3ª Conferência Internacional da EAI sobre Dados e Informações em Ambientes Online, prorroga prazos para submissão de trabalhos

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A 3ª Conferência Internacional da EAI sobre Dados e Informações em Ambientes Online está com chamada aberta para a submissão de trabalhos. O evento acontece em Florianópolis (SC), nos dias 27 a 29 de julho, de forma presencial e virtual. As inscrições para a submissão de trabalhos foram prorrogadas e estão abertas até o dia 28 de fevereiro de 2022. 

O evento nasceu em resposta à crescente interação entre ciência da informação, ciência da comunicação e ciência da computação. A terceira edição visa reunir pesquisadores e profissionais da academia e da indústria para apresentar propostas teóricas e soluções práticas no tratamento, processamento e estudo de dados e informações produzidos em ambientes online, as últimas tendências na análise de informações em rede, métricas de mídias sociais, tecnologias de processamento de dados e ciência aberta.

O Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict) é parceiro da Conferência. No DIONE 2022 é fornecido um espaço interdisciplinar para melhorar a cooperação entre ciência de dados, engenharia de dados, big data, avaliação de pesquisa, ciência de rede, ciência aberta, cientometria, sociologia da ciência e ciência cidadã, desinformação, entre outros.

Os trabalhos aceitos serão submetidos para publicação pela Springer e estarão disponíveis na plataforma SpringerLink e indexados em bases de dados como Web of Science, EI Engineering Index (Compendex e Inspec), DBLP, EU Digital Library, Google Scholar, IO-Port, MathSciNet, Scopus e Zentralblatt MATH.

Os assuntos relevantes incluem, mas não estão limitados a:

Uso e análise de informações de rede

Desinformação

Fake News

Pós-verdade

Infodemia

Avaliação da ciência em ambiente de rede social

Ciência Aberta

Altimetria

Cienciometria

Comunicação científica

Análise de redes sociais

Ciência, tecnologia, inovação e processamento de dados

Big Data

Curadoria de dados

Data Science

Engenharia de dados

Gerenciamento de dados de pesquisa

Deep Learning

Aprendizado de máquina (Machine Learning)

E-Science

Para mais informações, acesse aqui

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fonte: Ibict