A oferta de informações qualificadas e adaptadas aos diferentes contextos, nos quais são demandadas e utilizadas por diferentes usuários, constitui um desafio para a área de Ciência da Informação. Tal desafio se intensifica quando se trata da disponibilização de informações em ambientes digitais, nos quais o acesso é concedido a grupos heterogêneos de usuários. O mesmo desafio também é amplificado pela veloz, crescente e variada produção de dados e informações, incluindo novas possibilidades de uso por diferentes interessados. Nesse cenário, em função da diversidade de usuários, suas interações, interesses e contextos de utilização das informações disponíveis em tais ambientes, as dificuldades associadas ao projeto e oferta de instrumentos para recuperação de informações também aumentaram. Em parte, isto se deve ao fato de que, tradicionalmente, a seleção, coleta e organização, incluindo o projeto e implementação de instrumentos para recuperação de informações, consideram a figura do potencial usuário. Contudo, no caso de ambientes informacionais digitais disponibilizados ao grande público, nas fases de projeto e implementação, nem sempre é possível identificar o potencial usuário. Assim, neste trabalho, como hipótese, conjecturou-se que a utilização de atributos (informações) do contexto de uso, em tais ambientes, pode aprimorar a recuperação de informações, com maiores precisão, pertinência, relevância e até acessibilidade. Com isto, o objetivo foi propor um modelo que utiliza atributos vinculados ao contexto de uso da informação, com intuito de melhorar as respostas fornecidas por um sistema de recuperação de informações desenvolvido para ambientes informacionais digitais. Trata-se de uma pesquisa de natureza exploratória, baseada no estudo da literatura, proposição de um modelo para recuperação de informações com base no contexto de uso e apresentação de uma possibilidade de aplicação de tal modelo. Analisando a referida possibilidade de aplicação, pôde-se constatar que informações sobre o contexto de uso são essenciais para o desenvolvimento e aprimoramento dos algoritmos computacionais utilizados na recuperação de informações em ambientes digitais.

The provision of qualified information tailored to diverse contexts, in which it is requested and utilized by various users, poses a challenge to the field of Information Science. This challenge intensifies when it comes to provide information in digital environments, where access is granted to heterogeneous user groups. The same challenge is also amplified by the rapid, growing, and varied production of data and information, including new possibilities of use by different stakeholders. In this scenario, due to the diversity of users, their interactions, interests, and contexts of information usage in such environments, the difficulties associated with the design and provision of information retrieval tools have also increased. Partly, this is because traditionally, selection, collection, and organization, including the design and implementation of information retrieval tools, consider the potential user. However, in the case of digital informational environments available to the public, during the design and implementation phases, it is not always possible to identify the potential user. Thus, in this work, as a hypothesis, it was conjectured that the use of attributes (information) from the context of use in such environments can enhance information retrieval with greater accuracy, relevance, pertinence, and accessibility. The aim was to propose a model that uses attributes linked to the context of information usage to improve the responses provided by an information retrieval system developed for digital informational environments. This is an exploratory research based on literature study, proposing a model for information retrieval based on the context of use, and presenting a possibility of applying such model. Analyzing the mentioned application possibility, it was observed that information about the context of use is essential for the development and enhancement of computational algorithms used in information retrieval in digital environments.