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Estuda a relação entre dados digitais e sua expressividade semântica, no contexto do Big Data. Problematiza os dados enquanto recurso semântico, que atingem todo seu potencial quando processados pelas tecnologias da informação. Objetiva examinar como o conceito de expressividade semântica atua no âmbito do Big Data, no que tange a extração de informações de dados. Conceitua dados enquanto artefatos criados a partir de uma intencionalidade, entes semióticos, representações de fenômenos ou entidades do mundo real. Sugere que dados se organizam em diferentes níveis, desde o mais simples dado digital até os agregados mais complexos, formando conjuntos ou sistemas de dados, tornando os dados mais expressivos e capazes de gerar semântica para humanos e para máquinas. Classifica-se como pesquisa de natureza qualitativa, de tipo exploratório, com caráter teórico-conceitual e procedimento bibliográfico. Apresenta como resultado um quadro onde os diferentes tipos de agregados de dados são organizados em níveis crescentes de complexidade. À medida que se tornam mais complexos estes agregados tornam-se mais expressivos semanticamente e, ao serem processados, podem gerar semântica/informação para humanos e para máquinas. Conclui que, em um ambiente de Big Data, a “semântica” emerge dos dados segundo dois eixos: o eixo das representações ou modelagem conceitual (Organização do Conhecimento), e eixo do processamento destas representações, a modelagem estatística (Ciência de Dados). Os resultados mostram que pode haver uma aproximação entre a Organização do Conhecimento e Big Data e Ciência de Dados.