Pesquisa Científica na Era do Big Data: cinco maneiras que mostram como o Big Data prejudica a ciência, e como podemos salvá-la, A

Em um mundo em que temos acesso tão fácil a uma enorme quantidade de dados, como é possível nos sentirmos tão perdidos em relação ao que é tido como conhecimento confiável? Como a sociedade chegou a um ponto de duvidar de toda verdade em uma realidade repleta de fatos? Para tentar responder a essas - e algumas outras - perguntas, levando em consideração o impacto dos dados para a produção científica, a pesquisadora italiana Sabina Leonelli escreveu o livro A Pesquisa Científica na Era do Big Data: cinco maneiras que mostram como o Big Data prejudica a ciência, e como podemos salvá-la (traduzido de La Ricerca Scientifica nell’Era dei Big Data. Cinque modi in cui i Big Data danneggiano la scienza, e come salvarla).

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A tradução é de Carla Cristina Munhoz Xavier e a revisão técnica foi conduzida por Bethânia Almeida e Mauricio Barreto, pesquisadores do Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs) da Fiocruz Bahia, que também assinam o prefácio.

O livro reúne ideias e lições extraídas dos muitos anos de estudos e pesquisas da autora, refletindo sobre como cientistas podem utilizar os chamados Big Data para realmente atender às necessidades da sociedade. Mas como é possível, afinal, caracterizar a expressão Big Data? É o que a pesquisadora busca fazer no primeiro capítulo, mostrando que, ao contrário do que o senso comum costuma levar em consideração, o termo não se refere apenas a quantidade. Há uma série de outros aspectos relacionados aos dados.

Leonelli menciona, inclusive, uma série de características que têm sido associadas ao Big Data nos últimos anos, os chamados sete "Vs": volatilidade; variedade; volume; validade; veracidade; valor; velocidade. "O Big Data, portanto, não são apenas 'muitos dados'. O que realmente o caracteriza são as várias formas como é produzido e circula entre os diferentes setores sociais. Esse é o poder e a verdadeira promessa do Big Data: permitir o estabelecimento de conexões entre setores e abordagens que, no passado, se mostraram difíceis, tanto por barreiras sociais quanto por razões técnicas, de dialogar diretamente. Em vez de tentar definir o que é Big Data em termos de características físicas e de quantidade, proponho, portanto, caracterizá-lo em função da forma como é usado. (...) são dados de diferentes tipos e origens que se relacionam, muitas vezes em formato digital e de formas que se prestam ao aprendizado de máquina, de modo a produzir novos procedimentos de análise e conhecimento", afirma.  

Em quatro capítulos, o livro gira em torno das análises sobre os usos desse grande volume de dados na ciência contemporânea, com ênfase em seus dilemas, desafios e potencialidades. "Esta obra, escrita em linguagem direta, compreensível e de fácil e agradável leitura, porém sem perder a profundidade e o rigor exigidos pelo tema abordado, constitui-se em excelente oportunidade para o leitor refletir sobre as transformações em curso relacionadas à produção, disponibilização, análise e reutilização de dados oriundos de distintas fontes e suas possíveis consequências na geração de conhecimento na era da pós-verdade", resumem Bethânia Almeida e Mauricio Barreto.

Sobre a autora
Doutora em Filosofia da Ciência, Sabina Leonelli é professora titular de Filosofia e História da Ciência na Universidade de Exeter (Reino Unido). É codiretora do Centro Exeter para o Estudo das Ciências da Vida (Egenis) e líder de temas voltados para a governança de dados, algoritmos e valores no Instituto de Ciência de Dados e Inteligência Artificial da mesma universidade.  

R$ 59,00 (impresso) | R$ 32,40 (digital) | 149 páginas

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1ª reimpressão: 2024; Primeira edição: 2022
ISBN (impresso): 978-65-5708-130-3
eISBN (digital): 978-65-5708-160-0

Prefácio
Introdução
1. O Que É Big Data?
2. Sinais de Alerta: cinco maneiras como o Big Data prejudica a pesquisa
3. Como Evitar o Pior: a abordagem relacional da epistemologia do Big Data
4. Como Incentivar o Melhor: em direção a uma ciência participativa e responsável
Conclusão
Referências
Agradecimentos