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Digital Science e a Demanda por Plataformas Integradoras

Apresentação sobre Digital Science e Plataformas integradoras em e-Gov

1 de 36
DIGITAL SCIENCE E
A DEMANDA POR
PLATAFORMAS
INTEGRADORAS:
O CASO DA
SUCUPIRA
Roberto C. S. Pacheco
pacheco@egc.ufsc.br
18.09.2017
AGENDA
1. Desafios contemporâneos
O que implicam à Multi/Inter e Transdisciplinaridade
2. Situação Atual:
o Caso da Plataforma Sucupira
3. Digital Science
O que é e o que implica para plataformas eGov
4. Desafios
1 - DESAFIOS
CONTEMPORÂNEOS
O que é e como é avaliada
no País?
Que resultados já
alcançou?
QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS
DESAFIOS DA
HUMANIDADE NESTE
SÉCULO?
http://www.bbc.com/future/tags/grand-challenges
Equality
Clean Energy
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QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS DA
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O QUE ISTO IMPLICA PARA AS
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  • 1. DIGITAL SCIENCE E A DEMANDA POR PLATAFORMAS INTEGRADORAS: O CASO DA SUCUPIRA Roberto C. S. Pacheco pacheco@egc.ufsc.br 18.09.2017
  • 2. AGENDA 1. Desafios contemporâneos O que implicam à Multi/Inter e Transdisciplinaridade 2. Situação Atual: o Caso da Plataforma Sucupira 3. Digital Science O que é e o que implica para plataformas eGov 4. Desafios
  • 3. 1 - DESAFIOS CONTEMPORÂNEOS O que é e como é avaliada no País? Que resultados já alcançou?
  • 4. QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS DA HUMANIDADE NESTE SÉCULO? http://www.bbc.com/future/tags/grand-challenges Equality Clean Energy Global Health Privacy Security Unemployment Sustainable democracy
  • 5. QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS DA HUMANIDADE NESTE SÉCULO? https://21stcenturychallenges.org/discover/ • Climate Change (low carbon) • Globalization and Geopolitics • Population, Demographics and Migration • Human health and development • Ecosystem protection • Natural hazards and risks • Natural resources (food, water, energy) • Technology and Communication
  • 6. O QUE ISTO IMPLICA PARA AS POLÍTICAS DE CT&I? https://innovationpolicyplatform.org/system/files/Meeting21st%20CenturyChallenges_Final_Web_0_0.pdf ST&I IN DIGITALISATION AND GLOBALISATION • Open Science • New approaches for funding • Global governance of Science • INTERDISCIPLINARY SCIENCE ST&I FOR SUSTAINABLE GROW • Synthetic biology and industrial bioeconomy • Nanotechnology • Green innovation • Biomedical research and healthy ageing • Open innovation: • Management of Knowledge • INTERDISCIPLINARY SCIENCE ENHANCING AND EVALUATING ST&I IMPACT OF POLICIES • Evaluating public support for ST&I • ST&I policy improvement • Skills for ST&IRelatório OCDE, 2015
  • 7. CONHECIMENTO CIENTÍFICO Fonte: Pacheco, 2015 Nos últimos 50 anos, novos arranjos na construção científica têm proposto a combinação de saberes de forma Multi, Inter e Transdisciplinar.
  • 8. COMO FAZER MULTI/INTER/TRANSDISCIPLINARIDADE ? 1. Identificação sistêmica do problema/objetivo 2. Explicitação da contribuição de cada fonte de saber 3. Estímulo à equipe (geralmente requer duplas jornadas) 4. Posicionamento institucional constante 5. Planejamento estratégico 6. Valores e condutas que promovam a cocriação (acadêmica e social) A prática interdisciplinar concreta não é o simples ajuntamento de competências. Em projetos interdisciplinares, cada especialista deve fazer uma síntese para produzir um novo conhecimento, voltado a resolver problemas do mundo contemporâneo. Precisamos de especialistas com competências disciplinares e com capacidade de articulação. Sem a visão clara das diferenças de cada ótica disciplinar atuante no trabalho cooperativo, há um risco da interdisciplinaridade se tornar um “slogan”. http://tvled.egc.ufsc.br/biblioteca/biblioteca/siiepe/23out_Claude.mp4 Claude Raynaut
  • 9. 2 – SITUAÇÃO ATUAL DAS PLATAFORMAS E-GOV O Caso da Plataforma Sucupira da CAPES
  • 10. ANTECEDENTES... Experiências anteriores (coord. de projetos e-Gov): 1. Plataforma Lattes (entre 1997 e 2004) 2. Portal SINAES (entre 2005 e 2007) 3. Portal Inovação (entre 2004 e 2011) 4. Plataforma Aquarius (entre 2011 e 2012) Experiências recente: 1. Participação no Programa de Grupos de Trabalho Estratégicos para apoio à Diretoria da CAPES (2015 e 2016)
  • 11. GRUPOS DE TRABALHO E A ATUAL FICHA DE AVALIAÇÃO As recomendações dos GTs impactam na estruturação dos sistemas de informação do SNPG. Em relação à Ficha de Avaliação atual, há impactos transversais (em todas as dimensões) e impactos verticais (majoritariamente em uma dimensão)
  • 12. Visão da Comunidade acadêmica Benchmark com sistemas internacionais e nacionais Em relação a demandas futuras à PG (Demais GTs) COMO ESTÁ A PLATAFORMA SUCUPIRA?
  • 13. DOCUMENTOS DOS SEMINÁRIOS DE ACOMPANHAMENTO 41 áreas de avaliação
  • 14. CLASSIFICAÇÃO DOS RELATOS Cada Relato sobre a Plataforma Sucupira foi classificado segundo: • Natureza (se crítica, elogio ou sugestão) • Dimensão de análise (Modelo de dados, recursos e serviços ou usabilidade) • Subdimensão (área a que se dirige o relato dentro de cada dimensão) • Detalhe (classificação do conteúdo específico do relato feito pela área)
  • 15. RELATOS POR ÁREA 1 Ensino 83 2 Enfermagem 56 3 Artes e Música 24 4 Astronomia e Física 16 5 Ciências Ambientais 16 6 Medicina III 15 7 Filosofia 9 8 Ciência da Computação 7 9 Ciências Biológicas II 7 10 Medicina Veterinária 7 11 Interdisciplinar 6 12 Biotecnologia 5 13 Ciência de Alimentos 5 14 Direito 5 15 Farmácia 5 16 Antropologia 4 17 Ciências Biológicas III 4 18 História 4 19 Química 4 20 Engenharias I 2 21 Psicologia 2 22 Ciência Política e Relações Internacionais1 23 Economia 1 24 Educação Física 1 25 Engenharias IV 1 26 Geografia 1 27 Matemática 1 28 Materiais 1 29 Nutrição 1 30 Serviço Social 1 31 Sociologia 1 32 Teologia 1 33 Zootecnia e Recursos Pesqueiros 1 34 Economia 0 35 Engenharias I 0 36 Engenharias IV 0 37 Geografia 0 38 Nutrição 0 39 Serviço Social 0 40 Sociologia 0 41 Teologia 0 290 relatos
  • 16. NATUREZA DOS RELATOS 144 Sugestões Pedidos de abertura para atualização de dados, ampliação de serviços, modificação em modelo de dados, funcionalidades, simplificações e demais solicitações sobre a Plataforma. 139 Críticas Dificuldades, instabilidades, incompletudes e outros problemas enfrentados na plataforma 7 Elogios Reconhecimentos sobre ajuda da equipe CAPES, transparência trazida pela plataforma e acesso aos dados da pós-graduação 290 relatos
  • 17. RELATOS POR DIMENSÃO DE ANÁLISE MODELO DE DADOS (148) Relatos que envolvem atualização na estrutura de dados ou nas regras de qualidades de dados da Plataforma. RECURSOS E SERVIÇOS (80) Relatos relativos à importação do Lattes, transparência, instabilidades, relatórios, exportação de dados, entre outros recursos e serviços. USABILIDADE (62) Relatos sobre sistema de ajuda, manuseio e qualidade de dados e cultura de preenchimento.
  • 18. 0 5 10 15 20 25 30 35 Produção intelectual Corpo docente Egressos Proposta do Programa Corpo discente Importação de CVLattes Projetos Qualidade dos dados Instabilidade Disciplinas Regra de cadastro Inserção social Redes Trabalhos de conclusão Bancas Examinadoras Base de dados Bolsas Candidatos Cultura de preenchimento Entrada de dados Grupo de pesquisa Inserção internacional Participantes Externos Relatórios Modelo de Dados RELATOS QUE IMPACTAM NO MODELO DE DADOS 148 relatos 0 10 20 30 40 50 60 Detalhamento Compatibilidade Lattes Autores Esclarecimentos Participantes externos Linhas de pesquisa Relatórios Artigos Graduação Projetos Aplicabilidade do produto Campo Resumo/Completo Docentes Identificação Natureza do acesso Tempo médio de bolsistas Detalhes das propostas que afetam modelo de dados 148 relatos
  • 19. 0 2 4 6 8 10 12 14 Relatórios Importação de CVLattes Instabilidade Transparência Geração de planilhas Novo Módulo Cultura de preenchimento Qualidade dos dados Indicadores Integração com fontes externas Backup automático Exportação de dados Imagens e vídeos Produção intelectual Apresentação de dados Base de dados Corpo docente Entrada de dados Preenchimento automático Projetos Proposta do Programa Regra de cadastro Recursos e serviços RELATOS SOBRE RECURSOS E SERVIÇOS 80 relatos 0 5 10 15 20 Relatórios Preenchimento de dados Compatibilidade Lattes Abertura da Plataforma Processamento de dados Qualis Instabilidade Interoperabilidade com outros sistemas Detalhamento Docentes Perda de dados Autores Coautores Comunicação com os programas Desafios à coprodução Esclarecimentos Importação de dados discentes Novos recursos Produção técnica Projetos Repositório Segurança Tempo médio de bolsistas Trabalhos de conclusão Vinculação de Produção Intelectual Detalhamento de Recursos e Serviços 80 relatos
  • 20. RELATOS SOBRE A USABILIDADE 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Qualidade dos dados Entrada de dados Produção intelectual Enquadramento Ajuda Cultura de preenchimento Instabilidade Manuseio de dados Serviços externos Acesso a docentes Apresentação de dados Corpo discente Corpo docente Dificuldade de uso Geração de planilhas Preenchimento automático Projetos Usabilidade 62 relatos 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Preenchimento de dados Abertura da Plataforma Livros e capítulos Processamento de dados Relatórios Detalhamento Esclarecimentos Participantes externos Artigos Docentes Instabilidade Produção técnica Qualis Autores Classificação de produção Discentes DOI Eventos Múltiplos usuários Orientador de tipologia Período de atualização Produtos educacionais Resumos de produção intelectual URL de acesso Visita Detalhamento dos relatos quanto à Usabilidade 62 relatos
  • 21. O QUE OS RELATOS REVELAM? Transparência: a Comunidade reconhece o avanço em relação à Transparência que a Plataforma Sucupira trouxe ao SNPG. Estrutura de dados ainda não contempla a totalidade de expectativas dos atores da PG quanto a conteúdo e serviços.  Porém, há pedidos contraditórios: +detalhamento x +simplificação Recursos e Serviços também estão aquém das expectativas da comunidade (especialmente quanto ao acesso aos dados e quanto à geração de relatórios para os múltiplos atores da PG).  Podem ser bem mais ambiciosos do que os solicitados (especialmente quando comparados a sistemas afins) A Visão sobre a Sucupira ainda é percebida como o “sistema de imposto de renda” da PG.  “se não preencher, sofrerei consequências” x “é o que uso para gerir minha PG”
  • 22. COMO ESTÁ A PLATAFORMA SUCUPIRA? Visão da Comunidade acadêmica Benchmark com sistemas internacionais e nacionais Em relação a demandas futuras à PG (Demais GTs)
  • 23. ANÁLISE DE SISTEMAS E PADRÕES AFINS BDTD CERIF Dublin Core EduCAPES Plataforma Aquarius Plataforma Lattes Plisa PAHO/WHO Portal Inovação SciENcv SciVal SIFAPs SINAES/MEC Starmetrics VIVO Sistemas e padrões internacionais Sistemas nacionais
  • 24. BENCHMARK INTERNACIONAL Apresentação Prof. Salm Jr 16 de março de 2016 A Plataforma VIVO é um padrão compartilhado e evoluído coletivamente por universidades e agências nos EUA.
  • 25. O QUE A PESQUISA REVELOU? Multifuncionalidade: as plataformas e-Gov não são úteis somente ao seu órgão patrocinador, mas a todo o conjunto de atores e papéis que exercem no sistema. Abertura: os dados são bens comuns que devem ser compartilhados com a totalidade de atores do SNPG Coprodução: a apropriação coletiva é a principal característica das soluções contemporâneas de e-Gov.  Modelo de dados deve ser um bem comum do SNPG. Governança multi-institucional: todas as organizações devem fazer parte do processo de governança, com papéis e responsabilidades distintas, porém, complementares.  Ex.: a compatibilidade Sucupira-Lattes só será plenamente adequada se CAPES e CNPq acordarem um processo de governança.
  • 26. Loja APPs Acervo de Dados Digitais (ADD) – dados e serviços de informação Coprodução Enquetes Projetos PAEP PAEX Qualis Periódicos Bolsas EduCAPES Áreas do Conhecimento (CNPq, CAPES, OCDE) Periódicos CAPES Eventos IES Setores CNAE Financiadores Empresas NITsEditoras IBGE Educação Básica PTT Livros Teses Allumni RepositóriosePortais Livros & Cap. (PPG) Eventos (PPG) Artigos em Periódicos (PPG) PTT (PPG) Projetos PI Dados PPG Estrutura BD Sucupira (OLTP) Contextos Corpo Discente Projetos Teses PI Estrutura Acadêmica PPG Contexto s Corpo Docent e Docentes Discentes Pessoas do PPG Demais Internalização Teses (PPG) Egressos Projetos Identificaçã o Ativ. Prof. CVs PI GPs Projetos Bolsa s Integração Indicadores do PPG Indicadores Scientometrics AltMetrics Qualidade de dados Avaliação Impacto Riscos Data Science Qualis Periódicos Qualis Livros Qualis Eventos Interação com EB Egressos Qualis PTT Bases corporativas da IES Teses ISSNs ProjetosEmpresas ISBNs Livros Serviços de info. SIFAPsProjetos Bolsas Auxílios DemandasEmpresasAgentes Propriedade Intelectual Bases e sistemas afins Outras Bases CAPES Entidades emergentes Entidades derivadas Entidades referenciais Entidades canônicas Processos de informação PROPOSTA DO GT1: PLATAFORMA INTEGRADORA
  • 27. 3 - DIGITAL SCIENCE O que é e o que implica na gestão e nas plataformas e-Gov de apoio a CT&I ?
  • 28. DIGITAL SCIENCE A system shared by scientific and social communities engaged in solving complex problems based on common good and sharing a set of methods, data, information, technological and methodological infrastructure. Pacheco, R.; Nascimento, E. and Weber, R. Digital Science: Cyberinfrastructure, e-Science and Citizen Science. In “Knowledge 4.0 - Managing Knowledge in Digital Change”. Edited by Klaus North, Wiesbaden Business School. Ronald Maier, University of Innsbruck. Oliver Haas, GIZ. 2018 – To be published. Um Sistema compartilhado por comunidades científicas e sociais engajadas em resolver problemas complexos baseados no bem comum e no compartilhamento de métodos, dados, informação e infraestrutura tecnológica ou metodológica.
  • 29. Concepts Crowdsourcing: “a new paradigm for utilizing the power of “crowds” of people to facilitate large scale tasks that are costly or time consuming with traditional methods.” (Yan et al., 2009, p. 347). Collaboratories: “virtual entities that allow scientists to collaborate with each other across organizations and physical locations” (Gil et al., 2007, p. 25) Open access: is “an alternative to the traditional subscription-based publishing model made possible by new digital technologies and networked communications (…) with no expectation of direct monetary return and made available at no cost” (McLellan, 2003, p.52). Data science: “the application of quantitative and qualitative methods to solve relevant problems and predict outcomes”. (Waller and Fawcett, 2013, p. 78). MethodsCommunity Based Monitoring (CMB): “a process where concerned citizens, government agencies, industry, academia, community groups and local institutions collaborate to monitor, track and respond to issues of common community concern” (Whitelaw et al., 2003, p. 410). Scientific workflow systems: is “a system that orchestrates and manages virtual experiments for scientists” (Rygg, Sumitomo and Roe, 2006, p. 2). Semantic e-Science: “is an approach supporting research collaboration in which all the services of data access, integration, provenance, and data processing need semantic representation”. (Le Dinh, Nomo, and Ayayi, 2015, p. 38). Linked data: was first proposed by Tim Berners-Lee (2006) to indicate how data should be published on the web (i.e., as a network of machine readable, connected data disposed on a non-proprietary format according to RDF standards). Network ontology: “is a formal specification that describes the capabilities of the network” (Koderswaran and Joshi, 2009, p. 4). It is also a “a meta-ontology that draws on established ontologies and controlled vocabularies” (Srinivasan et al., 2007, p. 325). TechnologiesService-oriented computing: “is a paradigm that utilizes services as fundamental elements for application design” (Escoffier, Hall, and Lalanda, 2007, p. 474), a distributed computing and e-business processing that changed the software applications design, architecture, delivery and use (Amir and Zeid, 2004, p. 192). Cloud computing: “a model for enabling ubiquitous, convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and services)”. (Mell and Grance, 2011, p. 3). Grid computing: “refers to the large-scale integration of computer systems (via high-speed networks) to provide on-demand access to data-crunching capabilities and functions not available to one individual or group machines”. (Foster, 2003, p. 81). Connectivity technologies: “Connectivity technologies are those that provide communications and connectivity between systems, including enterprise network management, videoconferencing systems (e.g. routers, VoIP, Ethernet)” (Sethi, Larson and Tafti, 2014, p. 6), mobile, IoT, and others.
  • 30. Connectivitytechnologies DIGITAL SCIENCE – VISÃO GERAL Data Exploitation Data Analysis Data Dissemination Data Creation CI eS CS Crowd sourcing Open access Data Science CB M Service oriented comp. cloud Grid Connectivi ty Scientific Workflow Semantic eS Linked Data Network Ontology GridComputing CloudComputing Service oriented computing Citizen scientists Students Professors Researchers Policy makers Business people Social workers Crowdsourcing Data Science Open Access Common Information Common Knowledge Common Data Sets Network Ontologies Linked Data Collaboratories
  • 31. Citizen Science and Transdisciplinarity • Citizen scientists training (Crabbe, 2012; Carlson, et al. 2015) • CS project management (Bonney et al., 2014) • CS data governance (Bain, 2016) • Wicked problem assessment (Pohl et al., 2017) • Collaborative consensus (Defila and Giuglio, 2017) E-Science and Cyberinfrastructure • Scientific cloud computing (Lee, 2010) • Grid computing management (Nabrzyski et al., 2012) • Crowdsourcing management (Toch, 2014; Law et al., 2017) • Scientific data management (Wilkinson et al., 2016) • Sensor networks for citizens (O´Grady et al., 2016) • Science gamification (Newman et al., 2012) Science and Technology Management • Sustainable development (Masis et al., 2009) • Multi/Inter/Transdisciplinary investment and assessment (Konig and Gorman, 2017; Huutoniemi and Rafols, 2017) • Cybermetrics and Altmetrics (Priem et al., 2012) • Transnational science (Walker, 2012) DIGITAL SCIENCE CHALLENGES AND TRENDS
  • 32. 4 - DESAFIOS O que será necessário para que plataformas e-Gov apoiem efetivamente a Digital Science?
  • 33. O QUE PROJETOS E-GOV DEVERÃO ENFRENTAR  Quanto à Visão dos projetos de informação • As plataformas e-Gov atuais ainda longe de tratar dos desafios contemporâneos da sociedade digital. • A maioria ainda trata de forma exclusiva ou extremante privilegiada as demandas da organização demandante • Integração de dados é ainda tratada posteriormente e como um recurso tecnológico de ampliar a difusão dos sistemas, ao invés de uma oportunidade de rever a lógica de integração das plataformas. http://www.keyin.ca/app/uploads/information-system-specialist-638x260.jpg
  • 34. O QUE PROJETOS E-GOV DEVERÃO ENFRENTAR  Futuro promissor (mas complexo) • Facilitadores: A pressão por • Usabilidade • Autopopulação de dados • Integração de serviços • Transparência e Acess • Possibilidades tecnológicas: • Blockchain (integração + segurança) • Compliance • Governança Pública • Desmaterialização e convergência https://us.wicresoft.com/microsoft-311-revolutionizing-citizen-engagement/
  • 35. REFERÊNCIA Pacheco, R.; Nascimento, E. and Weber, R. Digital Science: Cyberinfrastructure, e-Science and Citizen Science. In “Knowledge 4.0 - Managing Knowledge in Digital Change”. Edited by Klaus North, Wiesbaden Business School. Ronald Maier, University of Innsbruck. Oliver Haas, GIZ. To be published.
  • 36. DIGITAL SCIENCE E A DEMANDA POR PLATAFORMAS INTEGRADORAS: O CASO DA PLATAFORMA SUCUPIRA Roberto C. S. Pacheco pacheco@egc.ufsc.br 18.09.2017