Melhorando a Conformidade Regulatória com SHACL

Na administração pública, regras e regulamentos são super importantes. É essencial garantir que as organizações e indivíduos sigam essas regras. Mas modelar esses requisitos pode ser complicado. Métodos tradicionais, como usar a Linguagem de Ontologia da Web (OWL), têm algumas limitações. Um jeito diferente é necessário pra lidar com a natureza específica dos Requisitos Regulatórios.

#Desafios com OWL

A OWL foi feita pra representar conhecimento de forma estruturada. Ela permite raciocínio automatizado pra verificar se as informações estão corretas e consistentes. Mas a OWL tem uma grande desvantagem: opera com a suposição de um mundo aberto. Isso significa que assume que qualquer coisa que não é conhecida pode ainda ser verdadeira. No contexto das regulamentações, essa abordagem não é adequada. As regras exigem que o conhecimento seja completo. Se algo não é conhecido como verdadeiro, dá-se como falso.

Usar a OWL pra modelar requisitos regulatórios pode ser difícil. A complexidade das regulamentações muitas vezes inclui muitas alternativas e condições específicas. A OWL não permite facilmente modelar essas complexidades de um jeito que seja fácil para não especialistas gerenciarem. Isso cria um desafio pra organizações que não têm especialistas em gestão de ontologia.

#Introdução ao SHACL

A Linguagem de Restrições de Formas (SHACL) oferece uma alternativa. Ela permite que os usuários modelem requisitos regulatórios de uma forma mais fácil de ler e manter. O SHACL opera com a suposição de um mundo fechado. Isso significa que pode checar se informações específicas estão faltando com base em regras definidas. Isso torna o SHACL uma escolha atraente pra organizações que precisam garantir conformidade com regulamentos.

Com o SHACL, requisitos complexos podem ser modelados como restrições. Isso permite que especialistas de domínio, que talvez não tenham um conhecimento técnico profundo, gerenciem os requisitos sem precisar de um treinamento avançado em linguagens de ontologia.

#O Papel da Autoridade Marítima da Noruega

A Autoridade Marítima da Noruega (NMA) controla navios e embarcações nas águas norueguesas. Eles têm regulamentos rigorosos pra garantir a segurança marítima e a conformidade. A NMA precisava de um novo sistema de supervisão que checasse se embarcações e indivíduos atendem aos requisitos necessários. O sistema anterior estava ultrapassado e ineficiente.

A NMA percebeu que modelar seus requisitos usando métodos tradicionais, como a OWL, não era adequado. Eles precisavam de um sistema que pudesse lidar eficientemente com regulamentações complexas com muitas alternativas. Isso levou eles a adotarem o SHACL para seus esforços de modelagem.

#Construindo o Novo Sistema

A NMA reuniu 150 documentos que continham várias regulamentações. O objetivo era modelar essas regulamentações em RDF, um formato que é fácil de ler e entender. As primeiras tentativas de criar esses modelos manualmente se mostraram muito demoradas e ineficazes. Ficou claro que uma abordagem mais automatizada era necessária.

Usando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), a NMA conseguiu extrair conceitos e relacionamentos relevantes dos documentos regulatórios. Isso ajudou a simplificar o processo de modelagem e reduziu significativamente o tempo necessário pra criar esses modelos.

A nova abordagem da NMA permitiu que eles gerassem automaticamente gráficos de conhecimento semântico que representam visualmente os requisitos regulatórios. Ao introduzir esses gráficos, o custo e o tempo necessários para modelagem de conhecimento foram drasticamente reduzidos.

#SHACL em Ação

O SHACL permite modelar requisitos com condições de E e OU, tornando-o muito flexível. Por exemplo, se uma regulamentação diz que um marinheiro precisa cumprir diferentes opções de serviço de navegação pra obter uma certificação, o SHACL pode modelar essas condições de forma clara.

Um requisito pode ser escrito pra afirmar que um marinheiro precisa ter:

• 36 meses de experiência como oficial de convés, ou
• 24 meses de experiência com pelo menos 12 meses como oficial chefe.

Essa capacidade de descrever alternativas ajuda a captar as nuances das regulamentações sem perder clareza.

#Os Benefícios do Uso do SHACL

Usar SHACL se mostrou benéfico pra NMA. Isso permite que eles criem modelos legíveis que podem ser entendidos por especialistas de domínio. Isso não acontecia com a OWL, que exige uma compreensão mais profunda de lógica formal e teoria dos conjuntos.

Com o SHACL, especialistas de domínio podem ver facilmente os requisitos e fazer as atualizações necessárias sem precisar de um treinamento extenso em tecnologias semânticas. Essa flexibilidade permite um melhor gerenciamento das regulamentações e garante que elas permaneçam atualizadas.

#Capacidades de Validação do SHACL

Uma das características mais fortes do SHACL é sua capacidade de validar dados. Ao aplicar formas do SHACL, a NMA pode verificar se os marinheiros atendem aos requisitos especificados para suas certificações. Se um marinheiro não atende aos requisitos, o sistema pode gerar um relatório detalhando quais informações estão faltando.

Essa capacidade de identificar lacunas nas informações é crucial pra NMA, pois ajuda a garantir a conformidade e a manter os padrões de segurança nas operações marítimas.

#Comparação com Outros Modelos

Embora o SHACL não seja a única linguagem disponível pra modelar requisitos regulatórios, ele tem vantagens distintas. Outras linguagens, como a Notação de Inferência SPARQL (SPIN) e as Expressões de Forma (ShEx), também pretendem validar dados RDF, mas não oferecem o mesmo nível de facilidade de uso que o SHACL.

O SHACL foi projetado especificamente pra restrições e é mais expressivo que o SPIN. Essa expressividade é vital pra lidar com a complexidade dos dados regulatórios.

Enquanto o SHEx fornece uma gramática para dados RDF, o SHACL foca em validar se os dados atendem a restrições especificadas. Isso faz do SHACL a escolha preferida pra organizações como a NMA que precisam de avaliações precisas em relação aos requisitos regulatórios.

#Conclusão

Resumindo, a aplicação do SHACL pra modelar requisitos regulatórios tem benefícios evidentes. Ele permite lidar com regulamentações marítimas complexas de forma clara e fácil, atendendo às necessidades de especialistas de domínio sem um fundo técnico. Ao adotar o SHACL, a Autoridade Marítima da Noruega está mais bem equipada pra garantir conformidade e segurança na indústria marítima.

A capacidade do SHACL de lidar com suposições de mundo fechado e restrições complexas o torna uma escolha ideal pra modelagem regulatória. Essa mudança simplifica a manutenção futura e promove uma melhor compreensão dos requisitos, garantindo que todos os envolvidos possam trabalhar efetivamente rumo à conformidade.

A experiência da Autoridade Marítima da Noruega demonstra o potencial do SHACL pra aprimorar práticas de modelagem regulatória em vários setores públicos. À medida que as organizações buscam soluções eficazes pra gerenciamento de conformidade, a adoção do SHACL pode abrir caminho pra uma melhor governança e supervisão.