1. http://publicationslist.org/junio
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Metodologia de Pesquisa para
Ciência da Computação
Prof. Raul Sidnei Wazlawick, 2009
Prof. Jose Fernando Rodrigues Junior
http://www.icmc.usp.br/~junio
ICMC-USP

2. 2
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Capítulo 2
Estilos de Pesquisa Correntes em
Computação

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

16. 16
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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

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

19. 19
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Necessidade de uma hipótese

20. 20
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Necessidade de uma hipótese
 Hipótese: uma teoria provável, mas ainda não demonstrada, ou uma
suposição admissível

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

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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

27. 27
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Layout e bibliografia extraídos de http://goo.gl/m9i0m
O conteúdo da apresentação não é uma reprodução exata do conteúdo
do livro, não sendo, portanto, de responsabilidade do autor Prof. Raul
Sidnei Wazlawick