encontrá-lo
procurando por "robôs". Tudo isso pode fazer com que seja difícil para os usuários encontrarem as
informações que procuram apenas pelas indexações e classificações provenientes da taxonomia.
 
Imagem: Google.
É nesse espaço que a folksonomia surge como uma saída potencial.
ATIVIDADE DE REFLEXÃO DISCURSIVA
VOCÊ JÁ OUVIU FALAR EM FOLKSONOMIA?
SABERIA DIZER O QUE ESSA PALAVRA SIGNIFICA?
RESPOSTA
Trata-se de um tipo de inteligência artificial, que pode servir de ferramenta extremamente poderosa para
todos os tipos de organizações. Na verdade, algumas coisas que você provavelmente usa todos os dias
incorporam a folksonomia, mesmo que você não tenha percebido isso. A folksonomia é uma forma de
organizar dados e conteúdo digital.
Segundo Caldas e Moreira (2009, p. 3):
A FOLKSONOMIA SURGIU DA NECESSIDADE DE O
USUÁRIO DISSEMINAR E RECUPERAR COM MAIOR
FACILIDADE SEUS PRÓPRIOS DOCUMENTOS. NESTE
CONTEXTO, UM DOCUMENTO PODE SER UMA FOTO, UM
FILME, UM SLIDE OU MESMO UM DOCUMENTO DE TEXTO.
MAS, ENTÃO, QUAL É A DIFERENÇA ENTRE
FOLKSONOMIA E TAXONOMIA?
O que define folksonomia é que são os usuários que adicionam uma tag (etiqueta, rótulo), para
identificar uma parte do conteúdo. O conteúdo obtém muitas informações descritivas usando linguagem
natural dos próprios usuários. A característica básica desse sistema de classificação, então, é a livre
inclusão de dados (ou metadados) por usuários ou grupos de pessoas, que possibilita, entre outros
pontos, o uso dessa linguagem mais próxima, gerada pelo usuário.
Por conseguinte:
javascript:void(0)
[...] O ALTO GRAU DE LIBERDADE PARA A
CATEGORIZAÇÃO DOS RECURSOS INFORMACIONAIS EM
SISTEMAS COLABORATIVOS ACENTUA A
DESCENTRALIZAÇÃO NO PROCESSO DE
REPRESENTAÇÃO DA INFORMAÇÃO, POIS QUEM
CLASSIFICA O CONTEÚDO SÃO AS PRÓPRIAS PESSOAS
INTERESSADAS NELE, COM DIVERSOS GRAUS DE
SUBJETIVIDADE E ENVOLVIMENTO TANTO DE
CONHECIMENTO, QUANTO POR EXPERIÊNCIA OU
SENTIMENTO.
(CORRÊA; SANTOS, 2018, p. 4).
Não é difícil entender que esse tipo de sistematizaçãopode ter resultados positivos e negativos, tanto no
que diz respeito à representação, quanto à recuperação da informação em ambientes digitais.
Por essa via, folksonomia e taxonomia são métodos comumente usados para organizar e rotular
dados e conteúdo digital, geralmente por meio de tags. Embora tentem resolver o mesmo problema,
há grandes diferenças entre os dois na maneira como lidam com essas informações.
Para reforçar: a folksonomia é baseada em tags que são adicionadas pelos consumidores de conteúdo,
e não pelo criador/designer do produto digital. É o folk (o povo, as pessoas) que adiciona as tags. Assim,
esse sistema não usa uma hierarquia pré-especificada para categorizar o conteúdo. Em vez disso, os
consumidores adicionam seus próprios rótulos que consideram úteis para classificar as informações,
usando as palavras de sua preferência. Você pode ver isso em sites onde os usuários podem aplicar
suas próprias marcas às informações, como o site de hospedagem de imagens Flickr. Essas tags terão
uma linguagem mais próxima ao consumidor do conteúdo, menos artificial ou formal.
 
Imagem: Murilo Ribas / Flickr. Adaptado por Angelo Souza.
 Tela com informações de uma imagem no site Flickr.
Então, seguindo as reflexões do campo acadêmico que pensa a AI, a relação entre a folksonomia e as
empresas de comunicação pode ser feita a partir do uso de dados sobre o que os usuários estão
adicionando para encontrar maneiras melhores de estruturar o conteúdo e, assim, ajudá-los a encontrar
o que procuram. Entretanto, tal como a taxonomia, existem problemas relativos à folksonomia. O mais
evidente é possibilidade de o processo se tornar caótico, pois a categorização informacional está “na
mão” do público.
Retomando o exemplo das cores, pense em rotular uma cor que fará parte do catálogo de uma loja de
tintas. Uma pessoa pode dizer que aquele “azul” se parece com “verde-azulado”, outra pensar que é
“turquesa” e alguns podem categorizá-lo simplesmente como “azul” ou “verde”. Você pode acabar com
muitas tags diferentes para rotular o mesmo conteúdo.
 ATENÇÃO
Na área da folksonomia é preciso atentar para o fato de essas tags também terem certo grau de
ambiguidade ou pouca clareza, precisamente por não terem diretrizes rígidas.
Outro problema são as abreviações ou os acrônimos, que podem causar confusão entre tópicos ou
palavras semelhantes. Por exemplo, a folksonomia pode ter problemas para separar termos como
SEALs – Forças Aéreas Marítimas Terrestres da Marinha dos Estados Unidos – e a palavra foca no
plural (em inglês, seals), ou seja, o animal.
Caldas e Moreira (2009) fazem questão de destacar que existem problemas clássicos quando se trata
de um tipo de classificação de tags baseada em uma linguagem natural (como é o caso da polissemia,
da ambiguidade ou dos sinônimos). Mesmo assim, apesar da desordem, os autores afirmam que é
possível conviver com estes problemas desde que se tenha em mente a tríade usuário-contexto-
conteúdo como um mapa a ser seguido sempre que situações complicadas apareçam no caminho da AI.
 DICA
"Entender qual a expectativa/perspectiva de um usuário, ou a falta dela, pode se tornar chave para
alguma organização comercial que lida com produtos derivados do processo de socialização da
Internet". (CALDAS; MOREIRA, 2009, p. 5)
No vídeo a seguir, o professor Hely Costa Júnior traz explicações e exemplos sobre a ontologia,
taxonomia e folksonomia. Assista para revisar as informações e conhecer um pouco mais!
VERIFICANDO O APRENDIZADO
1. A QUESTÃO DA PRECISÃO NA COMPOSIÇÃO DAS ONTOLOGIAS PERPASSA
TODO O PROCESSO DE ORGANIZAÇÃO, SISTEMATIZAÇÃO E
REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO DENTRO DAS PLATAFORMAS DIGITAIS,
COMO EXPLICA CAMARGO (2010) E BEIRA (2017). PENSANDO NISSO,
ASSINALE O QUE É CORRETO AFIRMAR EM RELAÇÃO ÀS ONTOLOGIAS.
A) Devemos entender as ontologias como um meio indispensável já que os significados por trás das
categorias de conteúdo são importantes à busca do usuário. Entretanto, essa não é uma preocupação
que faça parte do contexto produtivo da AI.
B) Devemos entender as ontologias, no contexto da AI, como um meio dispensável, pois os significados
por trás dos rótulos, termos, linguagem e categorias de conteúdo não são importantes na prática à
busca do usuário.
C) Devemos entender as ontologias, no contexto da AI, como um meio opcional, pois o significado por
trás dos rótulos, termos, linguagem e categorias de conteúdo nem sempre fará parte de um projeto de
AI.
D) Devemos entender as ontologias, no contexto da AI, como um meio indispensável, pois os
significados específicos por trás dos rótulos, termos, linguagem e categorias de conteúdo são
importantes à busca do usuário.
E) Devemos entender as ontologias, no contexto da AI, como um meio negociável, a depender de
contextos e significados específicos por trás dos rótulos, termos, linguagem e categorias.
2. PENSAR A FOLKSONOMIA COMO UMA ALTERNATIVA AOS PROCESSOS DE
INDEXAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DA INFORMAÇÃO NAS INTERFACES DIGITAIS
FAZ COM QUE O PAPEL DO PÚBLICO SEJA MUITO ATIVO E VALIOSO AO
PRÓPRIO SITE, PLATAFORMA OU APP. NESSE SENTIDO, É CORRETO AFIRMAR
QUE:
A) A folksonomia está isenta de problemas como ambiguidade porque os usuários são orientados pelos
próprios sites a como produzir a marcação de tags, rótulos ou etiquetas informacionais.
B) A folksonomia está isenta de problemas como a polissemia e busca sinonímica porque os usuários
conversam entre si e com o próprio site a fim de evitar confusões futuras nas marcações das tags,
rótulos ou etiquetas informacionais.
C) A folksonomia não está isenta de problemas como ambiguidade e busca sinonímica porque os
usuários, antes de fazerem a marcação de tags, rótulos, etiquetas ou informacionais, são treinados por
companhias desenvolvedoras de AI.
D) A folksonomia não está isenta de problemas como polissemia, ambiguidade e busca sinonímica
porque os usuários acabam por decidir, com base em suas experiências e sem consenso, como farão a
marcação de tags, rótulos ou etiquetas informacionais.
E) A folksonomia não está isenta de problemas como polissemia, ambiguidade e busca sinonímica. No
entanto, a inteligência artificial pode corrigi-las por meio de orientações prévias aos usuários e
delimitação de tags por parte dos desenvolvedores.
GABARITO
1. A questão da precisão na composição das ontologias perpassa todo o processo de
organização, sistematização e representação do conhecimento dentro das plataformas digitais,
como explica Camargo (2010) e Beira (2017). Pensando nisso, assinale o que é correto afirmar em
relação às ontologias.
A alternativa "D " está correta.
 
Vale lembrar que autores como Camargo (2020) e Beira (2017) destacam a preocupação na construção
das ontologias de um projeto de AI como algo fundamental, pois é através da especificidade e da
precisão de significado que um termo, categoria ou tag tem que criar otimização nas experiências do
usuário.
2. Pensar a folksonomia como uma alternativa aos processos de indexação e classificação da
informação nas interfaces digitais faz com que o papel do público seja muito ativo e valioso ao
próprio site, plataforma ou app. Nesse sentido, é correto afirmar que:
A alternativa "D " está correta.
 
Seguindo os apontamentos feitos por Caldas e Moreira (2009), é possível ver que um dos problemas
enfrentados pela folksonomia é justamente a polissemia, ambiguidade e busca sinonímica, pois está
“nas mãos” do usuário a decisão sobre como fazer a marcação das tags em uma linguagem mais natural
e pouco rígida de protocolos informacionais.
MÓDULO 2
 Relacionar as noções de usabilidade e acessibilidade
Ao olharmos para a forma como a organização e sistematização do conhecimento informacional ocorre
por meio de ferramentas de indexação e classificação, de modo muito objetivo, conseguimos entender
como funcionam os “bastidores” práticos da AI. Porém, durante o nosso contato diário com as muitas
interfaces digitais com as quais lidamos, talveznão seja tão claro (enquanto receptores, consumidores,
usuários) como a nossa experiência se molda.
Ou, dito de outra forma, não visualizamos quais são as trajetórias que podem ser trilhadas na busca pela
otimização das experiências de cada um dos usuários que interagem com os sites, apps ou plataformas
outras. Por isso, apresentaremos, a partir do debate sobre a noção de usabilidade, as dez heurísticas
apresentadas por Nielsen, a noção de acessibilidade para web e, finalmente, a questão da experiência
do usuário em rede.
CONCEITO DE USABILIDADE
Quando pensada no contexto da AI e, principalmente, pela complexidade dos processos de interação do
usuário, a usabilidade pode ser entendida como um atributo de qualidade ou mesmo um tipo de valor
simbólico com efeitos reais. Em outras palavras, a usabilidade precisa dar conta de avaliar o quão
fácil são o uso, as trocas e a comunicação entre usuário e as interfaces mobilizadas por ele.
Com igual importância, pode-se dizer que a usabilidade também está atrelada à concepção de
utilidade, isto é, como o conteúdo precisa ser útil ao usuário na mesma medida em que o sistema pelo
qual ele o acessa, busca ou compara também lhe proporciona uma experiência agradável, sem
sobressaltos. A conceituação mais clara sobre o assunto é encontrada em Ferreira:
A USABILIDADE ESTUDA A RELAÇÃO ENTRE AS
FERRAMENTAS E OS SEUS UTILIZADORES. PARA QUE
UMA FERRAMENTA SEJA EFICAZ, ELA DEVE PERMITIR
QUE OS UTILIZADORES REALIZEM AS TAREFAS
DESEJADAS E NECESSÁRIAS DA MELHOR FORMA
POSSÍVEL. O ESTUDO DA USABILIDADE PROCURA A
UTILIZAÇÃO FÁCIL E O MAPEAMENTO CLARO DAS
FUNCIONALIDADES E DOS CONTEÚDOS DE UM SISTEMA
INTERATIVO.
(FERREIRA, 2008, p.4)
Como recorda Ferreira (2008), pensando especificamente no contexto da web em sua pesquisa, discutir
a usabilidade é refletir sobre uma condição necessária para a sobrevivência de toda e qualquer
plataforma que se projete enquanto uma interface não só útil, mas também prazerosa ao usuário.
Logo, um site, por exemplo, não pode ser difícil de usar. Se o usuário encontrar dificuldades em usá-lo,
simplesmente desiste dele e sai daquela interface.
 
Imagem: Showmetech.
De maneira correlata, ao pensarmos na premissa do mobile first, se as informações que o usuário busca
não estiverem claramente indexadas e classificadas em espaços de boa visibilidade nos smartphones,
sem sombra de dúvida, a retenção de usuário cairá e provocará regimes de interação quase inexistentes
em aplicativos ou similares.
 
Imagem: Shutterstock.com.
Assim, podemos dizer que um dos principais componentes da usabilidade é a aprendizagem.
 DICA
Falar com alguns usuários representativos (como clientes de um site de comércio eletrônico ou
funcionários de uma intranet de empresa) auxilia a perceber a usabilidade, se haverá mais ou
menos facilidade. Nesse caso, é preciso se atentar para que tipo de aprendizagem se espera do
usuário, isto é, uma adaptação de design de um site propõe que a usabilidade não seja tão
afetada, mas a reformulação total de uma interface potencialmente gerará mais tempo de
demandado na aprendizagem.
Por outro lado, aprendizagem sem eficiência é algo que não pode acontecer em um bom projeto
de AI. Para intranets, por exemplo, a usabilidade é uma questão de produtividade do funcionário.
O tempo que os usuários perdem desnorteados na sua intranet ou pensando em instruções
difíceis é um valor financeiro considerável que determinada empresa ou instituição desperdiçará
pagando-os para trabalhar sem concluir determinada atividade ou mesmo perdendo horas ativas
de trabalho por uma falha de usabilidade de um aplicativo interno.
Já a memorabilidade (qualidade de ser facilmente lembrado) afeta diretamente a interação de
todas as partes envolvidas nos processos de comunicação. Aqui estamos falando do
profissional que projetou aquela interface seguindo bons ou medianos princípios de AI até o
receptor final que está lidando com o site, plataforma ou app de modo minimamente reiterado, ou
seja, com capacidade de memorizar os elementos necessários à navegação, à busca, à
finalização de uma atividade etc. Ferreira (2008, p. 17) chama a atenção para esse ponto quando
diz que:
O ESFORÇO EXIGIDO À MEMÓRIA DO UTILIZADOR DEVE
SER MINIMIZADO, TORNANDO OBJETOS, AÇÕES E
OPÇÕES VISÍVEIS; O UTILIZADOR NÃO DEVE SER
OBRIGADO A LEMBRAR-SE DE TUDO E POR ISSO
INSTRUÇÕES SOBRE COMO INTERAGIR COM O SISTEMA
DEVEM SER VISÍVEIS E DE FÁCIL ACESSO.
 ATENÇÃO
Não é demais enfatizar a importância de evitar e amenizar erros. Logo, uma boa usabilidade
pressupõe, por exemplo, pedir aos usuários para executar tarefas simples com o teste de uma
nova plataforma que reinventou o seu design gráfico. É necessário, afinal, observar como
usuários interagem, reagem ao erro, onde têm sucesso e dificuldades com a interface usada.
Mas além das questões coletivas de maior importância, também é importante testar os usuários
individualmente e permitir que eles resolvam quaisquer problemas por conta própria (caso
contrário, se você os ajudar ou direcionar sua atenção para qualquer parte específica da tela,
você “contaminou” os resultados do teste e a aprendizagem não será completa por parte do
usuário).
Finalmente, um último componente da usabilidade passa pela satisfação do usuário ao interagir
com o design da interface que está à sua frente (à distância de um clique ou toque).
A SATISFAÇÃO DOS UTILIZADORES COM A EXPERIÊNCIA
SERÁ DE EXTREMA IMPORTÂNCIA, PORQUE A QUALIDADE
DA EXPERIÊNCIA DOS UTILIZADORES NA INTERAÇÃO
COM UM SISTEMA SERÁ DETERMINANTE PARA QUE
PRETENDAM REUTILIZÁ-LO E, CONSEQUENTEMENTE,
SERÁ A SATISFAÇÃO DO UTILIZADOR QUE DETERMINARÁ
O SUCESSO OU FRACASSO DA APLICAÇÃO. DEVIDO À
SUA IMPORTÂNCIA NO FUTURO DO SÍTIO [SITE] ELA DEVE
ESTAR NO CENTRO DAS DECISÕES DE DESIGN.
(FERREIRA, 2008, p. 4)
 RESUMINDO
Dessa forma, é preciso ficar atento à usabilidade e criar estratégias constantes para reutilizar
elementos que produzam uma boa aprendizagem ao usuário, que sejam eficazes naquilo que
oferecem, dando margens para a memorabilidade, que lidem bem ao evitar erros ou, ao menos,
minimizá-los e, por fim, provoquem uma satisfação voluntária no usuário. Tudo isso, quando
integrado ao teste do usuário final no processo de desenvolvimento de um projeto de AI, produz
uma usabilidade bem-sucedida.
 
Foto: Shutterstock.com.
AS DEZ HEURÍSTICAS DE NIELSEN
Nascido em 1957, o dinamarquês Jakob Nielsen pode ser descrito (pelo viés acadêmico) como
um pesquisador especializado nas interações entre humanos e computadores (tema de sua tese
de doutorado defendida em 1988 na Universidade Técnica da Dinamarca). Mas, pelo viés de
mercado comunicacional, informacional e de AI, não é raro que Nielsen seja descrito como o
maior User Advocate.
 
Foto: docsearls / Flickr / Wikimedia commons / CC BY-SA 2.0.
 Jakob Nielsen.
USER ADVOCATE
javascript:void(0)
O profissional responsável pela prática de “advogar” ou “dar voz” às demandas dos
usuários na tentativa de facilitar a interação entre eles e os designers, os desenvolvedores,
os comunicólogos, as interfaces e as empresas que lidam com os mais variados serviços e
produtos.
Cofundador do renomado Nielsen Norman Group (ao lado de Donald A. Norman), é também
conhecido por uma famosa contribuição aos estudos de usabilidade chamada de “As dez
heurísticas de Nielsen” (NIELSEN, 1994). Extremante debatida entre os profissionais da AI, tais
heurísticas mantêm-se atuais, mesmo que Nielsen as tenha criado no início da década de 1990,
ou seja, uma época que, para os padrões de evolução digital, já se mostraria como algo com
“séculos” de distância de hoje.
Ainda que algo do que o autor comente já tenha sido falado aqui, é interessante retomar a
organização estabelecida por Nielsen como forma de organizar as estratégias de AI neste espaço
e evitar que as reflexões sobre os aspectos práticos se tornem dispersas. Dessa maneira, antes
de tudo, é preciso entender que heurística significa qualquerabordagem para resolução de
problemas ou autodescoberta que empregue um método prático que não é garantido como ideal
perfeito ou racional.
A palavra heurística (vinda do grego antigo εὑρίσκω, que significa algo como “eu encontro” ou
“eu descubro”), procura atingir uma meta ou aproximação imediata e de curto prazo de modo
generalista. Onde encontrar uma solução ótima é impossível ou impraticável, métodos
heurísticos podem ser usados para acelerar o processo de encontrar uma solução satisfatória.
Em suma, como recorda Nielsen (1994), os dez apontamentos elencados por ele são chamados
de "heurísticas" porque são regras gerais e não diretrizes de usabilidade específicas, como
indicadas na figura a seguir:
 
Imagem: Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
 As dez heurísticas de Nielsen.
Vejamos cada uma delas:
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 1: VISIBILIDADE DO STATUS DO SISTEMA
O design deve sempre manter os usuários informados sobre o que está acontecendo por meio de
feedback apropriado dentro de um período temporal razoável. Logo, é preciso criar confiança por
meio de uma comunicação aberta e contínua. Quando os usuários sabem o status atual do
sistema, eles aprendem o resultado de suas interações anteriores e determinam as próximas
etapas.
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 2: CORRESPONDÊNCIA ENTRE O SISTEMA E O MUNDO
REAL
Use palavras, frases e conceitos familiares ao usuário, em vez de um jargão interno ou termos
técnicos muito herméticos. É preciso seguir as convenções do mundo real, fazendo com que as
informações apareçam em uma ordem natural e lógica. O sistema deve falar a língua dos
usuários, com palavras, frases e conceitos familiares a ele, evitando termos orientados para o
próprio sistema em si.
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 3: CONTROLE E LIBERDADE DO USUÁRIO
Errar é humano... E não é raro um usuário realizar alguma ação por engano. Por isso, uma "saída
de emergência" é desejável e em especial é necessário que ela esteja claramente marcada para
que o usuário não tenha de atravessar um longo processo para sair dali. Logo, pensar no
controle e na liberdade pressupõe entender que os usuários podem escolhem funções do
sistema por engano e precisarão de algo como um suporte para desfazer e refazer (quase como o
“Ctrl+Z” ou “Esc” do nosso teclado).
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 4: CONSISTÊNCIA E PADRÕES
Os usuários não devem se perguntar se determinadas palavras, situações ou ações diferentes
significam a mesma coisa. É urgente que se sigam as convenções da plataforma e do setor para
criar padrões consistentes na interação entre usuário e interface. Assim, as experiências dos
usuários com esses outros produtos ou serviços dispostos em plataformas on-line acabam por
definir suas expectativas.
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 5: PREVENÇÃO DE ERROS
Boas mensagens de erro são importantes, mas as melhores interfaces prezam por evitar
cuidadosamente a ocorrência de problemas. Eliminar as condições propensas a erros e manter
uma vigilância na verificação desses erros fazem com que os usuários tenham uma opção de
confirmação antes de se comprometerem com a ação. Existem dois tipos de erros: deslizes e
erros propriamente ditos. Deslizes são falhas inconscientes causadas por desatenção. Erros são
falhas conscientes baseadas em uma incompatibilidade entre o modelo mental do usuário e o
design.
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 6: RECONHECER AO INVÉS DE SEMPRE MEMORIZAR
É necessário minimizar a carga de memória do usuário tornando os elementos, ações e opções
visíveis. Ainda que saibamos da importância da memorabilidade para o processo de aprendizado
nas interações, o usuário não deve ter que se lembrar de informações de uma parte da interface
para outra. As informações necessárias para usar o design (por exemplo, itens de menu) devem
ser visíveis ou facilmente recuperáveis quando necessário.
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 7: FLEXIBILIDADE E EFICIÊNCIA DE USO
O primeiro ponto a se pensar aqui são os atalhos – escondidos de usuários novatos – que podem
acelerar a interação do usuário experiente de forma que o design possa atender a usuários
inexperientes e aos mais acostumados com aquela plataforma, site ou app. Permitir que os
usuários personalizem ações frequentes é uma forma de tornar a eficiência de uso ainda mais
otimizada.
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 8: ESTÉTICA E DESIGN MINIMALISTA
Como ponto de partida, as interfaces não devem conter informações irrelevantes ou raramente
necessárias ao usuário. Cada unidade extra de informação em uma interface compete e ocupa
espaço com as unidades relevantes de informação. Logo, o que é excessivo ou em demasia
diminui a visibilidade relativa do que é fundamental ou necessário.
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 9: RECUPERAÇÃO DIANTE DE ERROS
As mensagens de erro devem ser expressas em linguagem simples (sem códigos de erro ou
mesmo sem dar visibilidade às informações herméticas ou código da página), isto é, faz-se
necessário indicar precisamente o problema e sugerir uma solução de forma construtiva. As
mensagens de erro também devem ser apresentadas com tratamentos visuais que ajudarão os
usuários a notá-las e reconhecê-las, ou seja, não basta informar o erro: é preciso mostrar o
caminho para resolvê-lo de forma fácil, simples e sem estresse.
 
Nielsen (1994), adaptado por Angelo Souza.
Nº 10: AJUDA E DOCUMENTAÇÃO
É sempre indicado que o sistema não precise de nenhuma explicação adicional. No entanto, pode
ser necessário fornecer documentação para ajudar os usuários a entender como é possível
concluir suas tarefas na interface utilizada. Consequentemente, o conteúdo da ajuda e da
documentação deve ser fácil de pesquisar e focado na tarefa do usuário.
ACESSIBILIDADE PARA WEB
A acessibilidade é um termo comumente utilizado para descrever o acesso igual a sites para
pessoas com deficiência (como pessoas cegas e surdas, por exemplo). Mas, segundo Ferreira
(2008), isso não é tudo, pois a capacidade das pessoas de acessar recursos na internet e as
tecnologias que usam são importantes independentemente da condição física ou mental. Logo, a
questão da acessibilidade significa garantir que o site possa ser acessado igualmente em todos
os cenários por todos os indivíduos.
 
Foto: Shutterstock.com.
Em outras palavras:
A ACESSIBILIDADE É UMA SUBCLASSE DA USABILIDADE.
ENQUANTO A USABILIDADE SE PREOCUPA COM O
UNIVERSO DE TODOS OS POTENCIAIS UTILIZADORES DE
UM SISTEMA, A ACESSIBILIDADE PROCURA QUE TODAS E
QUAISQUER PESSOAS, INDEPENDENTEMENTE DE
EVENTUAIS LIMITAÇÕES SENSORIAIS OU MOTORAS, O
POSSAM UTILIZAR. RELACIONA-SE COM A TRADUÇÃO DA
INFORMAÇÃO PORQUE IMPLICA, GRANDE PARTE DAS
VEZES, QUE A INFORMAÇÃO QUE EXISTE NUM MEIO SEJA
TRADUZIDA OU TRANSFORMADA PARA SER COMUNICADA
NOUTRO MEIO—IMAGENS E VÍDEOS PARA TEXTO, SONS
PARA TEXTO, TEXTO PARA VOZ, TEXTO GRÁFICO PARA
BRAILLE—, MAS TEM IMPLICAÇÕES NOUTROS DOMÍNIOS
QUE EM MUITO ULTRAPASSAM A SIMPLES TRADUÇÃO.
(FERREIRA, 2008, p. 5)
Um ponto muito valioso para evitar problemas de acessibilidade que, porventura, possam afetar
a experiência do usuário é evidenciar o quão realmente fáceis são determinadas funções de um
site. Elementos básicos, por exemplo:
 
Imagem: Shutterstock.com.
É realmente fácil encontrar em seu site o menu dos conteúdos ou ele está “perdido” por
inúmeras abas?
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Imagem: Shutterstock.com.
A barra de rolagem produz confusão sobre a direção (para cima ou para baixo)?
Santana, Oliveira e Fernandes (2012) chamam atenção também para a necessidade de se
distanciar acessibilidade e usabilidade das questões de pós-produção de um site ou plataforma:
um bom projeto de AI deve pensar na acessibilidade como algo intrínseco a ele, visto e
objetivado desde o início.
Assim, enquanto a acessibilidade está relacionada ao fato deo site ser acessado por qualquer
pessoa, é preciso lembrar ainda que:
A PRINCIPAL PREOCUPAÇÃO EM DESENHAR PRODUTOS
ACESSÍVEIS É ASSEGURAR A SUA UNIVERSALIDADE,
TORNANDO O PRODUTO MAIS FLEXÍVEL E COMPLETO. A
ACESSIBILIDADE PRETENDE, POR ISSO, TORNAR AS
INTERFACES PERCEPTÍVEIS E COMPREENSÍVEIS POR
PESSOAS EM VÁRIAS CIRCUNSTÂNCIAS, AMBIENTES E
CONDIÇÕES.
(FERREIRA, 2008, p. 5)
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EXPERIÊNCIA DO USUÁRIO (UX)
Já a questão da experiência do usuário (também discutida pela abreviatura de UX ou User
Experience) relaciona-se à acessibilidade no campo da AI como algo crucial para o
desenvolvimento bem-sucedido de um site, especialmente quando nos voltamos aos temas da
interação entre interface e usuário.
A experiência do usuário refere-se à satisfação que um usuário obtém de sua interação com um
produto, ou seja, se um aplicativo ou site não for amigável, o usuário ficará facilmente frustrado e
passará para outros sites ou aplicativos menos difíceis de usar, comprar, acessar e navegar.
A UX leva em consideração o aspecto da interação pessoa-internet e os vários ângulos através
dos quais os usuários percebem os produtos, utilizando-os para melhorar a acessibilidade e
usabilidade.
 ATENÇÃO
Note: a palavra percepção é fundamental para sairmos de um campo de visão estritamente
funcional e adentrarmos uma área que tem na sensorialidade, nos sentidos humanos, um foco
considerável de observação. Logo, é mais provável que um usuário satisfeito compartilhe sua
experiência com amigos, o que seria uma vantagem para um site, e perceba (sinta, se afete, seja
tocado) pela interface que utiliza necessariamente a partir dos bons estímulos visuais e sonoros
que recebe. Portanto, os componentes de design UX ajudam a impulsionar a experiência dos
visitantes do site, não apenas pela funcionalidade, eficiência ou cumprimento de tarefa, mas,
acima de tudo, pela otimização de uma experiência fundamentada na subjetividade, na
sensorialidade, na percepção.
 
Foto: Shutterstock.com.
O profissional responsável pelo campo da experiência do usuário na AI é chamado de UX
designer. É ele que conduzirá pesquisas usando ferramentas de análise competitiva no início de
cada projeto, desenvolverá protótipos de produtos ou ferramentas de serviço on-line como forma
de apreender a percepção mais desejada pelo usuário, garantindo uma comunicação tranquila
com os desenvolvedores na construção do melhor design de experiência do usuário, e realizará
testes de usabilidade para produtos e testes A/B aprofundados no lançamento do projeto.
 
Imagem: Shutterstock.com.
Para se ter uma ideia do que são testes A/B, a imagem a seguir ilustra como, aleatoriamente,
duas versões de um site qualquer (em fase de teste) são mostradas ao potencial visitante. Nela, é
possível ver como a efetividade dos dois designs é mensurável a partir de mudanças sutis como
o botão que levam os usuários a clicar mais ou menos em uma ou outra versão do protótipo.
 
Imagem: Maxime Lorant/ Wikimedia commons / CC-BY-SA-4.0.
 Exemplo de teste A/B no contexto da usabilidade, acessibilidade e AI.
No vídeo a seguir, o professor Hely Costa Júnior fala da relação entre a experiência do usuário,
ou user experience (UX), e a AI. Assista!
Por fim, pensar a conexão entre a acessibilidade para web e as questões de UX também passa
pela compreensão de que o ponto de contato entre a máquina e o usuário final deve ser
amigável, intuitiva, responsiva e providenciar interação satisfatória com a intenção de aumentar a
facilidade de acesso e a eficiência buscada pelo usuário.
 DICA
Por mais óbvia que possa parecer a informação a seguir, não se pode perder de vista a máxima
de que o design da interface do usuário deve ser centrado no usuário para melhorar sua
produtividade. Isso é feito a partir de alguns elementos simples como os campos de texto, o tipo
de texto usado, listas de códigos de cores e os botões. A disposição desses elementos na tela
determina a facilidade com que eles podem ser acessados e usados para diferentes tarefas.
Quanto mais fácil for para os usuários entenderem e interagirem com a interface, mais rápido
eles atingirão seus objetivos.
 
Foto: Shutterstock.com
VERIFICANDO O APRENDIZADO
1. AS DEZ HEURÍSTICAS APRESENTADAS POR NIELSEN (1994) PRETENDEM
DEMONSTRAR COMO TEMAS RELACIONADOS À PREVENÇÃO DE ERROS,
LIBERDADE E CONTROLE, FLEXIBILIDADE, ENTRE OUTROS PONTOS, SÃO
ESSENCIAIS PARA CRIAR UMA AMBIÊNCIA NA QUAL O USUÁRIO, O
CONTEXTO E O CONTEÚDO SÃO INTERRELACIONADOS. REFLETINDO POR
ESSE VIÉS, É POSSÍVEL AFIRMAR QUE A CONCEPÇÃO DE HEURÍSTICA DIZ
RESPEITO:
A) Às regras gerais e não às diretrizes de usabilidade específicas, isto é, heurística significa
qualquer abordagem para resolução de problemas ou autodescoberta que emprega um método
prático que não é garantido como o ideal, o perfeito ou o racional.
B) Às regras gerais e não às diretrizes de usabilidade específicas, isto é, heurística significa
qualquer abordagem para criar mais problemas ou situações de erro, a fim de testá-los ao
empregar um método prático que não é garantido como o ideal, o perfeito ou o racional.
C) Às regras específicas e às diretrizes à usabilidade específicas, isto é, heurística significa
qualquer abordagem para resolução de problemas ou autodescoberta que emprega um método
prático e livre, que não é garantido como o ideal, o perfeito ou o racional.
D) Às regras gerais e não às diretrizes de usabilidade específicas, isto é, heurística significa uma
abordagem para resolução de problemas ou autodescoberta que emprega um método prático e
tido como garantido, como ideal, ou racional.
E) Às regras e diretrizes de usabilidade específicas, isto é, heurística significa uma abordagem
para resolução de problemas ou autodescoberta que emprega um método prático tido como
garantido, como o ideal, o perfeito ou o racional.
2. EM RELAÇÃO À USABILIDADE, UM DOS MAIS IMPORTANTES
COMPONENTES É A MEMORABILIDADE. SEGUINDO AS REFLEXÕES TRAZIDAS
POR FERREIRA (2008), PODE-SE CONSTATAR QUE:
A) O esforço exigido à memória do usuário deve ser minimizado, isto é, faz-se necessário não
obrigar o usuário a lembrar-se de tudo quando precisar usar a interface (e, por isso, instruções
sobre como interagir com o sistema devem ser visíveis e de fácil acesso).
B) O esforço exigido à memória do usuário deve ser maximizado, isto é, faz-se necessário induzi-
lo a lembrar-se de pontos-chave (e, por isso, instruções sobre como interagir com o sistema
devem ser visíveis e de fácil acesso).
C) O esforço exigido à memória do usuário deve ser minimizado, isto é, vale muito mais a pena
obrigá-lo a lembrar-se de tags que o auxiliem (e, por isso, instruções sobre como interagir com o
sistema não precisam estar tão visíveis).
D) O esforço exigido à memória do usuário deve ser maximizado, isto é, vale muito mais a pena
obrigá-lo a lembrar-se de tudo quando precisar usar a interface (valorizando, assim, o trabalho do
UX designer).
E) O esforço exigido à memória do usuário deve ser minimizado, isto é, vale mais induzir o
usuário a buscar evidências sígnicas (por isso, instruções sobre como interagir devem constar
em um glossário não muito evidente).
GABARITO
1. As dez heurísticas apresentadas por Nielsen (1994) pretendem demonstrar como temas
relacionados à prevenção de erros, liberdade e controle, flexibilidade, entre outros pontos, são
essenciais para criar uma ambiência na qual o usuário, o contexto e o conteúdo são
interrelacionados. Refletindo por esse viés, é possível afirmar que a concepção de heurística diz
respeito:
A alternativa "A " está correta.
 
Autores como Nielsen (1994) e Coelho (2014) destacam o caráter generalista e não idealista da
concepção de heurística dentro do campo da AI. Em outras palavras, as dez heurísticas de
Nielsen são baseadas em saídas potenciais que provocam resposta, solução e melhorias de
modo prático.
2. Em relação à usabilidade, um dos mais importantes componentes é a memorabilidade.
Seguindoas reflexões trazidas por Ferreira (2008), pode-se constatar que:
A alternativa "A " está correta.
 
Ferreira (2008) destaca que não é recomendável que se obrigue o usuário a ter que memorizar
continuamente cada etapa, cada passo ou como a interface usada funciona, isto é, é melhor que
se poupe a memória do usuário, posto que isso pode ser um fator essencial na otimização ou
não da sua experiência.
MÓDULO 3
 Descrever os aspectos práticos da AI
Além das questões de usabilidade e acessibilidade como elementos centrais que moldam a
experiência do usuário, precisamos também falar de como a produção e gestão do conteúdo no
contexto da AI é algo complexo, mas necessário de ser feito. Da mesma forma, é interessante
observar como a produção e fruição do conteúdo colaborativo por meio de plataformas como
Wikipedia demonstram que a representação do conhecimento informacional é perpassada por
muitas vozes sociais em sua construção e modelação final.
PRODUÇÃO E GESTÃO DE CONTEÚDO
Um olhar pleno na AI, que intente pensar a tríade usuário-conteúdo-contexto, necessariamente
precisa passar pelo campo da produção de conteúdo. Assim, lembrando as heurísticas de
Nielsen (1994), não significa que você precisa usar um design plano, sem beleza alguma ou sem
inovações criativas: trata-se de garantir que o conteúdo e o design visual estejam focados no
essencial.
 DICA
Certifique-se de que os elementos visuais da interface suportem os objetivos principais do
usuário e de sua busca. Assim, ao não deixar que elementos desnecessários distraiam os
usuários das informações de que realmente precisam, será possível priorizar o conteúdo e os
recursos que são matriciais na oferta de suporte e na entrega dos objetivos principais buscados
pelo usuário.
Da mesma forma, é fundamental que as interações previsíveis possam criar confiança no produto
e, por conseguinte, na marca. O sistema deve sempre manter os usuários informados sobre o
estado atual e as ações por meio de dicas visuais adequadas e feedback dentro de um tempo
razoável. Ou seja, exemplos da produção de conteúdo em AI com foco na usabilidade são:
 
Foto: Alexey Boldin / Shutterstock.com.
Gmail carregando a caixa de correio de um usuário, ou seja, ele diz ao usuário para esperar e
indica o status do que está acontecendo.
 
Imagem: Angelo Souza.
Apresentação adequada dos assentos disponíveis e dos assentos reservados com preço e
outros detalhes para compras on-line de viagens de avião, ônibus, trem etc.
 
Foto: Shutterstock.com.
Os indicadores como “Você está aqui” nos mapas dos shoppings, que devem mostrar às
pessoas onde elas estão naquele momento, para ajudá-las a entender para onde ir em seguida.
Deixar de manter a consistência pode aumentar a carga cognitiva dos usuários, forçando-os a
aprender algo novo (algo que é cansativo e que afeta, por exemplo, a questão da
memorabilidade). Neste sentido, é preciso melhorar a capacidade de aprendizagem mantendo os
dois tipos de consistência:
CONSISTÊNCIA INTERNA
Manter a consistência dentro de um único produto ou família de produtos de um site de vendas
(consistência interna).
CONSISTÊNCIA EXTERNA
Manter as convenções estabelecidas naquele setor ou ramo da loja on-line (consistência
externa).
 EXEMPLO
Podemos citar os balcões de check-in geralmente localizados na frente dos hotéis, tal tipo de
consistência atende às expectativas dos clientes e cria um padrão de atendimento.
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javascript:void(0)
 
Foto: Shutterstock.com.
Dessa forma, se passamos da ótica da produção à gestão do conteúdo, os processos flexíveis
podem ser executados em diferentes maneiras para que as pessoas possam escolher o método
(caminho) que funciona para elas ao terem contato com uma determinada interface. Uma imagem
de um mapa com duas rotas onde o primeiro é uma rota normal e o segundo é um atalho é bom
exemplo prático do que estamos falando fora do campo digital. Igualmente importante é preciso
fornecer atalhos de teclado e gestos de toque que facilitem a interação em aparelhos móveis, já
dentro do contexto de AI.
 
Foto: Shutterstock.com.
Da mesma forma, faz-se necessário que existam níveis de personalização para que o conteúdo e
a funcionalidade sejam ajustados para usuários individuais com demandas também distintas.
Finalmente, o uso do preenchimento automático em um formulário digital já é, por excelência, a
melhor definição de que a flexibilidade e a eficiência de uso operam de modo conjunto.
Quando é fácil para as pessoas desistirem de um processo ou desfazer uma ação, isso promove
uma sensação de liberdade e confiança. Isto é, as saídas permitem que os usuários permaneçam
no controle do sistema e evitem travar e se sentirem frustrados. Assim, é necessário na gestão
de conteúdo mostrar uma maneira clara de sair da interação atual como um botão de “Cancelar”,
por exemplo.
 
Imagem: Shutterstock.com.
 ATENÇÃO
É importante se certificar de que a saída esteja claramente identificada e detectável. Exemplos
disso podem ser vistos nos espaços digitais que precisam de “saídas de emergência” rápidas,
assim como os espaços físicos, isto é, como o navegador Mozilla sugere algumas dicas de
segurança e lida com problemas temporários. Mesmo o histórico no Photoshop é outro exemplo,
pois ele consegue ajudar o usuário a recuperar as etapas anteriores.
CORRESPONDÊNCIAS, AJUDAS E PREVENÇÃO DE ERROS
Ainda sobre a produção de conteúdo, é válido ressaltar que a maneira como você deve criar a
correspondência entre os dois mundos (“real”/“virtual”) depende muito de seus usuários
específicos, dos contextos de uso e do conteúdo disposto no projeto de AI. Termos, conceitos,
ícones e imagens que parecem perfeitamente claros para você e seus colegas da comunicação e
da área de AI podem ser estranhos ou confusos para seus usuários.
Quando um projeto segue as convenções do mundo real de modo a fazer correspondência entre
os resultados desejados (chamados de mapeamento natural), é mais fácil para os usuários
aprenderem e lembrarem como a interface funciona. Isso ajuda a construir uma experiência
intuitiva e responsiva (especialmente para quem usa smartphones e outros aparelhos móveis).
Um exemplo disso é o Aplicativo iBooks para iPad, que usa a metáfora da estante de livros de
madeira como forma de correspondência entre mundo real e o sistema usado.
 DICA
Uma dica importante é conseguir entender as demandas do usuário, ou seja, entender como a
pesquisa feita por ele pode ajudá-lo a descobrir uma terminologia familiar ou mesmo especular
sobre modelos mentais em torno de conceitos importantes para o usuário e a interface.
Assim, vale destacar que os humanos têm memórias de curto prazo essencialmente limitadas e,
por conseguinte, as interfaces que promovem o reconhecimento reduzem a quantidade de
esforço cognitivo exigido dos usuários.
Por fim, oferecer ajuda no contexto específico de uso (compra, navegação, leitura etc.) auxilia
muito o processo de usabilidade (em oposição a ter que dar aos usuários um longo tutorial para
memorizar continuamente as ações que ele deseja executar).
 
Imagem: Shutterstock.com.
Já a prevenção de erros pode ser exemplificada pela analogia com uma rodovia que possui
grades de proteção para que o motorista não possa dirigir fora do acostamento. Então, é bom:
Evitar erros de alto custo primeiro e, depois, pequenas frustrações.
Evitar erros, fornecendo restrições úteis e bons padrões.
Evitar erros removendo sobrecargas de memória, permitindo desfazer e avisando seus usuários.
Logo, seja conciso e liste as etapas concretas que precisam ser executadas.
 EXEMPLO
Sabe aqueles quiosques de informações nos aeroportos? Então, eles são facilmente
reconhecíveis e resolvem os problemas dos clientes no contexto de uma viagem perdida, de uma
informação sobre determinado portão de forma imediata.
 
Foto: SIHASAKPRACHUM / Shutterstock.com.
Além disso, na produção e gestão de conteúdo, informar aos usuários sobre as consequênciasde suas ações também é muito útil (como quando vemos que, ao fechar uma página do Word
sem salvar previamente um texto, na mesma hora irá aparecer um aviso perguntando se estamos
conscientes daquela ação e do que ela pode gerar).
 
Imagem: Arthur Cruz.
Finalmente, sugerir uma solução de forma construtiva, mesmo quando o problema é de difícil
resolução, também auxilia a manter a tranquilidade do usuário diante de situações
temporalmente desconfortáveis. No mundo da gestão de conteúdo, a simples placa de uma
estrada com um sinal de caminho errado à direita, por exemplo, já é o suficiente para alertar os
motoristas sobre qual direção não tomar.
 DICA
No contexto digital, o uso de imagens de mensagem de erro tradicionais, como texto vermelho,
azul e em negrito, ajudam também (desde que sejam dispostas de modo sutil, sem alarmismo
exagerado como a indicar que o computador, por exemplo, foi infectado por vírus e nada poderá
ser feito). Diga aos usuários o que deu errado em uma linguagem que eles entenderão (e,
novamente, é preciso evitar o jargão técnico).
ALGUNS ELEMENTOS PRÁTICOS
De maneira prática, tanto no campo da produção quanto no da gestão, é necessário entender a
processualidade intrínseca ao desenvolvimento de uma boa aplicação de AI às interfaces
digitais. Sinteticamente, como aponta Macedo (2005), alguns elementos práticos da interface do
usuário que simplificam a interação podem ser descritos como:
CONTROLES DE ENTRADA
Permitem que os usuários insiram dados ou informações em suas máquinas e dispositivos. Eles
incluem botões, caixas de seleção, campos de texto, caixas de listagem, listas suspensas e
alternadores.
 
Imagem: Shutterstock.com
COMPONENTES INFORMATIVOS
São elementos incorporados à interface do usuário para fornecer a eles mais informações ou
uma ajuda suficiente no caso de eles travarem ao interagirem com um dispositivo. Eles incluem
janelas modais, dicas de ferramentas, caixas de mensagens, notificações e barras de progresso.
 
Imagem: Arthur Cruz / Netflix©.
COMPONENTES DE NAVEGAÇÃO
Ícones, controle deslizante, campo de pesquisa, localização atual, tags e paginação.
 
Foto: Shutterstock.com.
Outro ponto relevante de discussão é que se espera que o UX designer crie um design interativo
e um estilo para produtos que facilitem o processo de interação e atendam às demandas dos
usuários. Para garantir que os elementos em uma interface simplifiquem a interação do usuário,
o UX designer busca o melhor design (em termos visuais, principalmente), maximizando a
usabilidade.
WIKIPEDIA E CONTEÚDO COLABORATIVO
À parte do rótulo já em desuso de que tudo o que está nessa enciclopédia virtual é ilegítimo, não
crível ou sem autoridade científica/acadêmica/autoral, vale a pena visualizar a Wikipedia como
um lócus de enunciação complexo, rico e horizontalizado. Há no Brasil, inclusive, propostas
acadêmicas de estudo da Wikipedia, como é caso do Congresso Científico Brasileiro da
Wikipédia, com edições nos anos de 2016 (Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro,
UNIRIO) e 2017 (Universidade Federal Fluminense, UFF).
 
Imagem: Raphseck / Wikimedia commons / CC BY-SA 4.0.
De fato, um dos serviços mais flexíveis e adaptáveis do ambiente digital é o do tipo “wiki”, ou
seja, uma plataforma na qual as páginas podem ser editadas de forma fácil e rápida por várias
pessoas, a partir de qualquer local ou dispositivo com acesso à Internet. Os participantes de um
wiki podem criar, modificar ou excluir texto compartilhado. Sua importância reside na
possibilidade de construções coletivas sobre temas específicos, como é o caso da mundialmente
conhecida Wikipedia.
Logo na introdução de sua pesquisa, Braz (2014) faz questão de ressaltar que só é possível
entender a Wikipedia se a concepção de colaboração for colocada no cenário do ciberespaço.
Em outros termos, a potencialização ou o redimensionamento de atividades fragmentas e
simultâneas do ciberespaço promovem uma compreensão de interação colaborativa nunca vista
em outras formas de produção e gestão do conhecimento humano.
Esse potencial é o que torna a Wikipedia um espaço de produção, gestão e consumo de
conhecimento colaborativo muito versátil e, ao mesmo tempo, peculiar. É a usabilidade louvável
dessa plataforma que permite o trabalho colaborativo e a comunicação entre as pessoas que
editam determinado verbete ou artigo, a construção de conhecimentos a partir da informalidade,
de forma rápida e fácil. Nesse sentido, é possível entender a Wikipedia como uma janela global,
produzida com pedacinhos informacionais dos quatro cantos do planeta.
 
Imagem: Shutterstock.com.
Qualquer pessoa que atue em um espaço wiki pode participar imediatamente e suas
contribuições são comentadas, expandidas ou corrigidas pelo resto dos participantes. Isto é,
para além de um repositório enciclopédico comum ou tradicional como já acompanhamos desde
o período iluminista, estamos a vivenciar no tempo presente a primeira ferramenta
verdadeiramente útil na produção e gestão do conhecimento online:
RESULTA QUE A AVALIAÇÃO DE NOVOS CONTEÚDOS NA
WIKIPÉDIA É DECIDIDA NUM PROCESSO ASSEMELHADO À
REVISÃO POR PARES ACADÊMICA, COMO ILUSTRA UM
RELATO DA EXPERIÊNCIA DO AUTOR COMO WIKIPEDISTA.
AS PRINCIPAIS DIFERENÇAS EM RELAÇÃO ÀS FORMAS
USUAIS DE REVISÃO POR PARES ACADÊMICA SÃO: OS
AVALIADORES SÃO VOLUNTÁRIOS SEM FORMAÇÃO
ACADÊMICA INFORMADA, A REVISÃO É ABERTA E O
PROCESSO EDITORIAL É TRANSPARENTE, POIS TODAS AS
INTERAÇÕES, INCLUINDO EXCLUSÕES DE CONTEÚDO,
FICAM DISPONÍVEIS. A WIKIPÉDIA NÃO É APENAS UMA
ENCICLOPÉDIA ONLINE, MAS TAMBÉM UM BEM COMUM,
UM COMMONS. SUA QUALIDADE E MANUTENÇÃO
DEPENDEM DO EXCEDENTE COGNITIVO, ISTO É, DO
TEMPO LIVRE DAS PESSOAS ESCOLARIZADAS [...]. É
RECONHECIDA ENTRE AS MAIS BEM-SUCEDIDAS
INICIATIVAS COLABORATIVAS NA WEB, BASEADA NA
CONFIANÇA ENTRE MILHÕES DE CONTRIBUIDORES E
LEITORES, SUSTENTADA POR NORMAS QUE PROMOVEM
CONFIABILIDADE E OBJETIVIDADE [...]
(KERN, 2018, p. 138-139).
A caracterização informacional dessa plataforma virtual é definida, ainda a partir da leitura de
Kern (2018), por cinco pilares:
1
A Wikipedia é uma enciclopédia no sentido estrito porque consegue reunir informações
dispersas ao redor do globo de modo sistematizado e faz tal atividade com a finalidade de reunir
conhecimento à humanidade.
A neutralidade é algo difícil de ser construída nesse espaço, todavia, como princípio editorial, a
Wikipedia tenta garantir que os artigos não tenham um certo viés explícito e que seja o leitor
quem decide qual versão tomar quando há posições conflitantes.
2
3
A Wikipedia é gratuita para compartilhar e distribuir e para modificar e, por isso, a ideia de
rentabilizar a ponto de cobrar para ter acesso ao conteúdo premium ou especial não faz sentido
em sua plataforma colaborativa aberta nos polos da produção e recepção.
Embora choques ideológicos sejam inevitáveis, a Wikipedia também tenta promover o respeito
entre seus colaboradores, especialmente se eles têm pontos de vista diferentes (em busca de
uma discussão equânime).
4
5
Sempre é possível melhorar, atualizar ou refinar os artigos dentro da Wikipedia, pois ela mantém
um histórico das modificações feitas atendendo a décima heurística proposta por Nielsen (1994)
no que diz respeito à documentação e ajuda.
Kern prossegue dizendo que:
O AVANÇO DA WIKIPEDIA SUSTENTA-SE EM UM MODELO
DE NEGÓCIO COLABORATIVO BASEADO [...] NA
AUTORIDADE DO ARGUMENTO, EM DETRIMENTO DO
ARGUMENTO DE AUTORIDADE. DEPENDE DE AUTORES E
AVALIADORES DE CONTEÚDO VOLUNTÁRIOS.
(KERN, 2018, p. 132)
À guisa de conclusão, pode-se destacar ainda que os elementos constituidores do conteúdo
colaborativo na Wikipedia são perpassados por cinco pontos basilares, conforme destaca
Andrade (2005):
 
Foto: Shutterstock.com.
EDIÇÃO, MODIFICAÇÃO E ATUALIZAÇÃO
Qualquer pessoa pode editar, modificar, adicionar, atualizar o conteúdo. Isso porque uma das
principais características é que o modelo wiki é aberto e acessível à participaçãoe à colaboração
de todos.
 
Foto: Shutterstock.com.
CONHECIMENTO PRÉVIO
Você não precisa ter conhecimento de programação ou web design para colaborar na Wikipédia.
Qualquer pessoa com conhecimento mínimo é capaz de navegar bem no editor de texto simples,
quase intuitivamente.
 
Foto: Shutterstock.com.
FLEXIBILIDADE
Permite incluir links para outras páginas ou elementos multimídia onde são oferecidas
informações complementares sobre o assunto em discussão.
 
Foto: Shutterstock.com.
ANONIMATO
O “espírito wiki” ou filosofia deste modelo de plataforma é priorizar e dar destaque à colaboração
e à inteligência coletiva. O autor do conteúdo não é importante, mas, sim, o processo coletivo de
criação de conhecimento pronto para ser útil e acessível a qualquer pessoa que dele necessite.
 
Foto: Shutterstock.com.
ATEMPORALIDADE
Uma página nunca é considerada final ou finalizada, pois à medida que o conhecimento avança, a
informação é atualizada. Podemos dizer que estão em permanente atualização, assim como as
ideias, pensamentos, conhecimentos.
 SAIBA MAIS
Definições mais amplas (mas em diálogo), como as oferecidas por Feldstein (2011) e Braz (2014),
também dão conta, enfim, de desmembrar as principais características que permeiam a
construção do conteúdo colaborativo na Wikipedia a partir da lógica colaborativa e da
construção autoral compartilhada.
Logo, é possível sair da zona cinzenta e pouco original de sempre, olhar para os conteúdos ali
escritos como pouco confiáveis e centrar o foco na observação de como esses sites escritos em
colaboração por um grupo de usuários, que tratam do mesmo tema, são laboratórios vivos para
entender a organização, a sistematização e a representação informacional de múltiplos conteúdo
em tempo real.
No vídeo a seguir, o professor Hely Costa Júnior traz explicações sobre diretrizes e dicas para
uma AI eficiente. Vamos assistir!
VERIFICANDO O APRENDIZADO
1. POR MAIS QUE, NO DECORRER DOS ANOS, A WIKIPEDIA SEJA AINDA VISTA
COMO UM ESPAÇO DE PRODUÇÃO DO CONHECIMENTO SEM MUITA
LEGITIMIDADE OU CONFIANÇA, AUTORES COMO BRAZ (2014) E KERN (2018)
REFORÇAM A NECESSIDADE DE OLHARMOS PARA OS AMBIENTES WIKI COM
OUTRA VISÃO, ISTO É, COM UM OLHAR QUE PRIVILEGIE A CONSTRUÇÃO
COLABORATIVA COMO O MARCO FUNDAMENTAL DESTES ESPAÇOS. LOGO, É
PRECISO ENTENDER QUE:
A) Qualquer pessoa que participe de um ambiente wiki não pode escrever um artigo ou verbete
imediatamente, já que suas contribuições não serão comentadas, expandidas ou corrigidas pelo
resto dos participantes.
B) Qualquer pessoa que participe de um ambiente wiki pode escrever um artigo ou verbete
imediatamente e suas contribuições não serão comentadas, expandidas ou corrigidas pelo resto
dos participantes.
C) Qualquer pessoa que participe de um ambiente wiki pode escrever um artigo ou verbete
imediatamente e suas contribuições são comentadas, expandidas ou corrigidas pelo resto dos
participantes.
D) Qualquer pessoa que participe de um ambiente wiki pode escrever um artigo ou verbete
imediatamente e suas contribuições são comentadas, expandidas ou corrigidas apenas por
pesquisadores selecionados pela plataforma.
E) Qualquer pessoa que participe de um ambiente wiki pode escrever um artigo ou verbete
imediatamente depois que suas contribuições sejam comentadas, expandidas ou corrigidas
pelos pesquisadores selecionados pela plataforma.
2. DURANTE O PROCESSO DE PRODUÇÃO DE CONTEÚDO, É INTERESSANTE
OBSERVAR COMO OCORRE A CORRESPONDÊNCIA ENTRE O MUNDO “REAL”
E O SISTEMA UTILIZADO NA INTERFACE COLOCADA À DISPOSIÇÃO DO
USUÁRIO. NESTE SENTIDO, É CORRETO DIZER QUE:
A) Quando um projeto segue as convenções do mundo real de modo a fazer correspondência
entre os resultados desejados (chamados de mapeamento natural), é mais difícil para os
usuários aprenderem e lembrarem como a interface funciona.
B) Quando um projeto segue as convenções do mundo real de modo a fazer correspondência
entre os resultados desejados (chamados de mapeamento natural), é mais fácil para os usuários
aprenderem e lembrarem como a interface funciona.
C) Quando um projeto segue as convenções do mundo virtual de modo a fazer correspondência
entre os resultados desejados (chamados de mapeamento natural), é mais fácil para os usuários
aprenderem e lembrarem como a interface funciona.
D) Quando um projeto segue as convenções do mundo real de modo a fazer correspondência
entre os resultados desejados (chamados de mapeamento virtual), é mais difícil para os usuários
aprenderem e lembrarem como a interface funciona.
E) Quando um projeto segue as convenções do mundo virtual de modo a fazer correspondência
entre os resultados desejados (chamados de mapeamento virtual), é mais fácil para os usuários
aprenderem e lembrarem como a interface funciona.
GABARITO
1. Por mais que, no decorrer dos anos, a Wikipedia seja ainda vista como um espaço de
produção do conhecimento sem muita legitimidade ou confiança, autores como Braz (2014) e
Kern (2018) reforçam a necessidade de olharmos para os ambientes wiki com outra visão, isto é,
com um olhar que privilegie a construção colaborativa como o marco fundamental destes
espaços. Logo, é preciso entender que:
A alternativa "C " está correta.
 
Olhar para a autoria e construção colaborativa do conhecimento é oportunizar um ângulo de
análise da Wikipedia que fuja da questão tão debatida sobre legitimidade e confiabilidade da
produção. Tal qual atesta Kern (2018), o processo de avaliação por pares (que lembra muito o rito
acadêmico) também pode ser visto na Wikipedia, pois ali a pessoa pode participar imediatamente
e suas contribuições são comentadas, expandidas ou corrigidas pelo resto dos participantes.
2. Durante o processo de produção de conteúdo, é interessante observar como ocorre a
correspondência entre o mundo “real” e o sistema utilizado na interface colocada à disposição
do usuário. Neste sentido, é correto dizer que:
A alternativa "B " está correta.
 
Partindo do pressuposto que, na produção de conteúdo, a correspondência entre os dois
mundos (“real”/”virtual”) depende muito de seus usuários específicos, dos contextos de uso e
do conteúdo disposto no projeto de AI, pode-se dizer que, quando um projeto segue as
convenções do mundo real de modo a fazer correspondência entre os resultados desejados
(chamados de mapeamento natural), é mais fácil para os usuários aprenderem e lembrarem como
a interface funciona. Ou seja, isso ajuda a construir uma experiência intuitiva e responsiva
(especialmente para quem usa smartphones e outros aparelhos móveis), conforme recorda
Coelho (2014).
CONCLUSÃO
CONSIDERAÇÕES FINAIS
 
IMAGEM: SHUTTERSTOCK.COM
Após uma visão de sobrevoo sobre como as metodologias para a Arquitetura da Informação (AI)
na internet estão dispostas a partir de ontologias específicas na representação do conhecimento,
foi preciso chegarmos ao terreno da indexação e da classificação. Logo, nessa parte do trabalho,
conseguimos observar que a taxonomia e a folksonomia são importantes na busca por uma
precisão informacional na rede.
Com o mesmo nível de importância, ainda vimos que as noções de usabilidade e acessibilidade
dialogam muito entre si, mas, em questão hierárquica, pode-se afirmar que a acessibilidade está
dentro da usabilidade como uma conceituação maior. Já as dez heurísticas apresentadas por
Nielsen demonstraram ser, mesmo após quase três décadas da sua exposição e publicação
original, fortes aliadas na compreensão do panorama contemporâneo da AI.
 
IMAGEM: SHUTTERSTOCK.COM
 
IMAGEM: SHUTTERSTOCK.COM
Por fim, pensando ainda na transversalidade da experiência do usuário (User Experience – UX),
vimos que os aspectos práticos da produção e gestão de conteúdo também podem ser
complexificados e enriquecidos se olharmos para a Wikipedia como um espaço de conteúdo
colaborativo, fluido e horizontalizado.
AVALIAÇÃO DO TEMA:
REFERÊNCIAS
ANDRADE, J. A. Wikipedia: una experiencia mundial de trabajo colaborativo. Enl@ce:Revista
Venezolana de Información, Tecnología y Conocimiento, ano 2, n. 2, p.81-86, maio/ago. 2005.
Consultado na internet em: abril 2021.
BEIRA, S. C. P. Ontologia como um artefato da Arquitetura da Informação para a representação
do conhecimento organizacional. Perspectivas em Gestão & Conhecimento, João Pessoa, v. 7, n.
2, p. 122-159, jul./dez. 2017. Consultado na internet em: abril 2021.
BRAZ, S. C. F. A produção colaborativa de conteúdos: elementos indicadores da confiabilidade
da informação na Wikipédia, a Enciclopédia Livre. 2014. 120 f. Dissertação (Mestrado em ciência
da Informação) – Universidade Federal da Paraíba, 2014.
CALDAS, W. F.; MOREIRA, M. P. Folksonomia e classificação de etiquetas: estudo de caso Flickr.
In: ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO, 10, 2009, João Pessoa.
João Pessoa: Associação Nacional de Pesquisa e Pós-Graduação em Ciência da Informação,
2009.
CAMARGO, L. S. A. Metodologia de desenvolvimento de ambientes informacionais digitais a
partir dos princípios da arquitetura da informação. 2010. 289 f. Tese (Doutorado em Ciência da
Informação) – Universidade Estadual Paulista, Bauru, 2010.
CAMPOS, M. L. A.; GOMES, H. E. Taxonomia e Classificação: o princípio de categorização. In:
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CORRÊA, R. F.; SANTOS, R. F. Análise das definições de folksonomia: em busca de uma síntese.
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FELDSTEIN, A. Deconstructing Wikipedia: Collaborative Content Creation in an Open Process
Platform. Procedia - Social and Behavioral Sciences, v. 26, p. 76-84, 2011. Consultado na internet
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FERREIRA, A. C. S. M. Usabilidade e acessibilidade no design para a Web. Dissertação (Mestrado
em Artes) – Universidade do Porto, 2008.
KERN, V. M. A Wikipédia como fonte de informação de referência: avaliação e perspectivas.
Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 23, n. 1, p. 120-143, jan. 2018.
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LIMA-MARQUES, M. Ontologias: da filosofia à representação do conhecimento. Brasília:
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MACEDO, F. L. O. Arquitetura da informação: aspectos epistemológicos, científicos e práticos.
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NIELSEN, J. Heuristic evaluation. In: NIELSEN, J.; MACK, R. (eds.) Usability Inspection Methods.
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ENCONTRO UNIVERSITÁRIO DA UFC NO CARIRI, 4., 2012, Juazeiro do Norte. Juazeiro do Norte:
UFC, 2012. Consultado na internet em: abril 2021.
EXPLORE+
Para quem quer se aprofundar um pouco mais nos temas das ontologias, a dica de leitura é
a dissertação de Sonia de Carvalho Palhares Beira (UCB): Ontologia como um artefato da
Arquitetura da Informação para a representação do conhecimento, de 2015.
Você quer saber mais sobre as conexões práticas entre a AI e as dez heurísticas de Nielsen
(1994)? Assista ao vídeo As Dez Heurísticas de Usabilidade de Jacob Nielsen - Design de
Interfaces e UX (Com Exemplos), do Prof. Dr. Olibário Neto, disponível em seu canal no
YouTube.
O minidocumentário Wikipedia - Behind the Encyclopedia (em inglês, sem legendas em
português) é a melhor dica para buscar mais informações sobre como se dão os processos
colaborativos na construção do conhecimento via plataformas do tipo wiki. O material é
produzido e apresentado pelo canal Company Man, no YouTube.
CONTEUDISTA
Anderson Lopes da Silva
 CURRÍCULO LATTES
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