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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Gonzalez, Maria Eunice Quilici | - |
Autor(es): dc.contributor | Faculdade de Filosofia e Ciências | - |
Autor(es): dc.creator | Vitti-Rodrigues, Mariana | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:15:05Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:15:05Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-05 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-05 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-09-09 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/258032 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/258032 | - |
Descrição: dc.description | O objetivo do presente projeto é investigar possíveis implicações epistemológicas da aplicação de massiva quantidade de dados, denominada Big Data, no processo de descoberta científica. O problema central que direciona nossa investigação pode ser assim formulado: Quais são as possíveis implicações epistemológicas do uso de técnicas de análise de Big Data no processo de descoberta científica? Dessa questão central decorrem duas questões específicas: (i) Em que medida aspectos semânticos e pragmáticos presentes no processo de descoberta científica podem ser automatizados através do emprego de técnicas de análise de Big Data? (ii) Que critérios estão envolvidos na escolha de relações (causais e/ou correlacionais) presentes em massiva quantidade de dados disponíveis para análise científica? Na investigação dessas questões, apresentaremos o debate contemporâneo sobre implicações epistemológicas do emprego de técnicas de análise de Big Data na investigação científica. Em seguida, elucidaremos os conceitos de dado, informação e significado no contexto da filosofia da informação, com ênfase nos trabalhos de Charles S. Peirce, Fred Dretske e Sabina Leonelli. Analisaremos também o conceito de causalidade indicando proximidades entre relações causais e informacionais na pesquisa científica. Finalmente, propomos uma análise do processo de descoberta científica na era dos Big Data, ressaltando o papel da informação nos raciocínios abdutivo e diagramático. Exemplos ilustrativos de descoberta científica na era do Big Data serão analisados no decorrer da pesquisa. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2020/03134-1 | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Abdução | - |
Palavras-chave: dc.subject | Big Data | - |
Palavras-chave: dc.subject | Informação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Descoberta científica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Semiótica | - |
Título: dc.title | Implicações epistemológicas do uso de massiva quantidade de dados no processo de descoberta científica | - |
Título: dc.title | Epistemological implications of the use of massive amount of data in the process of scientific discovery | - |
Tipo de arquivo: dc.type | planilha | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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