3. 3
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Uma área nova
Ciência da Computação é uma área nova em franco
desenvolvimento mesmo assim, há necessidade de
embasamento metodológico adequado
Após 2000, definição clara das carreiras:
Bacharelado em Ciência da Computação
Bacharelado em Sistemas de Informação
Licenciatura em Informática
Engenharia de Computação
Tipos de pesquisa (consenso não universal)
1. Apresentação de um produto
2. Apresentação de algo diferente
3. Apresentação de algo presumivelmente melhor
4. Apresentação de algo reconhecidamente melhor
5. Apresentação de uma prova
4. 4
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1. Apresentação de um produto
Simples apresentação de algo novo
Aceito apenas em novas áreas de pesquisa
Difícil de comparar com outros que ainda não
existem
No entanto, SEMPRE se deve comparar com
alguma coisa
Deve-se evitar, pois é um tipo de pesquisa de baixa
aceitação
Em eventos científicos, encaixam-se apenas em
sessões especiais:
Sessão de ferramentas
Sessão de trabalhos em andamento
Sessão de informática aplicada
5. 5
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1. Apresentação de um produto
Simples apresentação de algo novo
Aceito apenas em novas áreas de pesquisa
Difícil de comparar com outros que ainda não
existem
No entanto, SEMPRE se deve comparar com
alguma coisa
Deve-se evitar, pois é um tipo de pesquisa de baixa
aceitação
Em eventos científicos, encaixam-se apenas em
sessões especiais:
Sessão de ferramentas
Sessão de trabalhos em andamento
Sessão de informática aplicada
Exemplo, Xgobi, Xmdv:
http://www2.research.att.com/areas/stat/xgobi/papers/xgobi98.pdf
http://davis.wpi.edu/xmdv/docs/vis94.pdf
6. 6
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2. Apresentação de algo diferente
Apresentação de uma maneira diferente de se fazer
algo
Avaliação qualitativa, pouco quantitativa
Exemplo:
Uma nova técnica de engenharia de software que
não pode ser claramente comparada com outras,
pois não há métricas
Apresentação de estudos de caso (baixo rigor
científico)
Requer bons argumentos
7. 7
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2. Apresentação de algo diferente
Apresentação de uma maneira diferente de se fazer
algo
Avaliação qualitativa, pouco quantitativa
Exemplo:
Uma nova técnica de engenharia de software que
não pode ser claramente comparada com outras,
pois não há métricas
Apresentação de estudos de caso (baixo rigor
científico)
Requer bons argumentos
Exemplo, avaliação de técnicas de visualização de informações:
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.188.3308&rep=rep
1&type=pdf
http://triton.cc.gatech.edu/hci-
seminar/uploads/1/The%20Challenge%20of%20Information%20Visualizatio
n%20Evaluation.pdf
8. 8
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3. Apresentação de algo
presumivelmente melhor
Novas técnicas devem ser comparadas com outras
da literatura
No entanto, em muitos casos, não há um benchmark
sobre o qual diferentes técnicas possam ser
comparadas
Em casos assim, o autor propõe o próprio conjunto
de testes para comparação, e o aplica a todas as
técnicas:
Mais trabalhoso
Possivelmente tendencioso
Menos credibilidade
É necessária uma detalhada descrição de como
os experimentos foram realizados
9. 9
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3. Apresentação de algo
presumivelmente melhor
Deve-se comparar a técnica nova com técnicas que
sejam do estado da arte; com os trabalhos mais
recentes
Fazer uso de métricas
Evitar expressões subjetivas do tipo:
“O sistema é fácil de usar”
“O algoritmo trabalha com bastante informação”
10. 10
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3. Apresentação de algo
presumivelmente melhor
Deve-se comparar a técnica nova com técnicas que
sejam do estado da arte; com os trabalhos mais
recentes
Fazer uso de métricas
Evitar expressões subjetivas do tipo:
“O sistema é fácil de usar”
“O algoritmo trabalha com bastante informação”
Exemplo, coordenadas paralelas:
http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5290770
http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=877389
http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=809866
Exemplo, pagerank, a priori algorithm:
http://ilpubs.stanford.edu:8090/422/1/1999-66.pdf
http://rakesh.agrawal-family.com/papers/vldb94apriori.pdf
11. 11
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4. Apresentação de algo
reconhecidamente melhor
Comparação da nova técnica usando-se testes
padronizados e universalmente aceitos
Comparação com os resultados já publicados em
outros trabalhos, não há necessidade de se fazer os
experimentos com todas as técnicas alternativas -
apenas com os mais recentes
Usar a mesma métrica e os mesmos dados
o experimento pode ser facilmente reproduzido
Com sucesso avanço do estado da arte
12. 12
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4. Apresentação de algo
reconhecidamente melhor
Pesquisa “menos trabalhosa” que exige uma boa
hipótese no entanto, notadamente mais difícil
Necessário:
Amplo estudo
Reflexão
Problemas em aberto são bons candidatos
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_unsolved_problems_in_computer_science
Potencialmente útil:
Conhecimento de outras áreas; exemplo:
computação bioinspirada
13. 13
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4. Apresentação de algo
reconhecidamente melhor
Pesquisa “menos trabalhosa” que exige uma boa
hipótese no entanto, notadamente mais difícil
Necessário:
Amplo estudo
Reflexão
Problemas em aberto são bons candidatos
http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_unsolved_problems_in_computer_science
Potencialmente útil:
Conhecimento de outras áreas; exemplo:
computação bioinspirada
Exemplo, fastmap, m-tree (slim-tree):
http://www.cs.bu.edu/faculty/gkollios/ada02/LectNotes/P163.PDF
http://users.dcc.uchile.cl/~bebustos/cursos/2008/cc68p/papers/CPZ97%20M-
tree%20an%20efficient%20access%20method%20for%20similarity%20sear
ch%20in%20metric%20spaces.pdf
(http://www.cs.cmu.edu/~christos/PUBLICATIONS/EDBT_SlimTree.pdf)
14. 14
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5. Apresentação de uma prova
Até aqui: uso de evidências empíricas e de
resultados que sugerem provas
Existem ainda, pesquisas que exigem provas
matemáticas de acordo com regras de lógica
Exemplo: métodos formais e compiladores
Deve-se desenvolver teoria cuja aplicação leva
logicamente a determinados resultados, com uma
demonstração formal
Exemplo: para ordenação, já se provou que o
melhor custo possível é O(n log n)*
* Algoritmos que usam comparação em domínios sem restrição com relação de ordem
definida
15. 15
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5. Apresentação de uma prova
Até aqui: uso de evidências empíricas e de
resultados que sugerem provas
Existem ainda, pesquisas que exigem provas
matemáticas de acordo com regras de lógica
Exemplo: métodos formais e compiladores
Deve-se desenvolver teoria cuja aplicação leva
logicamente a determinados resultados, com uma
demonstração formal
Exemplo: para ordenação, já se provou que o
melhor custo possível é O(n log n)*
* Algoritmos que usam comparação em domínios sem restrição com relação de ordem
definida
Exemplo, I/O complexity bounds, P !=NP
http://www.cc.gatech.edu/~bader/COURSES/UNM/ece637-
Fall2003/papers/AV88.pdf
http://www.win.tue.nl/~gwoegi/P-versus-NP/Deolalikar.pdf
17. 17
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Tipos básicos de pesquisa
Portanto, os tipos de pesquisa apresentados podem se
classificados nas seguintes categorias:
a) Exploratória: não há teoria formal nem medidas bem
definidas: estudos de caso, e análises comparativas
Requer boa argumentação
De baixa aceitação
b) Empírica: baseia-se em testes bem aceitos
Requer testes estatísticos
Pode ser questionada pois estatística não explica causas –
pede uma teoria complementar
18. 18
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Tipos básicos de pesquisa
Portanto, os tipos de pesquisa apresentados podem se
classificados nas seguintes categorias:
a) Exploratória: não há teoria formal nem medidas bem
definidas: estudos de caso, e análises comparativas
Requer boa argumentação
De baixa aceitação
b) Empírica: baseia-se em testes bem aceitos
Requer testes estatísticos
Pode ser questionada pois estatística não explica causas –
pede uma teoria complementar
c) Formal: teoria demonstrável
Requer lógica
Difícil de refutar
21. 21
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Necessidade de uma hipótese
Hipótese: uma teoria provável, mas ainda não demonstrada, ou uma
suposição admissível
A hipótese é o coração de um trabalho científico
Será testada/colocada em prova ao longo do trabalho
Ao final, deve haver evidências de sua validade
Deve-se demonstrar que a proposta é válida sucesso
22. 22
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Necessidade de uma hipótese
Hipótese: uma teoria provável, mas ainda não demonstrada, ou uma
suposição admissível
A hipótese é o coração de um trabalho científico
Será testada/colocada em prova ao longo do trabalho
Ao final, deve haver evidências de sua validade
Deve-se demonstrar que a proposta é válida sucesso
Uma maneira de se definir uma hipótese de trabalho é por meio da
identificação das propriedades de cada uma das abordagens
existentes, propondo-se uma nova que tenha, além das propriedades
existentes, propriedades adicionais montar uma tabela, como exemplo:
23. 23
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Necessidade de uma hipótese
Hipótese: uma teoria provável, mas ainda não demonstrada, ou uma
suposição admissível
A hipótese é o coração de um trabalho científico
Será testada/colocada em prova ao longo do trabalho
Ao final, deve haver evidências de sua validade
Deve-se demonstrar que a proposta é válida sucesso
Uma maneira de se definir uma hipótese de trabalho é por meio da
identificação das propriedades de cada uma das abordagens
existentes, propondo-se uma nova que tenha, além das propriedades
existentes, propriedades adicionais montar uma tabela, como exemplo:
Característica 1 Característica 2 Característica 3 Característica 4
Abordagem 1 X X
Abordagem 2 X
Abordagem 3 X X
Nova Abordagem X X X X
24. 24
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Necessidade de uma hipótese
Nem todo trabalho tem uma hipótese definida
De fato, muitos trabalhos são desenvolvidos e defendidos (publicados) sem
uma hipótese
No entanto, a definição de uma hipótese traz muitos benefícios:
Permite que se reflita a respeito do trabalho de maneira mais clara
Direciona os experimentos
Indica quais trabalhos são concorrentes
Permite a análise dos resultados de maneira mais clara
25. 25
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Atividade para próxima aula:
- Pesquisar por um artigo de cada um dos 5 tipos vistos
- Formular uma hipótese a respeito de seu trabalho (não precisa ser a
hipótese definitiva)
Apresentação de cada artigo encontrado, mostrando-se os elementos que
sustentam a categorização dada àquele artigo.
Apresentação da hipótese para discussão.
26. 26
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BibliografiaDAVIS, M. Scientific papers and presentations. San Diego: Academic
Press, 1997.
ECO, H. Como se faz uma tese. São Paulo: Perspectiva, 1985.
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 3. ed. São Paulo: Atlas,
1996.
GIL, A. C. Pesquisa Social. São Paulo: Atlas, 1994.
LAKATOS, E. M., MARCONI, M. de A. Fundamentos da metodologia
científica. São Paulo: Atlas, 1996.
MATTAR NETO, J. A.. Metodologia científica na era da informática. São
Paulo: Saraiva, 2002.
MEDEIROS, J. B.. Redação científica: a prática de fichamentos, resumos,
resenhas. 4.ed. São Paulo: Atlas, 2000.
OLIVEIRA, S. L.. Tratado de metodologia científica: projetos de pesquisas,
TGI, TCC, monografias, dissertações e teses. São Paulo: Pioneira,
2001.
SALOMON, D. Como fazer uma monografia. 4ªEdição. São Paulo: Martins
Fontes, 1996.
SEVERINO, A. J.. Metodologia do trabalho científico. 22 ed. São Paulo:
Cortez, 2000.
www.bu.ufsc.br