EDITORIAL

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2018.v8n1.p05-06.672

Extração da informação e produção de conhecimento por meio da mineração
de dados

Extraction of information
and knowledge production through Data Mining

Durante a última década,
testemunhamos avanços rápidos em Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs)
e, concomitantemente, o crescimento exponencial de produção de grandes
quantidades de dados. Ambos propiciaram uma transformação na forma como lidamos
com os dados e informações para um novo formato: o digital.  No centro desta transformação digital,
segundo Song e Zhu (2017), está a Ciência dos Dados, uma área da computação
voltada para o estudo e a análise de dados, estruturados ou não. Paralelamente
surgem novos conceitos e formas de tecnologias, tais como data warehousing, Internet das Coisas ou Internet of Things (IoT), Inteligência Artificial (IA), realidade
virtual, Data Mining, entre muitas
outras.

Essas tecnologias contribuíram
para o desenvolvimento de muitas aplicações inovadoras em todos os setores da
indústria e da sociedade. Com a evolução das tecnologias, as qualificações
profissionais foram modificadas, bem como a forma com que as pessoas vivem, se
informam e se comunicam. Mesmo aquelas que atuam nas organizações onde não
precisam aprender aspectos técnicos imbricados nessas tecnologias, elas
precisam entender os seus usos, para aproveitá-las em seu trabalho e em suas
vidas.

Uma dessas tecnologias é a Data Mining ou mineração de dados.
Vetrivel, Niyoperpasiline e Jeyanthirani (2017) definem mineração de dados como
o processo de descoberta de informações a partir de grandes registros porque “é
descrito como um método de extração e análise de padrões, relacionamentos e
informações de grandes bancos de dados.” (VETRIVEL; NIYOPERPASILINE;
JEYANTHIRANI, 2017, p. 80). Grandes quantidades de dados (Big Date) não são simplesmente caracterizadas por volume, mas por
serem geradas continuamente, exaustivamente, assim são abrangentes e produzidos
com condições de serem medidos ou classificados de acordo com uma escala
(KITCHIN, 2014).

Seni e Elder (2010 apud KITCHIN,
2014) salientam que se trata de uma abordagem radicalmente diferente da
tradicionalmente utilizada, em que o analista seleciona um método apropriado
com base em seu conhecimento de técnicas e dados. Em outras palavras, a análise
de Big Data possibilita uma abordagem
epistemológica inteiramente nova para dar sentido ao mundo; em vez de testar
uma teoria por meio da análise de dados relevantes, a nova análise de dados
busca obter informações ou insigths dos
próprios dados, ou como assinala Kitchin (2014, p. 2, tradução nossa) “nascido
dos dados”.

No que diz respeito ao método
científico, Kitchin (2014) conclui que o acesso ao Big Data pode se configurar em novas práxis na pesquisa científica,
porque desafia inclusive o que a ciência estabeleceu como abordagem dedutiva,
já que apresenta a possibilidade de um novo paradigma de pesquisa na academia.
Como exposto, a mineração ajuda a localizar padrões de informações preditivas a
partir da exploração de dados, para pessoas interessadas no seu uso para a
solução de suas expectativas. Assim, os dados são o que Fernandez-Molina (1994)
chama de informação potencial. O objetivo da mineração de dados é encontrar
informações extraídas do conjunto de dados na forma de estruturas
compreensíveis pelo ser humano, de modo a possibilitar a criação do
conhecimento humano e organizacional. Portanto, o conhecimento, em sentido
amplo, não se confunde com a própria informação. Segundo Le Coadic (2004), a
informação é o veículo do conhecimento.

Le Coadic (2004, p. 40) considera
duas grandes classes de necessidades de informação, ambas derivadas daquelas
que ele considera fundamentais: “a necessidade de informação em função do
conhecimento e a necessidade de informação em função da ação”. A primeira
resulta do desejo de saber, enquanto a outra resulta de necessidades materiais
exigidos para a realização de atividades humanas, profissionais e pessoais. De
qualquer forma, “a informação permanece sendo o meio de desencadear uma ação
com objetivo; é a condição necessária à eficácia dessa ação.” (LE COADIC, 2004,
p. 40).

Hjorland (2000) assinala que a
informação não é, por si só, a motivação básica ou a meta para a pessoa que
está a sua procura. A alimentação, um problema a resolver, ou um lugar seguro
para residir podem ser o objetivo. Assim, a informação não é, geralmente, um
fim em si mesma, mas algo que ajuda a orientar uma pessoa para um objetivo. É
um fenômeno pragmático no sentido de que a informação para uma pessoa não
precisa ser informação para outra. Ou seja, ela somente vai fazer sentido no
contexto onde ela é produzida, disseminada e utilizada. O conhecimento, fruto
da relação pessoal com a informação, é, nesse caso, subjetivo (inerente a cada
pessoa), mas ao mesmo tempo social, pois o ser humano interage com o mundo que
o circunda, no domínio que ele atua, como defendem Capurro e Hjorland (2007).

Big Data e Data Mining
poderiam ser vistos, portanto, como fenômenos ou tecnologias da sociedade
contemporânea, que permitem uma nova forma de produzir conhecimento. Embora a
produção dos dados e sua mineração não sejam por si somente o fazer científico,
ainda que por trás existe tanto tecnologia quanto uma ciência que os permite
existir, eles alteram profundamente a forma de produção de conhecimento.
Estamos, por assim dizer, diante de uma ciência aplicada que permite
desmitificar que haja uma dicotomia teoria versus
prática para um novo fazer teórico-prático ou prático-teórico.

Esperamos, na revista Navus, que
tenhamos artigos que desafiem os paradigmas científicos vigentes e tragam à
tona questões como estas abordadas neste editorial. Para este volume 1 número
8, trazemos 10 artigos, de temáticas diversas como: o método Getting Things Done, qualidade de vida
no trabalho, gestão educacional, aprendizagem organizacional e inovação, gestão
de Tecnologias da Informação, associativismo em mercado varejista,
relacionamento de clientes da telefonia celular, comportamento do consumidor, gestão
do conhecimento e seleção de pregoeiros em instituição pública.

Boa Leitura!

Nadi Helena Presser e Eli Lopes da
Silva

Editores

REFERÊNCIAS

CAPURRO, R.; HJORLAND, B. O conceito de informação. Perspectivas em Ciência da Informação,
v. 12, n. 1, p. 148-207, jan./abr. 2007.

FERNANDEZ-MOLINA, J. C. Enfoques objetivo y subjetivo del
concepto de información. Revista
Española de Documentación Científica, v. 17, n. 3, p. 320-331, 1994.

HJORLAND, B. lnformation seeking behaviour: what should a
general theory look like? The New Review
of Information Behaviour Research, v. 1, Issue December, p. 19-34, 2000.

LE COADIC, Y. A ciência da informação. 2. ed. Brasília, DF:
Briquet de Lemos Livros, 2004.

KITCHIN, R. Big Data, new epistemologies and paradigm
shifts. Big Data & Society, v.
1, n. 1, p. 1–12, Apr./June 2014.

SONG, I. Y.; ZHU, Y. Big Data and Data Science:
Opportunities and Challenges of iSchools. National
Science Foundation, v. 2, n. 3, p. 1–18, 2017.

VETRIVEL, R.S.; NIYOPERPASILINE, I.I.J.; JEYANTHIRANI
I.I.I.P. Investigation Study on Vantage Point Indexing Search in Multiple Data
Pattern Mining. International Journal of
Advanced Research in Computer Science & Technology (IJARCST), v. 5, n. 1, Jan./Mar. 2017.