BARABÀSI, Alberto-Lázló
Graduação, Mestrado e Doutorado em Física
Livros: The New Science of Networks, The Structure and Dynamics of Networks, Network Science e The Science of Science
ANÁLISE MULTIVARIADA DE CONTEÚDOS DA CULTURA CIENTÍFICA VIA CIÊNCIA DE DADOS SOCIAIS E APRENDIZADO DE MÁQUINA RAG-LLM (Geração Aumentada por Recuperação para Modelos Linguísticos de Grande Dimensão)
Tese de Doutorado de Renato Aparecido Terezan de Moura
Contexto
Orientados por enfoques epistemológicos interdisciplinares do campo CTS (Ciência Tecnologia e Sociedade), investigamos dinâmicas comunicacionais em dois projetos de uma universidade pública, utilizando uma abordagem híbrida que combina Análise de Conteúdo com Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados Sociais.
Coletamos e analisamos acervos de sites e mídias digitais, incluindo interações em chats, comentários e transmissões de eventos.
Nossa pesquisa investigou a eficácia das dinâmicas de cultura científica, o alcance público dos projetos e revelou idiossincrasias dos usuários por meio da correlação de variáveis quantitativas e qualitativas.
Objetivos
Os dados foram coletados e minerados com técnicas estatísticas e de Processamento de Linguagem Natural (PLN) no MAXQDA, e complementados por análises multivariadas.
Para analisar conteúdos audiovisuais e textuais dos canais de streaming, desenvolvemos pipelines de aprendizado de máquina com RAGs-LLMs (Geração Aumentada por Recuperação para Modelos Linguísticos de Grande Dimensão).
Os resultados da tese são apresentados em painéis visuais (dashboards) analíticos no site tecnociencia.net.br, onde também implementamos um robô conversacional (Tesebot), treinado com o conteúdo da pesquisa para responder perguntas.
Resultados
Se verifica na conclusão da tese, que sua corroboração é inevitável e carregada de certezas estatísticas e inferenciais que refletem e legitimam a complexidade da pesquisa na era da ciência pós-acadêmica, das big-techs, das redes sociais e da inteligência artificial.
As estratégias metodológicas possibilitaram compreender as variáveis e instâncias estatísticas e relacionais envolvidas na observação dinâmica da cultura científica nos projetos de difusão pesquisados.
Propomos uma série de inferências e percepções sobre as redes de conhecimento que difundem conhecimento científico e oferecem formas lúdicas de letramento para estudantes, pesquisadores, gestores e bolsistas do canal, professores e o público em geral.
Referenciais teóricos fundamentais
Autores, livros, artigos e métodos mais utilizados (clique nos nomes e icones)
BOLTZMANN, Ludwig Eduard
Físico e pesquisador
Teorias: Relação entre a Segunda lei da Termodinâmica e a Teoria das probabilidades,
Distribuição de Boltzmann
DAGNINO, Renato
Engenheiro, Mestre em economia e doutor em ciências sociais
Tecnologia Social e Tecnociência Solidaria
EMPOLI, Giuliano da
Graduado em Direito e Mestre em Ciência Política
Livro: Os engenheiros do caos: como as fake news, as teorias da conspiração e os algoritmos estão sendo utilizados para disseminar ódio, medo e influenciar eleições
GROSSBERG, Stephen
Cientista Cognitivo, Psicólogo teórico e computacional, Neurocientista, Matemático, Engenheiro biomédico e Tecnólogo Neuromórfico
Artigo: Towards building a neural networks community
KNORR_CETINA, Karin
Socióloga e Doutorado em Antropologia Cultural
Livros: Science as practice and culture. The Couch, the Cathedral, and the Laboratory, Epistemic cultures: how the sciences make knowledge
LATOUR, Bruno
Antropólogo, sociólogo e filósofo
Livros: Reagregando o social: uma introdução à teoria do Ator-Rede; Ciência em Ação, Jamais Fomos Modernos, Políticas da Natureza e Onde Aterrar ?
LESKOVEC, Jure
Cientista da Computação e Doutor em Aprendizagem Computacional e Estatística
Artigos: Prioritizing network communities e SNAP: A General-Purpose Network Analysis and Graph-Mining Library
Conteúdo de disciplina : CS224W: Machine Learning with Graphs
LÉVY, Pierre
Filósofo e sociólogo
Livros: As Tecnologias da Inteligência, Cibercultura, O Que é Virtual ? e A Esfera Semântica: tomo I, computação, cognição, economia da informação
MITCHELL, Melanie
Mestre, Doutora e Pós Doutora em Ciência da Computação
Livros: Complexity: A Guided Tour e An Introduction to Genetic Algorithms
SEJNOWSKI, Terry
Graduação em Ciência, Mestrado em Física e Doutorado em Filosofia
Livro: A revolução do Aprendizado Profundo
RECUERO, Raquel
Jornalista, Bacharel em Direito, Mestra e Doutora em Comunicação e Informação.
Livro: Redes sociais na Internet
Artigo: Discutindo Análise de Conteúdo como Método
SOUSA, Cidoval Morais de
Jornalista, Sociólogo e Doutor em Geociências
ZIMAN, John
físico, humanista, popularizador da ciência, professor e autor.
Livros: An Introduction to Science Studies, Real Science: What It Is and What It Means e The Force of Knowledge: The Scientific Dimension of Society
Estrutura do trabalho
Conteúdos dos capítulos da Tese
Ciência, Tecnologia e Sociedade
CLIQUE NA FIGURA PARA LER MAIS
O capítulo referencia o campo dos estudos sociais da ciência e tecnologia (science studies) em breve resumo da concepção sobre ciência pós-acadêmica de Ziman. São contextualizadas as controvérsias em novas abordagens de autores como Knorr-Cetina; Latour e Woolgar, Sismondo, Collins, Dagnino e Sousa sobre a prática social da ciência e da tecnologia, a tecnociência e a visão de que as estratégias políticas são parte da conduta dos cientistas. O conhecimento resulta de dados e informações articuladas no fazer científico e ratificado pelas redes de expertise.
Ciência de Dados Sociais e Análises Descritivas
clique na figura para ler mais
Na essência do capítulo sobre a Ciência de Dados Sociais, a tecnologia informacional conectada pelas redes favoreceu novos métodos de pesquisa híbridos que oferecem recursos avançados de coleta, mineração e análises de dados que dinamizaram as análises sociológicas e de conteúdos. São descritos de forma resumida, os algoritmos, seus vieses e sua influência na vida cotidiana e os preconceitos raciais e misóginos no reconhecimento facial, para exemplificar a realidade da manipulação na cultura algorítmica. As análises descritivas oferecem percepções e inferências sobre a dinâmica da cultura científica.
Análise de Conteúdos em Redes Complexas
CLIQUE NA FIGURA PARA LER MAIS
São apresentadas diferenças entre redes neurais reais, orgânicas ou simuladas, o paradigma do conectoma, o conexionismo, a linearidade dos perceptrons, as visões de Leo Szilard sobre o de bit de informação, aspectos fundamentais da constante de Boltzmann que deu origem ao algoritmo mais utilizado em aprendizagem profunda. Debatemos a ciência básica envolvida em torno da teoria matemática da comunicação de Shannon, do Demônio de Maxwell, do pensamento linear no algoritmo Adaline. Também são analisadas a origem das Máquinas de Boltzmann Restritas (RBMs), Redes Neurais por Grafos (GNNs), o Modelo BARD e as pipelines LLMs/RAG.
Resultados e conclusões
CLIQUE NA FIGURA PARA LER MAIS
Os dados coletados sobre as dinâmicas de difusão e letramento científico são minerados, limpos e analisados por técnicas multivariadas, como as quantitativas lineares e não lineares, qualitativas e de conteúdo. Foram geradas percepções e inferências estatísticas/relacionais para validar a tese de eficácia das dinâmicas de divulgação, difusão e letramento (cultura científica) das redes complexas estudadas.
Também foi desenvolvido uma articulação de métodos de pesquisa e ferramentas computacionais que permitiram análises de conteúdos comunicacionais e audiovisuais de forma eficiente e documentada, cujas técnicas são debatidas nas considerações finais.