| Revista: | Informacao & informacao |
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| Número de sistema: | 000607784 |
| ISSN: | 1414-2139 |
| Autores: | Silva, Pedro Felipy Cunha da1 Araújo, Wagner Junqueira de1 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal da Paraíba - UFPB, |
| Año: | 2024 |
| Volumen: | 29 |
| Número: | 4 |
| Paginación: | 122-146 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Resumen en inglés | Objective: This study aims to explore how computational archival science has been addressed in peer-reviewed publications, analyzing the integration of digital technologies in the management of digital archival collections and identifying the main trends, tools, and challenges associated. Methodology: A systematic literature review was conducted using the PRISMA protocol, with searches in the Web of Science, Scopus, Emerald, LISTA, Science Direct, and Springer Link databases. After a screening process, including title, abstract, and full-text analysis, 18 articles were selected. Bibliometric analysis were performed using VOSviewer software, mapping keyword co-occurrences and co-authorship relationships.Results: The review highlighted that computational archival science is a growing interdisciplinary field characterized by the use of artificial intelligence, machine learning, natural language processing, and data mining to manage and preserve digital records on a large scale. It identified the increasing demand for trained professionals and the need to integrate these technologies into educational curricula. Additionally, it was observed that the United States and the United Kingdom lead publications in this area. Conclusions: Computational archival science represents a necessary evolution to address the challenges of the digital environment, promoting accessibility and efficient processing of large volumes of data. The integration between archival science and computing enables new possibilities for exploring and using digital collections, expanding the impact of archival science in the digital age. Future research could focus on developing specific tools and further epistemological depth within the field. |
| Resumen en español | Objetivo: Este estudio tiene como objetivo explorar cómo se ha abordado la archivología computacional en publicaciones revisadas por pares, analizando la integración de tecnologías digitales en la gestión de colecciones archivísticas digitales e identificando las principales tendencias, herramientas y desafíos asociados.Metodología: Se realizó una revisión sistemática de la literatura utilizando el protocolo PRISMA, con búsqueda en las bases de datos Web of Science, Scopus, Emerald, LISTA, Science Direct y Springer Link. Después del proceso de selección, que incluyó el análisis de títulos, resúmenes y textos completos, se seleccionaron 18 artículos. El análisis bibliométrico y de contenido se realizó con el apoyo del software VOSviewer, que mapeó las coocurrencias de palabras clave y las relaciones de coautoría.Resultados: La revisión destacó que la archivología computacional es un campo interdisciplinario en crecimiento, caracterizado por el uso de inteligencia artificial, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y minería de datos para gestionar y preservar registros digitales a gran escala. Se identificó una demanda creciente de profesionales capacitados y la necesidad de integrar estas tecnologías en los planes de estudio educativos. Además, se observó que Estados Unidos y Reino Unido lideran las publicaciones en el área.Conclusiones: La archivología computacional representa una evolución necesaria para enfrentar los desafíos del entorno digital, promoviendo la accesibilidad y el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos. La integración entre archivología e informática permite nuevas posibilidades para la exploración y el uso de colecciones digitales, ampliando el impacto de la ciencia archivística en la era digital. Las investigaciones futuras podrían centrarse en el desarrollo de herramientas específicas y en el mayor profundización epistemológica del campo. |
| Resumen en portugués | Objetivo: Este estudo visa explorar como a arquivologia computacional tem sido abordada em publicações revisadas por pares, analisando a integração de tecnologias digitais na gestão de acervos arquivísticos digitais e identificando as principais tendências, ferramentas e desafios associados.Metodologia: Realizou-se uma revisão sistemática de literatura utilizando o protocolo PRISMA, com busca nas bases de dados Web of Science, Scopus, Emerald, LISTA, Science Direct e Springer Link. Foram selecionados 18 artigos após o processo de triagem, análise de títulos, resumos e textos completos. A análise bibliométrica foi realizada com o auxílio do software VOSviewer, que mapeou as coocorrências de palavras-chave e relações de coautoria. Resultados: A revisão evidenciou que a arquivologia computacional é uma área interdisciplinar em crescimento, caracterizada pelo uso de inteligência artificial, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e mineração de dados para gerir e preservar registros digitais em grande escala. Identificou-se a crescente demanda por profissionais capacitados e a necessidade de integrar essas tecnologias aos currículos educacionais. Além disso, observou-se que Estados Unidos e Reino Unido lideram as publicações na área. Conclusões: A arquivologia computacional representa uma evolução necessária para enfrentar os desafios do ambiente digital, favorecendo a acessibilidade e o processamento eficiente de grandes volumes de dados. A integração entre arquivologia e computação permite novas possibilidades de exploração e uso de acervos digitais, ampliando o impacto da ciência arquivística na era digital. Pesquisas futuras podem focar no desenvolvimento de ferramentas específicas e no aprofundamento epistemológico do campo. |
| Palabras clave: | Archivología computacional, Registro digital, Gestión de la Información y el Conocimiento, Tecnologías Digitales de la Información |
| Keyword: | Computational archival science, Digital record, Information and Knowledge Management, Digital Information Technologies |
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