Inovação Digital — Modelagem

Estruturar bem é metade do caminho: entidades claras, relações estáveis e vocabulários consistentes

Diagrama simples conectando pessoas, objetos, locais e eventos

Por que modelar antes de produzir

A modelagem define o que existe (entidades), como se relaciona e como será identificado. Um bom modelo reduz retrabalho, facilita a catalogação, habilita interoperabilidade e garante preservação.

No GAIA, modelar é prático e iterativo: começamos com o núcleo mínimo e evoluímos com base em exemplos reais.

Abordagem prática de modelagem (GAIA)

Comece pelo uso

Casos de uso reais: quem consulta, que perguntas faz e que evidências precisa.

Núcleo mínimo

Comece com poucas entidades e campos essenciais. Amplie só quando necessário.

Interoperabilidade

Mapeie para padrões e vocabulários abertos; planeje exportações desde o início.

Identificadores persistentes

Crie IDs estáveis por entidade e estratégia de redirecionamento/versões.

Acessibilidade embutida

Campos para ALT/legendagem, créditos e sensibilidade cultural previstos no modelo.

Documentação leve

Dicionário de dados de 1 página + exemplos. O resto fica nos próprios registros.

Entidades-chave & relacionamentos

Objeto / Item

core

Representa a unidade descritiva principal (peça, documento, obra, registro).

ID persistente (ex.: ARK/Handle/URL estável).
Título, datas, autoria, descrição.
Licença, créditos, sensibilidade cultural.

Pessoa / Agente

Autores, criadores, coletores, curadores e instituições.

ID persistente (ex.: VIAF, ORCID, ROR, local).
Papéis claros (criador, editor, depositante).

Evento

Criação, coleta, restauração, digitalização, publicação, exibição.

Tipo de evento + data/tempo.
Relação Objeto—Evento—Agente—Lugar.

Lugar

Localizações (produção, descoberta, guarda, exibição).

IDs geográficos (GeoNames, Wikidata) quando possível.
Coordenadas e nomes alternativos.

Conceito / Termo

Assuntos, técnicas, materiais, períodos — controlados por vocabulário.

URI/ID do termo (ex.: AAT, LCSH, Wikidata).
Relações hierárquicas e equivalências.

Objeto Digital / Arquivo

Representações digitais (imagem, áudio, vídeo, 3D) vinculadas ao Objeto.

MIME type, tamanho, resolução e checksums.
Direitos de uso e acessibilidade (ALT/legenda).

Identificadores, versões e rastreabilidade

ID persistente por entidade central (ARK/Handle/URL estável com redirecionamento).
Chaves naturais preservadas como atributos (ex.: signaturas, tombo).
Versionamento leve (v1, v2) + changelog por registro quando houver alterações relevantes.
Proveniência (quem alterou o quê, quando e por quê) com campos mínimos.

Vocabulários controlados & mapeamentos

Escolha do vocabulário

Prefira ontologias e listas com URIs públicos e governança ativa (AAT, Wikidata, LCSH, etc.).

Mapeamento para padrões

Defina correspondências para Dublin Core, CIDOC CRM, schema.org quando fizer sentido.

Validação e qualidade

Regras simples: campos obrigatórios, listas controladas, checagens automáticas e revisão humana por amostra.

Dicionário de dados (núcleo mínimo)

Campo	Tipo	Obrig.	Descrição
id_persistente	string/URI	Sim	Identificador estável e único do Objeto.
titulo	string	Sim	Nome dado ao objeto ou registro.
data_principal	data	Sim	Data de criação/ocorrência (ISO 8601).
agente_principal_id	URI/string	Não	Autor/entidade responsável, quando aplicável.
assuntos_uri	lista/URI	Não	Termos controlados (AAT/Wikidata/etc.).
direitos_licenca	string/URI	Sim	Licença (ex.: CC-BY) + créditos visíveis.
sensibilidade_cultural	enum	Não	Sinalização de conteúdo sensível e mediação.

Indicadores simples de boa modelagem

% de registros com ID persistente válido e resolvível.
% com vocabulários controlados aplicados em campos-chave.
Sucesso de exportação para formatos/padrões definidos.
Taxa de reuso (citações, downloads, integrações) por coleção.

Erros comuns (e como evitar)

Modelos gigantes que ninguém consegue manter.
IDs frágeis que mudam conforme o sistema.
Vocabulário solto sem URI e sem curadoria.

Esquecer acessibilidade como atributo do modelo.
Não testar exportações e mapeamentos desde o protótipo.
Documentação opaca sem exemplos mínimos.

Próximos passos

Investigação como Serviço

Como operacionalizar a inovação em serviços de dados e curadoria.

Inteligência Artificial

Automatização com revisão humana, ética e rastreabilidade.

Procedimentos

Revisitar o fluxo mínimo e consolidar práticas.