Fazer Ciência é Difícil!

311 visualizações

Publicada em

Discussão sobre as dificuldades relacionadas às pesquisa científica

Publicada em: Educação
0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
311
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
4
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
5
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Fazer Ciência é Difícil!

  1. 1. Metodologia  da  Pesquisa  Cien1fica   Aula  05:  Fazer  Ciência  é  Di>cil   Professor:  Alexandre  Duarte   Web:  h5p://alexandre.ci.ufpb.br/ensino/mpc  
  2. 2. A  quem  você  daria  o  prêmio  “A   melhor   ideia   que   alguém   já   teve”  ?  
  3. 3. Darwin,  a  frente  de  Newton,  Einstein  e  todo  o   resto.    Com  uma  uma  única  tacada,  a  teoria   da   evolução   por   seleção   natural   unificou   teorias  sobre  a  vida,  tempo,  espaço,  causa  e   efeito.     Charles  Robert  Darwin   (12  Fevereiro  1809  –  19  Abril  1882)  
  4. 4. Fato  1:   Crescimento   potencialmente   exponencial  de   populações   (Paley,   Malthus  ,etc)   Fato  2:   Observação  da   estabilidade  de   certas   populações   Fato  3:   Observação   sobre  os  efeitos   da  limitação  de   recursos   (Malthus)   Inferência  1:   Compe_ção  por   recursos  entre   indivíduos  de  uma   mesma  população   (Malthus)  
  5. 5. Inferência  1:   Compe_ção  por   recursos  entre   indivíduos  de   uma  mesma   população   (Malthus)   Fato  4:   Unicidade   individual   (taxonomistas,   criadores  de   animais)   Fato  5:  Herança   de  variações   individuais   (criadores  de   animais)   Inferência  2:   Sobrevivência   diferencial  ou   Seleção  Natural   (Darwin)  
  6. 6. Inferência  2:   Sobrevivência  diferencial   ou  Seleção  Natural   (Darwin)   Inferência  3:  Ao  longo   de  muitas  gerações  =>   Evolução  Natural   (Darwin)  
  7. 7. Por  que  fazer  ciência  é  diicil?   •  Natureza  Intrínseca:  A  imperfeição  do  nosso   conhecimento  dificulta  que  nos  corrijamos   •  Natureza  Pessoal:  Cien_stas  apresentam   visões  tendenciosas  e  falhas  em  suas   abordagens   •  Natureza  Comunitária:    A  forma  como  nos   organizamos  pode  limitar  o  progresso  
  8. 8. Natureza  Intrínseca  
  9. 9. Todas  as  possíveis  teorias   Teorias  que  são   efe_vamente  verdadeiras  
  10. 10. Teorias  que  julgamos  serem  verdadeiras   Teorias  que  são   efe_vamente  verdadeiras  
  11. 11. “Our  successors  will  be  amazed  by  the  amount   of  scien_fic  rubbish  discussed  today  —  that  is,   if  they  have  the  pa_ence  to  trawl  through  the   electronic  archives  of  obsolete  journals.”       Sydney  Brenner    
  12. 12. “It  ain’t  so  much  the  things  we  don’t   know  that  get  us  into  trouble.  It’s  the   things  we  know  that  just  ain’t  so.”       Artemus  Ward    
  13. 13. Teorias  que  julgamos  serem  verdadeiras   Teorias  que  são   efe_vamente  verdadeiras   Teorias  que  achamos  que  foram  testadas  corretamente  
  14. 14. Teorias  que  julgamos  serem  verdadeiras   Teorias  que  são   efe_vamente  verdadeiras   Teorias  que  achamos  que  foram  testadas  corretamente   Teorias  que  já  foram  cogitadas  
  15. 15. “...my  own  suspicion  is  that  the  Universe  is   not  only  queerer  than  we  suppose,  but   queerer  than   we  can  suppose”       J.  B.  S.  Haldane    
  16. 16. Natureza  Pessoal  
  17. 17. Falhas  pessoais   •  Descuido:  Fazer  a  pesquisa  de  uma  forma  que   torna  impossível  saber  o  que  foi  efe_vamente   feito;     – Procedimentos  confusos  para  coleta  dos  dados,   teorias  formuladas  de  forma  imprecisa,   suposições  ocultas;   •  Preguiça:  Não  fazer  o  suficiente  de  forma  que   dados  importantes  não  sejam  ob_dos  e  a   análise  dos  dados  sejam  parcial  ou  incompleta  
  18. 18. Falhas  pessoais   •  Precipitação:  Saltar  para  uma  conclusão  decidindo   de  forma  prematura,  aceitar  como  estabelecido  algo   que  merece  uma  inves_gação  adicional   •  Propaganda:  Apresentação  tendenciosa  de  dados  ou   de  uma  teoria;  agir  como  um  proponente  ao  invés  de   uma  apresentador  de  fatos  ou  intepretação,   vendedor  ao  invés  de  cien_sta   •  Preconceito:  Avaliação  tendenciosa  de  uma  teoria   ou  dos  dados;  “inclinar  a  mesa”    em  favor  da  próprio   teoria;  
  19. 19. Falhas  Pessoais   •  Trapaça  (Finagle):    “Ajustar”  os  dados  de   forma  que  eles  favoreçam  uma  teoria.  Tipo  de   fraude   •  Furto:  Se  apoderar  de  ideias  ou  dados  sem  dar   o  devido  crédito,  geralmente  configura  plágio   •  Fraude:  Falsificar  dados  ou  resultados  
  20. 20. Boas  prá_cas  de  pesquisa  nos  ajudam   a     •  Iden_ficar  questões  interessantes  (Análise  exploratória  de   dados)   •  Fazer  perguntas  cien_ficamente  significa_vas  (Hipóteses   refutáveis)   •  Evitar  fixação  de  uma  “hipótese  favorita”  (MúlJplas   hipóteses)   •  Definir  formas  de  avaliação  que  maximizem  o  que  você   pode  aprender  (Projeto  experimental)   •  Evitar  encontrar  padrões  em  dados  aleatórios  (Testes  de   hipótese)   •  Entender  quando  coletamos  dados  o  suficiente  (Análise   esta1sJca)   •  Formular  teorias  mais  abrangentes  (Modelagem)  
  21. 21. Esses  problemas  não  são  novidade     (Sir  Francis  Bacon  1640)   •  Ídolos    da  Cavernas:    acreditar  devido  a   experiência  limitada   •  Ídolos  da  Tribo:    acreditar  no  que  a  maioria   das  pessoas  acredita   •  Ídolos  do  Mercado:    acreditar  devido  ao  mau   uso  das  palavras   •  Ídolos  do  Teatro:    crenças  subje_vas  oriundas   de  fundamentos  religiosos  ou  filosóficos    
  22. 22. Seríamos  melhores  que  isso  ?   •  Sim   – Com  muita  prá_ca   – Ao  usarmos  ferramentas  desenvolvidas  nos   úl_mos  séculos   •  Sem  ajuda  e  sem  prá_ca,  não   – Poucos  alunos  de  graduação  são  treinados  para   fazer  pesquisa   – O  ensino  de  graduação  nos  treina  sobre  como   aprender  o  que  já  é  sabido,  não  para  aprender  o   que  é  desconhecido  ou  pouco  entendido  
  23. 23. Não  seria  mais  fácil  na  Computação?   •  A  favor:   –  Computação  é  diferente  da  psicologia,  nos  podemos   entrar  na  caixa  preta  (nós  fizemos  a  caixa  preta!)   –  Nós  sabemos  (ou  acreditamos  saber)  como  cada  peça   trabalha   –  Temos  construído  alguns  dos  mais  complexos  artefatos  da   história   •  Contra:   –  Interações  entre  sistemas,  ambiente  e  tarefas  são  muitas   vezes  complexos  demais  para  serem  modelados   determinis_camente     –  Também  precisamos  de  caracterização  estaus_ca  de   comportamento,  exatamente  como  os  psicólogos,   sociólogos  e  isicos  
  24. 24. Natureza  Comunitária  
  25. 25. Por  que  precisamos  de  ajuda?   •  Ciência  não  seria  apenas  “avançar  o  senso  comum”?     –  Sim,  mas  avançar  é  senso  comum  ?   •  Tanto  observadores  quanto  especialistas  tendem  a     –  Ver  padrões  em  dados  aleatórios   –  Fazer  generalizações  a  par_r  de  amostras  incompletas   –  Ver  a  confirmação  das  suas  ideias  prediletas  em  dados   ambíguos   •  Nós  tendemos  a  acreditar   –  No  que  já  achamos  que  sabemos   –  No  que  ouvimos  de  alguém   –  No  que  nossa  comunidade  acredita  
  26. 26. Falhas  Comunitárias   •  A  ciência  é  uma  comunidade  humana   •  Como  qualquer  outra  comunidade,  temos   –  Modismos   –  Estruturas  e  tradições  que  interferem  com  o  progresso  ao   não  mudarem  quando  mudanças  são  necessárias   –  Discordâncias  sobre  obje_vos  e  direções  que  consomem   tempo  e  recursos   –  Personalidades  emergentes  que  buscam  sucesso  pessoal   de  formas  que  conflitam  com  os  obje_vos  da  comunidade   •  A  ciência  avança  apesar  destes  problemas  e  busca   minimizar  seus  impactos  

×