A 5ª lei de ranganathan na era dos dados: uma revisão sistemática sobre o oferecimento de serviços de visualização de dados por bibliotecas

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5007/1518-2924.2026.e105840

Palavras-chave:

Dados de pesquisa, Serviço de visualização de dados, Biblioteca acadêmica

Resumo

Objetivo: Identificar serviços de visualização oferecidos por bibliotecas que promovem o gerenciamento de dados de pesquisa com o intuito de comparar a variedade de recursos visuais disponibilizados por esses centros de informação e entender as demandas de seus usuários nesse contexto.

Método: possui características qualitativa, descritiva, exploratória e de cunho bibliográfico por realizar uma revisão sistemática para identificar os tipos de serviços de visualização de dados que podem ser oferecidos por bibliotecas.

Resultado: Dos 19 estudos que foram lidos e analisados na revisão sistemática, foram identificados 4 capítulos de livro e 15 artigos científicos. Descreve e categoriza os tipos serviços de visualização identificados em suporte, treinamento, ferramentas e softwares, infraestrutura e eventos.

Conclusões: Conclui que é possível fundamentar e justificar que existe um problema relacionado à visualização de dados enquanto serviço oferecido por bibliotecas. Além de entender e classificar a variedade de serviços de visualização de dados oferecidos por bibliotecas e perceber que o seu desenvolvimento se encontra maior do que o previamente esperado.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Tainá Regly, Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

Doutora em Ciência da Informação pelo PPGCI IBICT-UFRJ e Pesquisadora no Ibict.

Referências

AGHASSIBAKE, N.; JOQUE, J; SISK, M. L. Supporting data visualization services in academic libraries. The Journal of Interactive Technology and Pedagogy, 18, December 10, 2020. Dispinível em: https://jitp.commons.gc.cuny.edu/supporting-data-visualization-services-in-academic-libraries/. Acesso em: 20 fev. 2022.

AGUILAR-MORENO, E.; GRANELL-CANUT, C. Sistemas de información geográfica para unidades de información. Profesional de la Información, v. 22, n. 1, p. 80-86, 2013.

BORGMAN, C. Research data: who will share what, with whom, when, and why? In: CHINANORTH AMERICAN LIBRARY CONFERENCE, 5., 2010, Beijing.

BRINEY, K. A. Gaining Competency: Learning to Teach Data Visualization. Journal of eScience Librarianship, v. 7, n. 1, 2018.

CATALANO, M. M.; VAUGHN, P.; BEEN, J.. Using maps to promote data-driven decision-making: one library’s experience in data visualization instruction. Medical Reference Services Quarterly, v. 36, n. 4, p. 415-422, 2017.

CHARMAZ, Kathy. A construção da teoria fundamentada: um guia prático para análise qualitativa. Porto Alegre: Artmed, 2009.

CHEN, H. M. Information visualization skills for academic librarians: A content analysis of publications and online LibGuides in the digital humanities. Library Hi Tech, 2019.

FEATHERSTONE, R. Visual research data: An infographics primer. Journal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l'Association des bibliothèques de la santé du Canada JCHLA / JABSC Vol. 35, 2014.

FEDERER, L.; JOUBERT, D. Providing library support for interactive scientific and biomedical visualizations with Tableau. J eSci Librariansh, v. 7, n. 1, p. e1120, 2018.

FEDERER, L.; LU, Y.; JOUBERT, D. J. Data literacy training needs of biomedical researchers. Journal of the Medical Library Association: JMLA, v. 104, n. 1, p. 52, 2016.

FEDERER, L. Providing meaningful information: Part C—Data management and visualization. In: DEROSA, A. A Practical Guide for Informationists. Chandos Publishing, 2018.

HARRINGTON, E. Data Services. In: HARRINGTON, E. Academic Libraries and Public Engagement with Science and Technology. Chandos Publishing, 2019.

HEY, T.; TANSLEY, S.; TOLLE, K. Jim Gray on eScience: a transformed scientific method. Based on the transcript of a talk given by Jim Gray to the NRC-CSTB1 in Mountain View, CA, on January 11, 2007. In: HEY, T.; TANSLEY, S.; TOLLE, K. (eds). The fourth paradigm: data-intensive scientific discovery. Redmond, WA: Microsoft research, 2009.

JANKOWSKI, N. W. Exploring e-Science: An Introduction. Journal of Computer‐Mediated Communication, v. 12, n. 2, 549- 562, 2007.

JESSON, J.K.; MATHESON, L.; LACEY, F. M. Doing Your Literature Review traditional and systematic techniques. London: SAGE Publications Ltd, 2011.

JOO, S.; PETERS, C. User needs assessment for research data services in a research university. Journal of Librarianship and Information Science, v. 52, n. 3, p. 633-646, 2020.

KOLTAY, T. Data literacy for researchers and data librarians. Journal of Librarianship and Information Science, v. 49, n. 1, p.3-14, 2017.

LAPOLLA, F.; RUBIN, D. The “Data Visualization Clinic”: a library-led critique workshop for data visualization. Journal of the Medical Library Association: JMLA, v. 106, n. 4, p. 477, 2018.

LAPOLLA, Fred Willie Zametkin. Excel for data visualization in academic health sciences libraries: a qualitative case study. Journal of the Medical Library Association: JMLA, v. 108, n. 1, p. 67, 2020.

LULU, Q. et al. Data analytics and research evaluation. Library Hi Tech News, n. 4, 2019.

MALLON, M. GIS and Mapping. Public Services Quarterly, v. 15, n. 3, p. 224-232, 2019.

NIELSEN, H. J.; HJØRLAND, B. Curating research data: the potential roles of libraries and information professionals. Journal of Documentation, v. 70, n. 2, 2014.

OGIER, A.; STAMPER, M. Data visualization as a library service: embedding visualization services in the library research lifecycle. Journal of eScience Librarianship, v. 7, n. 1, 2018.

RANGANATHAN, S. R. As Cinco Leis da Biblioteconomia. Brasília: Briquet de Lemos Livros, 2009. 336 p.

SANG, H.; GILBLOM, E. Improving Data Literacy and Student Engagement Through Authentic Assessment and Performance Tasks: The Data Workshop Series. In: International Perspectives on Improving Student Engagement: Advances in Library Practices in Higher Education. Emerald Publishing Limited, 2020.

STAMPER, M. J. I am a data visualization designer in an academic library, and more! ResearchDataQ. Disponível em: https://researchdataq.org/about/. Acesso em: 20 fev. 2022.

SURKIS, A. et al. Data Day to Day: building a community of expertise to address data skills gaps in an academic medical center. Journal of the Medical Library Association: JMLA, v. 105, n. 2, p. 185, 2017.

WANG, M. Supporting the research process through expanded library data services. Program: electronic library and information systems, v. 47 n. 3, 2013.

WEBB, K. K. Data Visualization Labs. In: WEBB, K. K. Development of creative spaces in academic libraries: A decision maker's guide. Chandos Publishing, 2018.

ZAKARIA, M. Data visualization as a research support service in academic libraries: An investigation of world-class universities. The Journal of Academic Librarianship, v. 47, n. 5, 2021.

Publicado

29-10-2025

Como Citar

REGLY, Tainá. A 5ª lei de ranganathan na era dos dados: uma revisão sistemática sobre o oferecimento de serviços de visualização de dados por bibliotecas. Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia, arquivologia e ciência da informação, Florianópolis/SC, Brasil, v. 31, p. 1–22, 2025. DOI: 10.5007/1518-2924.2026.e105840. Disponível em: https://periodicos.ufsc.br/index.php/eb/article/view/105840. Acesso em: 5 dez. 2025.