Protegido: Artigo de Nafría (2010): O que é informação? Uma preocupação multidimensional

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Uma Meta-Lei para reger todas as outras: físicos elaboram uma “Teoria de Tudo”

Post inicialmente criado por Zeeya Merali, no site Scientific American.

Shannonmouse

Shannon e seu famoso Teseu, um rato eletromecânico que tentou se resolver o labirinto em uma das primeiras experiências de inteligência artificial. Copiado de wikipedia.

 

“Uma vez eliminado o impossível”, famosamente opinou o detetive fictício Sherlock Holmes, “o que resta, por mais improvável que seja, deve ser a verdade”. Esse ditado forma o princípio fundamental da “Teoria do Construtor” — uma “Teoria de Tudo” candidata, esboçada primeiramente em 2012, na Universidade de Oxford, pelo físico quântico David Deutsch. Seu objetivo era encontrar uma estrutura que pudesse abranger todas as teorias físicas, determinando um conjunto abrangente de “meta-leis” que descrevesse o que pode acontecer no universo e o que é proibido. Em um artigo publicado em 23 de maio para o repositório artigos de física, arXiv, a “Teoria do Construtor” aponta para o seu primeiro sucesso em direção a esse objetivo, unificando duas teorias distintas usadas atualmente para descrever o processamento de informação em sistemas macroscópicos clássicos, assim como em objetos quânticos subatômicos.

Os cientistas da computação atualmente usam uma teoria desenvolvida em 1940 pelo matemático americano e criptógrafo Claude Shannon. Ela descreve como a informação clássica pode ser codificada e transmitida através de canais ruidosos de forma eficiente — o que, por exemplo, é a maioria dos dados que podem ser transmitidos, em teoria, por um cabo de fibra óptica, sem se tornar irremediavelmente corrompida. Ao mesmo tempo, os físicos estão se esforçando para construir computadores quânticos que possam, em princípio, explorar aspectos peculiares do mundo subatômico para executar determinadas tarefas em um ritmo muito mais rápido do que as máquinas clássicas de hoje.

Mas os princípios definidos pela teoria de Shannon não podem ser aplicados ao processamento de informação por computadores quânticos. Na verdade, Deutsch observa que os físicos ainda nem possuem uma definição clara sobre o que é “informação quântica” ou como ela se relaciona com a informação clássica. “Se quisermos progredir na busca de novos algoritmos para computadores quânticos, precisamos entender o que informação quântica realmente é!”, diz. “Até agora, os algoritmos que foram descobertos por computadores quânticos foram surpresas descobertas aos tropeços, pois não temos uma teoria mais fundamental para nos guiar.”

Em 2012, Deutsch esboçou uma teoria construtor, no qual, ele acredita que pode proporcionar a base fundamental para uma grande unificação de todas as teorias em ambos os domínios, clássico e quântico. Este último artigo é um primeiro passo em direção a esse objetivo maior, uma demonstração de como a informação clássica e quântica podem ser usadas para unificar duas teorias físicas. De acordo com a teoria do construtor, os componentes mais fundamentais da realidade são entidades (“construtores”) que realizam tarefas específicas, acompanhadas de um conjunto de leis que definem quais as tarefas são realmente possíveis de um construtor realizar. Por exemplo, uma chaleira com uma fonte de alimentação pode servir como um construtor que pode desempenhar a função de aquecimento de água. “A linguagem da teoria construtor dá um caminho natural para descrever os princípios fundamentais que devem ser obedecidos por todas as teorias subsidiárias, como a conservação de energia”, explica Chiara Marletto, uma física quântica também da Universidade de Oxford, co-autora do novo estudo. “Você simplesmente diz que a tarefa de criar energia a partir do nada é impossível.”

Dean Rickles, um filósofo de física na Universidade de Sydney, que não estava envolvido no desenvolvimento da teoria, está intrigado com o seu potencial de unificar as leis da natureza. “É uma nova visão muito curiosa sobre a noção de uma teoria de tudo”, diz ele. “Em princípio, todo o possível em nosso universo poderia ser escrito em um grande livro que consiste em nada além de tarefas [e] neste grande livro também serão codificadas todas as leis da física.”

Para desenvolver sua descrição de informação, Deutsch e Marletto se basearam em uma tarefa fundamental que é possível em sistemas clássicos, mas impossível em sistemas quânticos: a capacidade de fazer uma cópia. Desde a década de 1980 os físicos sabem que é impossível fazer uma cópia idêntica de um estado quântico desconhecido. Em seu novo artigo, Deutsch e Marletto definem um meio de informação clássica como aquele em que os estados podem ser precisamente copiados. Eles, então, descobriram quais tarefas devem ser possíveis em um sistema desse tipo para permanecer em conformidade com a teoria de Shannon.

Os colaboradores, em seguida, passaram a definir o conceito de um meio de “superinformação” que codifica mensagens que especificam determinados estados físicos – neste caso, em que a cópia é impossível. Eles descobriram que um subconjunto particular de seus meios de superinformação exibe as propriedades associadas com o processamento da informação quântica. “Descobrimos que, com esta única restrição em vigor, dizendo o que você não pode fazer em um meio de superinformação — a tarefa de cópia —, você acaba descobrindo o novo poder estranho de processamento de informação que é uma propriedade de sistemas quânticos”, diz Marletto.

A equipe mostrou que, com esta restrição de copiar em vigor, uma série de outras propriedades começam a surgir: Medir o estado de um meio superinformação inevitavelmente perturbá-la — uma característica comumente associada a sistemas quânticos. Mas como é impossível fazer uma cópia exata de certos conjuntos de estados em um meio superinformação, isso força alguma incerteza no resultado da medição.

A equipe também mostrou que o emaranhamento – a assustadora propriedade que liga objetos quânticos de forma que eles atuam em conjunto, não importa o quão longe eles estejam – também surge naturalmente, uma vez que essa restrição em copiar está em vigor. De acordo com Marletto, a propriedade crucial de um sistema que contém dois estados emaranhados é que a informação armazenada no sistema combinado é mais do que a informação que pode ser adquirida apenas através da análise de cada membro do par individualmente. O conjunto quântico é mais do que a soma das suas partes.

No seu artigo, Deutsch e Marletto demonstram que a informação pode ser codificada em dois meios de superinformação de tal maneira que é impossível recuperá-la através da medição dos subsistemas individuais separadamente – isto é, o emaranhamento é inevitável. Da mesma forma, num meio clássico, o emaranhamento é impossível. “A coisa mais interessante sobre este formalismo é a forma que características comuns da mecânica quântica se desdobram”, diz Patrick Hayden, um físico quântico na Universidade de Stanford, acrescentando: “. Tenho verdadeiro respeito pelo pensamento criativo por trás da teoria do construtor e suas ambições” Ele observa, porém, que há tentativas concorrentes de outros pesquisadores para o desenvolvimento de uma compreensão mais profunda da mecânica quântica, incluindo idéias baseadas em cópia, e ainda é muito cedo para dizer qual delas, se houver, será a melhor descrição.

Rickles concorda que isso vai levar tempo para os físicos verificar que a teoria – que ainda não passou por revisão por pares – é verdadeiramente bem-sucedida em unir a teoria da informação clássica e quântica. Mas afirma-se, que daria um impulso ao objetivo de Deutsch em contribuir na busca pela tão procurada teoria da gravidade quântica, unindo a teoria quântica e relatividade geral, atualmente incompatíveis. “Esta é a primeira vez na história da ciência que se sabe que as nossas teorias mais profundas estão erradas, por isso é óbvio que precisamos de uma teoria mais profunda”, diz Deutsch.

Rickles acredita que a teoria do construtor tem o potencial de prescrever meta-leis que a relatividade geral e a teoria quântica devem obedecer. “As meta-leis são criaturas mais estáveis, eles sobrevivem a revoluções científicas”, diz ele. “Ter esses princípios em mão no dá uma melhor compreensão da natureza da realidade. Eu diria que é uma boa vantagem.”

Fonte: http://www.scientificamerican.com/article/a-meta-law-to-rule-them-all-physicists-devise-a-theory-of-everything/

Sem a Teoria da Informação de Shannon não haveria Internet

Post inicialmente criado por Alok Jha, no site The Observer.
Teoria da Informação de Shannon

Teoria da Informação de Shannon

Esta equação foi publicada no livro A Teoria Matemática da Comunicação (1949) escrito por Claude Shannon e Warren Weaver. É uma maneira elegante de descobrir o quão eficiente um código pode ser, o que transformou “informação” de uma palavra relativamente vaga em uma forma de representar o quanto alguém sabe sobre algo utilizando uma unidade matemática precisa que pode ser medida, manipulada e transmitida. Foi o início da ciência da “Teoria da Informação”, um conjunto de idéias que nos permitiu construir a Internet, computadores digitais e sistemas de telecomunicações. Quando alguém fala sobre a revolução da informação das últimas décadas, é a idéia da informação de Shannon que se está falando.

Claude Shannon foi um matemático e engenheiro eletrônico que trabalhou no Laboratório da Bell, nos EUA, em meados do século 20. Seu local de trabalho foi o braço de pesquisa e desenvolvimento célebre da Bell Telephone Company, principal fornecedora dos EUA de serviços de telefonia até a década de 1980, quando foi rompida por causa de sua posição monopolista. Durante a segunda guerra mundial, Shannon trabalhou em códigos e métodos de envio de mensagens de forma eficiente e segura através de longas distâncias, ideias que se tornaram as sementes para a sua Teoria da Informação.

Antes da Teoria da Informação, comunicações remotas eram feita usando sinais analógicos. O envio de uma mensagem envolva transformá-la em diferentes impulsos de tensão ao longo de um fio, que poderia ser medido na outra extremidade e interpretado novamente em palavras. Isso geralmente é bom para distâncias curtas, mas, se você quiser enviar alguma coisa através de um oceano, isso se torna inutilizável. Cada metro que um sinal elétrico analógico viaja ao longo de um fio, o deixa mais fraco e o faz sofrer mais com flutuações aleatórias, conhecido como ruído. Obviamente, você poderia aumentar o sinal do início, mas isso terá o efeito indesejado de também aumentar o ruído.

A teoria da informação ajudou a superar este problema. Nela, Shannon definiu as unidades de informação, os menores pedaços possíveis que não podem mais ser divididos, no qual ele chamou de “bits” (abreviação de binary digit), cadeia de caracteres de que podem ser usadas para codificar qualquer mensagem. O código digital mais amplamente utilizado na eletrônica moderna é baseado em bits, no qual cada unidade pode ter apenas um dos dois valores: 0 ou 1.

Esta ideia simples melhora imediatamente a qualidade das comunicações. Converte sua mensagem, letra por letra, em um código feito de 0s e 1s e, em seguida, envia essa longa seqüência de dígitos por um fio – cada 0 representado por um breve sinal de baixa tensão e cada 1 representado por um breve salto de alta tensão. Estes sinais, evidentemente, sofrerão os mesmos problemas de um sinal analógico, a saber, o enfraquecimento e ruído. Mas o sinal digital tem uma vantagem: os 0s e 1s são estados tão obviamente diferentes que, mesmo depois da deterioração, o seu estado original pode ser reconstruído ao longo fio. Uma outra forma de manter a mensagem digital limpa é lê-la, usando dispositivos eletrônicos, em intervalos ao longo de sua rota e reenviar uma repetição limpa.

Shannon mostrou o verdadeiro poder desses bits, no entanto, colocando-os em uma estrutura matemática. Sua equação define uma quantidade (H), no qual é conhecida como entropia de Shannon e pode ser considerada como uma medida da informação de uma mensagem, medida em bits.

Em uma mensagem, a probabilidade de um determinado símbolo (x) se propagar é representado por p(x). O lado direito da equação acima soma as probabilidades de toda série de símbolos que podem aparecer em uma mensagem, ponderada pelo número de bits necessários para representar esse valor de x, um termo dado por log p(x). (Um logaritmo é o processo inverso de elevar algo à potência. Dizemos que o logaritmo de 1000 na base 10 — escrito por log 10 (1000) — é 3, pois 10 3 = 1000.)

Um sorteio, por exemplo, tem dois resultados possíveis (ou símbolos) — x poderia ser cara ou coroa. Cada resultado tem uma probabilidade de 50% de ocorrência e, neste caso, p(cara) e p(coroa) são cada um ½. A teoria de Shannon usa base 2 em seus logaritmos e log 2 (½) é -1. Isso nos dá a quantidade total de informação ao jogar uma moeda, um valor para o H, de 1 bit. Uma vez que o sorteio tenha sido concluído, nós ganhamos um bit de informação, ou melhor, reduzimos a nossa incerteza em um bit.

Um único caractere tirado de um alfabeto de 27 caracteres tem cerca de 4,76 bits de informação — em outras palavras log 2 (1/27) —, pois cada caractere é ou não é uma letra particular desse alfabeto. Uma vez que existem 27 destas possibilidades binárias, a probabilidade de cada um é de 1/27. Essa é uma descrição básica de um alfabeto Inglês básico (26 caracteres e um espaço), se cada caractere tiver a mesma probabilidade de ser transmitido em uma mensagem. Por este cálculo, mensagens em Inglês necessitam de largura de banda para armazenamento ou transmissão igual ao número de caracteres multiplicada por 4,76.

Mas sabemos que, em Inglês, cada caractere não aparece na mesma proporção. Um “u” geralmente segue um “q” e “e” é mais comum do que “z“. Leve em conta esses detalhes estatísticos e será possível reduzir o valor de H dos caracteres em inglês para menos de um bit. O que é útil se você quiser acelerar a comunicação ou ocupar menos espaço no disco rígido.

A Teoria da Informação foi criada para encontrar formas práticas de tornar códigos melhores, mais eficientes e encontrar os limites de como computadores rápidos poderiam processar sinais digitais. Cada pedaço de informação digital é o resultado de códigos que foram examinados e melhorados através da equação de Shannon. Ela fornece a base matemática para o aumento do armazenamento e compressão de dados — arquivos Zip, MP3s e JPGs não poderiam existir sem ela. E nenhum dos vídeos de alta definição on-line teria sido possível sem a matemática de Shannon.

Fonte: http://www.theguardian.com/science/2014/jun/22/shannon-information-theory.

Segundas impressões sobre Fundamentos em Organização da Informação

Ciclo da Informação

Copiado de revista.ibict.br

A segunda parte dessa disciplina tratou sobre os Sistemas de Organização do Conhecimento (SOC) e contou com a presença de alguns dos ex-alunos do curso. Eles contribuíram com seu conhecimento e alguma experiência sobre os SOC. Esse tema foi dividido em três partes: Classificação, Taxonomia e Ontologia. A primeira parte foi apresentada pela professora Lillian e as demais foram apresentadas por ex-alunos. O Sistema de Taxonomia foi exposto pelo doutorando Milton Shintaku e o Sistema de Ontologia, pelo doutorando Marcelo Schiessl. Ambos são co-autores no livro Organização da Informação e do Conhecimento: conceitos, subsídios interdisciplinares e aplicações.

Como observado na resenha da primeira unidade, esta disciplina continua seguindo o plano de ensino que coincide com os capítulos do livro que é a principal referência nesta disciplina (ALVARES, 2012). Nesta resenha pretende-se descrever um resumo sobre os Sistemas de Organização do Conhecimento apresentados e fazer novamente uma relação com entendimentos pessoais baseados nos fundamentos aprendidos nas aulas de Arquitetura da Informação.

Classificação

Acredito que seja bem adequado que a prof. Lillian, a apresentação dos grupos e o livro principal de referência tenham feito a diferenciação entre a Classificação como um processo humano e o Sistema de Classificação como um resultado do processo de agrupar semelhantes com regras (RICHARDSON, 1972, apud ALVARES, 2012). A Classificação enquanto fenômeno social é um “processo mental” que ajuda a entender o mundo (LANGRIDE, 1973, apud ALVARES, 2012) e que nós o fazemos a todo tempo de forma consciente ou inconsciente. Já o Sistema de Classificação utiliza conceitos logicamente estruturados que se baseiam em regras predefinidas. Uma característica desse sistema é que esses conceitos recebem cada um deles um código identificador.

Alguns Sistemas de Classificação são bastante utilizados em um contexto de organização bibliográfica, como a Classificação Decimal de Dewey (CDD), desenvolvido por Melvil Dewey (1851 – 1931) em 1876, e a Classificação Decimal Universal, desenvolvido pelos bibliógrafos belgas Paul Otlet e Henri la Fontaine no final do século XIX. Esses exemplos de Sistemas de Classificação são bastante ampliados e se propõem a organizar informações de diversas áreas do conhecimento. Entretanto a Classificação pode ser utilizada para fins mais específicos que se aplica a um contexto próprio: uma Classificação Especializada em Economia, por exemplo, pode ser mais útil em situações que exigem uma recuperação da informação nesse contexto.

Taxonomia

Este Sistema de Organização deriva da Classificação, mas possui como característica um domínio definido de conhecimento e é estruturado em classes e subclasses, ou seja, de forma hierarquizada, iniciando de características mais gerais e prosseguindo até as mais específicas. A estrutura formada pela taxonomia se apresenta em forma de árvore, onde se parte de um termo mais geral e, a medida em que se percorre nas ramificações da árvore, pode-se obter termos cada vez mais específicos. Dessa forma um termo específico (“filho”) só pode partir de um único termo geral (“pai”). Este, por sua vez, pode ter um ou mais filhos.

Apesar do Sistema de Classificação poder agrupar categorias menores dentro de uma classificação mais ampla, esse processo é construído a partir da classificação optada pelo autor que faz a classificação. Na Taxonomia a hierarquia já possui uma forma intrínseca que não pode ser alterada, ou seja, uma categoria mais específica nunca poderia estar abaixo de outra categoria mais ampla se não aquela que ela descende. A Taxonomia dos seres vivos, por exemplo, aponta o leão na ordem dos carnívoros e um macaco na ordem dos primatas. Um não poderia estar no lugar do outro, pois a taxonomia não faria mais sentido.

Ontologia

Para o entendimento deste SOC, é importante ressaltar a diferença entre a Ontologia, que é uma área da filosofia que representa o estudo do ser enquanto ser, e ontologias, que é usado pelas demais ciências e deriva de estudos relacionados ao conhecimento. Para melhor entendimento, Lima-Marques (2006) sugere que a escrita da área filosófica seja feita com letra maiúscula como um nome próprio, enquanto o termo utilizado na Ciência da Informação, que representa um sistema que possui técnicas para ser construído, seja escrito em letra minúscula.

Neste sentido, as ontologias representam um conjunto de objetos reais ou virtuais de um domínio definido de conhecimento, seus conceitos e suas relações por meio de notação formal e linguagem natural. Parece ser um consenso que o processo de construção de uma ontologia passa por uma fase de Classificação e posteriormente de uma taxonomia. Entretanto, as relações existentes na ontologia não se limitam a uma hierarquia em forma de árvore, ou seja, em agrupamentos de termos mais gerais para os mais específicos. A ontologia possui relações lógicas, baseadas nas semelhanças; hierárquicas; partitivas, baseadas no todo e parte; oposição, baseadas nas diferenças; e funcionais, voltadas para os conceitos de processos (ALVARES, 2012). Devido a sua complexidade, a construção de ontologias requer a união entre um conhecimento especializado da ciência da computação e profissionais da ciência da informação.

Organização da Informação ou do Conhecimento?

Retomando as definições contidas no livro de referência, que diferenciam os objetos de estudo da disciplina:

Organização do Conhecimento: visa à construção de modelos de mundo que se constituem em abstrações da realidade.

Organização da Informação: compreende a organização de um conjunto de objetos informacionais para arranjá-los sistematicamente em coleções. (ALVARES, 2012).

Por essas definições, pode-se intuir que o termo mais adequado para essas técnicas seria Sistemas de Organização da Informação. A organização da informação registrada utilizando os Sistemas de Organização parece seguir uma ordem semântica intuída pelo autor. O que se registra é considerado informação, mas semanticamente, ou talvez pragmaticamente, o autor pretende comunicar-se com outrem. A intenção do autor é de registrar uma quantidade de informação suficiente para que a recuperação desta por um usuário crie um conhecimento que represente com maior grau de similaridade a imagem que o autor possui sobre o assunto. A imagem que o autor possui e que o usuário cria no momento da recuperação da informação pode ser bastante aproximada, mas nunca é a mesma, pois o “repertório” de cada um é diferente.

A recuperação da informação não depende apenas do sujeito, mas também da ocasião em que este a recupera. Em momentos diferentes pode-se recuperar informação diferente. A formação da imagem recuperada pelo sujeito depende ainda do entendimento, área estudada por muitos cientistas da informação.

Referências Bibliográficas:

LIMA, J. L. O.; ALVARES, L. Organização e representação da informação e do conhecimento. In: ALVARES, L. (Org). Organização da informação e do conhecimento: conceitos, subsídios interdisciplinares e aplicações. São Paulo: B4 Editores, 2012. 248p Capítulo 1, p. 21/48.

Primeiras impressões sobre Fundamentos em Organização da Informação

Fundamentos em Organização da Informação

Copiado de alvarestech.com

O tema abordado nas primeiras aulas da Profª. Lillian Alvares foi relacionado à Representação e Organização da Informação e do Conhecimento. Esse tema foi dividido em três partes: conceitos e fundamentação teórica sobre a informação, a Organização da Informação e os Sistemas de Organização do Conhecimento. Esta disciplina propõe seguir um plano de ensino que coincide com os capítulos do livro Organização da Informação e do Conhecimento (LIMA; ALVARES, 2012) de autoria da própria professora juntamente com alunos da última turma. Nestas primeiras impressões, pretende-se descrever um resumo sobre esses assuntos discutidos em sala de aula, usando esse livro como principal referência adotada no curso, e fazer uma relação com entendimentos pessoais baseados nos fundamentos aprendidos nas aulas de Arquitetura da Informação.

Informação: Conceitos e Fundamentação Teórica

Qualquer pesquisa científica que trata sobre os termos informação e conhecimento precisa esclarecer o que esses termos significam em sua área de atuação. A etimologia da palavra ajuda a entender a origem e, consequentemente, a explicação do significado do termo. Entretanto, o conceito do que é a informação ainda não é considerado um consenso na Ciência da Informação (FLORIDI, 2004). A Informação pode ser encontrada em todas as ciências, nas instituições de nossa sociedade e fazendo parte do dia-a-dia do ser humano, por isso esse termo pode causar uma dificuldade no entendimento caso ele não seja bem definido.

Na primeira aula, apesar de serem apresentadas as dificuldades apontadas por diversos autores em se fixar apenas um conceito de informação, sua definição relacionava o termo diretamente com conteúdo, forma, transmissão do saber. Dessa relação a professora entende que se origina o estudo e a pesquisa na Linha de Pesquisa em Organização da Informação (ALVARES, 2012a).

Após esse contexto, foram apresentados a Teoria Matemática da Comunicação proposta por Shannon e Weaver (1949) e a pesquisa sobre Transmissão da Informação feita por Ralph Vinton Lyon Hartley (1928). Entendo que esses trabalhos possuem uma visão de informação como mensagem. Depois foram apresentados Weinberg Report (1963), que trata sobre Transferência da Informação”, Le Coadic (1996), que fala de uma “busca pelo conhecimento” e a relação existencial que este possui com informação, e as propostas de investigação para a Ciência da Informação apontadas por Borko (1968). Não identifiquei as relações entre esses três últimos trabalhos, salvo a utilização dos termos fundamentais em que estamos tratando. Depois destes autores, foram apresentados diversos outros que também tratam dos termos em contextos diversificados, cada um em sua área de atuação.

Essa revisão bibliográfica apresentada pela profª. Lillian contribui para a argumentação de que diversos autores que propõem discutir acerca da informação e do conhecimento acabam por confundir esses termos muitas vezes por significados muito parecidos. Entendo que essa apresentação não contribui para uma busca de um conceito unificado, mas expõe esse importante problema na Ciência da Informação, uma vez que a informação é vista como objeto de estudo desta área do conhecimento.

Um aspecto importante apresentado por outros autores é a relação que a informação possui com o sujeito. Para Wersig e Neveling (1975) e para Tálamo (1996), a informação parece ser independente do sujeito, mas para Brookes (1980) e MacGarry (1984), a informação se mostra como a matéria prima do conhecimento.

Organização da Informação

A segunda aula foi iniciada pela profª. Lillian com o significado da representação. Esse termo associado à informação foi apontado como uma necessidade humana para a perpetuação do conhecimento. O surgimento da escrita é apresentado como um exemplo de representação que “promoveu um salto na produção e disseminação do conhecimento humano” (ALVARES, 2012b).

Percebe-se que a representação da informação necessita de uma organização dessa informação para que esta possa ser recuperada posteriormente com eficiência. Porém, a abordagem feita na aula confunde a organização da informação com a organização do conhecimento. Alguns autores observam a organização de documentos através dos sistemas de classificação, taxonomias, etc, como um trabalho de organização do Conhecimento. Entendo que seria mais apropriado chamar o uso desses sistemas de técnicas de organização da informação, pois o que parece estar sendo organizado é aquele objeto que foi registrado ou representado. A posição de Barité (2001) parece ser mais adequada, uma vez que este autor aponta o conhecimento como algo individual, ou seja, dependente do sujeito.

Sistemas de Organização do Conhecimento

De acordo com a definição apresentada na aula, esses sistemas se propõem a organizar e recuperar informações (ALVARES, 2012c). Os tipos de sistemas apresentados são: Sistemas de Classificação, Glossários, Dicionários, Tesauro, Taxonomias, Ontologias, Redes Semânticas.

A aula se baseia nessas definições com explicações mais detalhadas sobre cada tipo de sistema e, posteriormente, foi apresentado as definições de alguns autores da Ciência da Informação. Entretanto, percebe-se que ainda há uma confusão sobre o objeto que está sendo organizado. A informação e o conhecimento em alguns momentos parecem ser considerados sinônimos. Apesar da diferença apresentada pela professora na aula anterior:

Organização do Conhecimento: visa à construção de modelos de mundo que se constituem em abstrações da realidade.

Organização da Informação: compreende a organização de um conjunto de objetos informacionais para arranjá-los sistematicamente em coleções. (ALVARES, 2012b).

Essas definições apontam uma esfera mais abstrata no que se refere ao conhecimento, ou seja, está no mundo da cognição ou das ideias. A informação está em uma esfera mais objetiva, ou seja, permeia o mundo físico.

Os Sistemas de Organização do Conhecimento, então, podem ser interpretados como um conjunto de técnicas para se organizar os “objetos informacionais”, ou seja, aquilo que representa a informação documental.

Referências Bibliográficas:

LIMA, J. L. O.; ALVARES, L. Organização e representação da informação e do conhecimento. In: ALVARES, L. (Org). Organização da informação e do conhecimento: conceitos, subsídios interdisciplinares e aplicações. São Paulo: B4 Editores, 2012. 248p Capítulo 1, p. 21/48.

ALVARES, Lillian. Informação: conceitos e fundamentação teórica. Brasília, 2012a. Disponível em: <http://www.alvarestech.com/lillian/Fundamentos/Modulo1/Aula11Informacao.pdf>. Acesso em 3 dez. 2012.

ALVARES, Lillian. Organização da informação. Brasília, 2012b. Disponível em: <http://www.alvarestech.com/lillian/Fundamentos/Modulo1/Aula12OI.pdf>. Acesso em 3 dez. 2012.

ALVARES, Lillian. Sistemas de organização do conhecimento. Brasília, 2012c. Disponível em: <http://www.alvarestech.com/lillian/Fundamentos/Modulo1/Aula13SOC.pdf>. Acesso em 3 dez. 2012.

FLORIDI, L. Open problems in the philosophy of information. Metaphilosophy, v. 35, n. 3, april 2004.

Antes e depois da disciplina de Metodologia da CI

Método Científico

Copiado de Wikipedia.

Foi relativamente difícil criar uma proposta para ingressar no curso de Mestrado em Ciências da Informação da Universidade de Brasília (UnB). Tive que voltar a estudar por conta própria Metodologia de Pesquisa Científica, mas, a princípio, apenas me detive no formato de apresentação da proposta de pesquisa. Na época fiquei relativamente orgulhoso pelo resultado que me permitiu o ingresso na Faculdade de Ciência da Informação como aluno regular. Porém, após as primeiras aulas na disciplina de Metodologia da CI com a prof.ª Sofia e o prof. André Lopez eu percebi que não estava mais tão orgulhoso assim. Aliás, um comentário bastante comum entre os alunos que também tinham feito a proposta de pesquisa sem ter feito esta disciplina era que não entendia como não enxergava antes tantos problemas no projeto.

A prof.ª Dra Sofia Galvão Baptista e o prof. Dr. André Porto Ancona Lopez apresentou uma proposta diferente para a didática da disciplina de Metodologia em Ciência da Informação: uma construção de uma proposta de dissertação, promovido pela orientação da prof.ª Sofia na primeira parte do curso, e uma desconstrução provocada pelo prof. André na segunda parte. Posteriormente percebemos que essa desconstrução foi gerada pelas nossas próprias reflexões sobre nosso projeto, que possuía brechas ainda imperceptíveis em nossa primeira visão imatura.

A primeira parte do curso com a prof.ª Sofia apresentou conceitos fundamentais para a construção inicial de um projeto de pesquisa de mestrado. Esses conceitos resultaram em uma melhor percepção do ponto central do problema através da construção de uma pergunta que norteia a minha pesquisa (ver Pergunta Principal). O problema que é estudado e a justificativa da proposta também foram melhor formulados com uma visão a dar uma contribuição à Ciência da Informação. As contribuições obtidas nessa primeira parte do curso levaram até a uma ligeira mudança nos objetivos específicos da pesquisa.

Enfim, essa primeira parte do curso ajudou a estruturar o projeto de pesquisa, o que resultou nas informações apresentadas em área específica deste blog.

A partir da segunda parte do curso de Metodologia da CI, o prof. André Lopez utilizou recursos como vídeos e blogs e alinhou a uma dinâmica de tarefas que favorecia o debate. Nessas tarefas, o conhecimento do trabalho de pesquisa dos demais alunos era fundamental. Isso sem falar no pulso forte no que diz respeito a atenção as especificações de cada tarefa. Isso desperta os alunos para trabalhar o mau costume da falta de organização que normalmente leva à entrega de trabalhos incompletos e/ou fora do prazo. Com uma turma bastante heterogênea, foi natural abordar questões que até então não fazíamos em nosso projeto. Isso levou àquela desconstrução prometida inicialmente na apresentação do curso.

Acredito que a utilização de blogs na dinâmica de aula tenha sido a inovação que mais contribuiu para uma mudança na minha própria metodologia de estudos. O ato de escrever um pouco a cada dia (mesmo em uma linguagem natural, que é diferente da escrita em textos científicos) sobre textos variados e sobre o nosso projeto e a contribuição provocada pelos debates entre os alunos da turma derivou respectivamente na criação deste blog e no aperfeiçoamento da minha proposta de pesquisa para a dissertação de mestrado.

A disciplina de Metodologia em Ciência da Informação mostra-se como uma disciplina fundamental para a realização de qualquer pesquisa proposta na Faculdade de Ciências da Informação da UnB. Entretanto, as dinâmicas apresentadas neste curso foram essenciais para uma melhoria substancial na forma de como fazer ciência. Utiliza-se a construção conjunta e a contribuição de pessoas distintas com participações ativas através de um debate construtivo. Com isso, não é só o pesquisador que ganha; todos ganham!

Por que fazemos ciência?

Ciência em rede

Copiado de Antena5.

Por coincidência — ou talvez por influência mesmo — minha percepção para responder a esta pergunta está bastante alinhada com Eduardo Tomanik em sua obra O Olhar no Espelho (2004). Confesso que não fiz uma pesquisa sistemática sobre o que é a ciência, mas, como todo estudante de mestrado, já li algumas obras sugeridas pelos professores. Por isso, minha opinião neste assunto pode estar sendo influenciada pelos autores que li. O interessante neste depoimento é que isso já que demonstra, a princípio, que a ciência funciona, uma vez que o estudante que se propõe a fazer ciência deve partir de um conjunto de descobertas comprovadas pela sua área de interesse para dar sua contribuição, aumentando assim o conjunto de descobertas desta ciência. Mas já estou me precipitando.

Percebo que precisamos da ciência por vários fatores. Em primeiro lugar precisamos dela para entender a realidade em que vivemos. Mesmo sem ser especialista em todas as Ciências, no nosso cotidiano lidamos com elas. Utilizamos as Ciências Naturais ao fazer cálculos, ao utilizar um transporte, ao tomar um medicamento indicado por um médico, ao ler este texto no computador ou ao imprimí-lo. Utilizamos também as Ciências Sociais e Humanas ao estudar a cultura de uma sociedade,  ao questionar a nossa história, ao entender o funcionamento de uma empresa ou o comportamento de um indivíduo. Ou seja, mesmo sem ser cientista qualquer indivíduo utiliza o conhecimento que foi produzido pela ciência.

Além disso, como podemos ver, a ciência também é necessária para fazer ciência. “O próprio avanço das ciências e das tecnologias contribui para abrir novos campos e formas de pesquisas” (TOMANIK, 2004). As diferentes formas de se fazer a pesquisa nas Ciências Sociais também possibilitam novos rumos para os estudos que envolvem o homem (TOMANIK, 2004).

Precisamos também da ciência como um meio comum para a validação das descobertas feitas pelos pesquisadores. Os questionamentos e debates realizados entre os cientistas contribuem para o aperfeiçoamento de uma ideia. A aceitação de uma descoberta realizada por um pesquisador é feita através da comprovação de uma tese ou pelo simples convencimento de suas afirmações. Neste caso, o aceite destas afirmações significa que as ideias propostas resolvem um conjunto de problemas observados por esta Ciência.

Observamos então a ciência como uma espécie de “acordo” entre os pesquisadores, onde delimita-se os problemas que serão estudados, utiliza-se um objeto de estudo que será observado e propõe-se um método para resolução desses problemas. Assim, a importância da utilização da ciência está na busca pela compreensão da realidade através de uma comunidade científica que registra o conhecimento científico em busca de um “conhecimento verdadeiro”.

Referências

TOMANIK, Eduardo. O olhar no espelho: “conversas” sobre a pesquisa em ciências sociais. 2. ed rev. Maringá: Eduem, 2004.

Discussão sobre os textos da mesa 4 do ELAM

Provavelmente muitos estudantes de Ciência da Informação sentem dificuldade em escrever algo sobre os textos publicados pela mesa 4 do Encontro Latino Americano de Mulheres (ELAM), que tinha o tema “Acesso à informação, sustentabilidade e relações de gênero” (veja aqui o post no blog do prof. André Lopez). Talvez a abordagem da autora Carolina Stanisci quando sugeriu “tratar a informação complexa de forma mais simples” (Stanisci, 2012) tenha sido o que chamou mais atenção para um leitor que tenha sentido uma falta de estímulo ou para um estudante da Ciência da Informação que não tenha encontrado especificamente o seu assunto de interesse nos demais textos publicados. Todos os textos, incluindo de autoria do prof. André Porto Ancona Lopez e Darcilene Sena Rezende, possuem um aspecto bastante social, o que não é surpresa alguma para os que estudam uma pós-graduação classificada academicamente como parte da área de conhecimento das Ciências Sociais.

Entretanto existe uma discussão sobre essa classificação. Alguns autores conhecidos no campo da Biblioteconomia e Arquivologia propõe-se a discutir os termos Informação e Ciência da Informação com uma abordagem voltada para uma necessidade social (WERSIG; NEVELING, 1975). Porém, outros autores se preocupam com elementos mais fundamentais nessa discussão como a importância do conceito de informação. O professor de Ciência da Informação na Escola de Ciência da Informação, Comunicação e Estudos Bibliotecários da Rutgers University, Nicholas . J. Belkin, por exemplo, cita alguns autores que questionam a dificuldade de se formular um conceito devido aos diferentes contextos em que o termo é utilizado (BELKIN, 1978). De acordo com este autor, alguns defendem uma definição voltada para a ciência clássica e outros possuem diferentes pontos de vista sobre o conceito. Belkin conclui que cada autor possui argumentos incompletos e orientados a um propósito específico.

A discussão sobre o conceito fundamental do que é a informação prevalece entre os autores da Ciência da Informação (FLORIDI, 2004). Alguns dos problemas elencados pelo filósofo italiano Luciano Floridi em 2004 sobre a Informação são particularmente observados considerando a possibilidade da natureza da Informação estar no nível ontológico. A autora Marcia Bates (1999) também apresenta três grandes questões na Ciência da Informação: uma Questão Física (Quais as características e leis do universo da informação?), uma Questão Social (Como as pessoas relacionam, buscam e usam a informação?) e uma Questão Estrutural (Como o acesso à informação pode ser mais rápido e eficaz?).

A abordagem desses últimos autores em buscar conceitos fundamentais importantes para o progresso dessa Ciência demonstra uma preocupação mais abrangente entre os pesquisadores. Essa abrangência pode ser justificada devido à “natureza interdisciplinar” da Ciência da Informação observada pelo engenheiro e Cientista da Informação Tefko Saracevic, pois os problemas relacionados com a Informação não poderiam ser abordados dentro de uma única área da atividade científica (SARACEVIC, 1996).

Na Universidade de Brasília (UnB), a Arquitetura da Informação é um campo de estudo inserido na Ciência da Informação que busca algumas questões fundamentais. Este campo de estudo foi inserido posteriormente à criação do curso de Pós-Graduação em Ciência da Informação e foi incluído na linha de pesquisa da Organização da Informação. Alguns docentes observam a Pós-Graduação em Ciência da Informação como um curso que veio da Biblioteconomia e Arquivologia. Já os pesquisadores da Arquitetura da Informação argumentam que a Ciência da Informação é uma área de pesquisa mais ampla, assim como os últimos autores descritos anteriormente. Essa postura aparentemente também provoca uma discussão entre os docentes da UnB: a Arquitetura da Informação (AI) faz ou não parte da Faculdade de Ciências da Informação (FCI) da UnB?

Os argumentos de quem sugere que a AI não deveria fazer parte da FCI normalmente envolve o surgimento do curso a partir da biblioteconomia e arquivologia como descrito anteriormente, mas talvez o argumento mais forte esteja nos textos de autores renomados que descrevem o início da Ciência da Informação a partir de uma “explosão” de artigos e documentos científicos na década de 60 que levou aos documentalistas e bibliotecários a estudar uma nova Ciência para suprir essa demanda. O psicólogo e cientista da informação Harold Borko, por exemplo, descreve a situação encontrada na época, onde o Instituto de Documentação Americana mudou seu nome para Sociedade Americana para Ciência da Informação.

Por outro lado, os que sugerem que a AI deve fazer parte da FCI observam questões mais elementares que emergem do objeto de estudo desta Ciência: a Informação. Os argumentos são baseados em autores também renomados que exploram essa característica interdisciplinar. Os 18 problemas elementares sobre o conceito de informação apontados pelo Floridi (2004) e que foram revisados recentemente pelo psicólogo, cientista político e cientista da informação Wolfgang Hofkirchner (2011) são exemplos dessas questões que preocupam esses pesquisadores. A Teoria Unificada da Informação proposta por Hofkirchner (1999) aponta uma necessidade de integrar todas as teorias que buscam o conceito de informação em um único conceito genérico de informação.

A Arquitetura da Informação parece estar alinhada com o estudo das questões mais elementares desta área do conhecimento, pois busca a definição da Informação em sua essência. Porém, isso não significa que o aspecto social não esteja inserido no contexto da Arquitetura da Informação. Existem diversos trabalhos que buscam melhorar o entendimento humano sobre certos aspectos que poderiam estar associados a um problema social. Pensando-se em um contexto mais limitado a uma organização, por exemplo, poder-se-ia sugerir um estudo sobre o entendimento de analistas de requisitos em relação ao gestor da informação. Ou ainda poder-se-ia abordar toda uma Organização da Informação nesta Organização através de uma metodologia baseada na Arquitetura da Informação. Alguns frutos já foram criados a partir desta perspectiva, como o método MAIA proposto pelo analista de sistemas e cientista da informação Ismael Costa (2009) em sua dissertação de mestrado.

Minha conclusão a partir desta perspectiva é que a questão social parece estar ligada a uma consequência de um estudo baseado na Arquitetura da Informação, mas não parece ser o foco ou o objetivo principal. Isso não impede que a Arquitetura da Informação esteja fora de um contexto de Ciência da Informação, mas não se identifica com características de uma Ciência Social. Em meu projeto, por exemplo, eu trato de questões filosóficas sobre a essência do que se trata a informação utilizando uma Ciência Natural. A consequência (bastante a posteriori) desse estudo talvez seja algo voltado para tecnologia, sugerindo-se então que esta pesquisa possa se identificar com as palavras do texto do prof. André Lopez e da Darcilene Rezende:

Hoje, o acesso à informação relaciona-se à exploração das potencialidades dadas pelas novas tecnologias e meios de comunicação (TICs) e seu uso, com vistas à democratização do conhecimento, em uma perspectiva transformadora da sociedade, buscando a redução das desigualdades. (LOPEZ, 2012)

REFERÊNCIAS:

BATES, M. J. The invisible substrate of information science. Journal of the American Society for Information Science, v. 50, n. 12, p. 1043–1050, October 1999.

BELKIN, N. J. Information concepts for information science. Journal of Documentation, v. 34, n. 1, p. 55-85, mar. 1978.

BORKO, H. Information science: what is it?. American Documentation. v. 19, n.1, p. 3-5, 1968.

COSTA, I. de M. Um método para arquitetura da informação: fenomenologia como base para o desenvolvimento de arquiteturas da informação aplicadas. Brasília, DF: FCI, 2009. Originalmente apresentada como dissertação de mestrado, Universidade de Brasília, 2009.

FLORIDI, L. Open problems in the philosophy of information. Metaphilosophy, v. 35, n. 3, april 2004. LE COADIC, Y. F. A Ciência da informação. 2a ed. Brasília: Briquet de Lemos, 2004.

HOFKIRCHNER, W. (Ed.). The quest for a unified theory of information, v. 13 [de] World futures general evolution studies. Viena, Austria: Gordon and Breach Publishers, 1999.

HOFKIRCHNER, W.; CRNKOVIC. Floridi’s “open problems in philosophy of information”, ten years later, v. 13 [de] World futures general evolution studies. Viena, Austria: Gordon and Breach Publishers, 2011.

LOPEZ, A. ELAM – mesa 04. In: LOPEZ, A. Metodologia em Ciência da Informação. Brasília, 2012. Disponível em: <http://metodologiaci.blogspot.com.br/p/elam-mesa-04.html>. Acesso em 16 jun. 2012.

SARACEVIC, T. Ciência da Informação: origem, evolução e relações. Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 1, n. 1, p. 4-62, jan./jun. 1996.

Stanisci, C. Descomplicar. In: LOPEZ, A. Metodologia em Ciência da Informação. Brasília, 2012. Disponível em: <http://metodologiaci.blogspot.com.br/p/elam-mesa-04.html>. Acesso em 16 jun. 2012.

WERSIG, G.; NEVELING, U. The phenomena of interesting to information science. Information Scientist, v.9, n.4, p. 127-140, Dec. 1975.

Maus hábitos minam a gestão de TI

Por Cara Garretson, da Computerworld EUA
Publicada em 13 de julho de 2011 às 07h35

Todo funcionário desenvolve alguns maus hábitos – talvez muitos – com o passar dos anos de trabalho. Os profissionais de TI não são exceção: eles perdem o foco, tiram conclusões precipitadas ou adiam tarefas que poderiam ser concluídas em minutos. São pecados capitais na gestão.

Não tem de ser assim. Segundo especialistas, identificar e compreender os costumes ruins no trabalho exige um pouco de reflexão sobre o assunto, o que pode trazer inúmeros benefícios. Ao parar para refletir e entender seus tropeços, os gerentes de TI podem melhorar não só a sua capacidade de trabalhar de forma produtiva, mas também a sua satisfação com o trabalho, afirma o consultor de negócios, Michael Ehling.

“A reflexão sobre os hábitos seria um ‘o tempo de imersão’ para pensar, sonhar, estudar, ponderar. Em vez de correr  para apagar incêndios o tempo todo, você dá um tempo para se concentrar no que é importante”, diz Ehling, que tem formação em TI e treina executivos de tecnologia e gerentes. Segundo ele, a reflexão pode estimular os gerentes de tecnologia de “desenvolver hábitos mais construtivos que irão melhorar a produtividade e eficiência.”

A COMPUTERWORLD pediu alguns bravos profissionais de tecnologia para “confessarem” seus piores hábitos de trabalho. Aqui você poderá ver as suas opiniões sobre os hábitos de trabalho ruins e como eles planejam acabar com elas. Quem sabe, você reconhecerá um pouco de si mesmo em suas histórias?

Mau hábito: perder o foco

Gordon Jaquay não lida bem com as interrupções. Ele para o que está trabalhando para responder a pergunta de um colega de trabalho ou para lidar com um problema de tecnologia que surge e, então, fica lutando para voltar o foco na sua tarefa.”Voltando à sua linha de pensamento depois de uma conversa, tentando encontrar onde você estava , é difícil”, diz o executivo, que é gerente de TI da Venchurs Inc., uma empresa com 125 funcionários localizada em Adrian, Michigan, nos Estados Unidos. “Há muitas coisas que são jogadas para em nós da TI, é fácil se distrair.”

Profissionais de tecnologia podem encontrar distrações particularmente exaustivas, uma vez que normalmente executam – e preferem – tarefas que são lógicas e lineares, e, portanto, necessitam de períodos de tempo ininterruptos para serem concluídas.

Se os gerentes de TI mergulharem em seu trabalho para evitar interrupções, eles podem dar a seus colegas de outros departamentos a impressão de que eles não estão interessados no que está acontecendo com a empresa – e então eles podem se encontrar do lado de fora quando se trata de tomada de decisões-chave, no lançamento de iniciativas estratégicas ou das oportunidades de progressão na carreira, diz Ehling.

Idealmente, Jaquay gostaria que as distrações não ocorressem, mas ele sabe que é uma meta irreal. “Essa é a natureza das coisas em TI”, diz. Em vez disso, ele está tentando se exercitar para voltar a se envolver o mais rápido possível – processo que ele descreve mais como uma questão de mentalidade do que um programa oficial de treinamento.

Ele está esperançoso de que sua maior disciplina mental irá fazê-lo mais produtivo e menos apto a se perder em detalhes ao ficar saltando entre projetos solo e pedidos na programados. “Ao mudar o meu foco de um lado para o outro e me envolver rapidamente no próximo tópico, tenho sido capaz de melhorar significativamente o meu desempenho”, diz ele.

Além disso, ele começou a bloquear o tempo em sua agenda para trabalhar em tarefas específicas – em vez de programar apenas seu tempo para reuniões. Porém, Jaquay ainda caracteriza a sua procura por uma uma melhor disciplina mental como “uma luta constante.”

Mau hábito: Tirar conclusões precipitadas

O gerente de TI da empresa de mineração Redmond sediada em  Heber, no estado de Utah, Aaron Gabrielson, , diz que muitas vezes começa a conceber a solução antes que ele conheça profundamente o problema em questão. “Minha tendência é pular direto para a solução de tecnologia sem ouvir o caso”, diz ele, admitindo que esse hábito coloca seu departamento em risco de não atender completamente as necessidades do negócio.

Neste assunto, Gabrielson não está sozinho. O Conselho Executivo Corporativo (CEB), uma firma de pesquisa e serviços de consultoria, estudou os hábitos individuais de CIOs altamente eficazes, e também apurou algumas fraquezas.

Enquanto os departamentos de tecnologia, em geral, se dão bem nos aspectos práticos das tarefas de TI, muitos ainda não se comunicam de forma tão eficaz com o lado comercial como poderiam, diz o diretor-executivo da prática de TI da CEB, Shvetank Shah.

Alguns profissionais de TI tendem a apenas não ouvir direito e, em seguida, tomar decisões rápidas no vazio. “Pesquisas mostram que as habilidades que faltam são comunicação e negociação”, diz Shah.
Em vez disso, os gerentes de tecnologia devem compreender os drivers que estão por trás de um projeto e, dessa forma, contribuir com a expertise necessária para desenvolver soluções tecnológicas que atendem ao orçamento, à infra-estrutura existente e as necessidades da empresa.

Com esse objetivo em mente, Gabrielson Redmond recentemente fez um curso do Instituto Internacional de Análise de Negócios, e está agora compartilhando o que aprendeu com sete pessoas do departamento de TI da Redmond.

Ele sabia que seu departamento era fraco para compreender plenamente o lado comercial de um projeto. Mas “ir a esse curso me fez perceber o quão era fraco”, explica.

Por exemplo, uma unidade de negócios pode vir a ele e dizer que quer um site. Agora ele aprendeu a questionar o porquê antes de pensar sobre as opções de design. “O que eles realmente querem realizar?”, diz ele. “Construir um site não é um objetivo de negócio. Ganhar quota de mercado de 30% na região Nordeste é um objetivo de negócio.”

Neste verão, Redmond começará um programa para garantir que os líderes das unidades de negócios e os gerentes de projetos analisem os casos antes iniciar um projeto.

Mau hábito: combater incêndios 24X7

O pior hábito de trabalho de Lorraine Spencer é sua tendência de se concentrar tanto no dia a dia como nas situações de emergência. Ela nunca tem tempo para pensar estrategicamente ou avançar em projetos de longo prazo. “Eu costumo ir de um incêndio para outro “, diz Lorraine, que é gerente de TI da Johns Hopkins University, em Baltimore.

“É da natureza humana” priorizar as emergências – como quando um usuário perde os dados ou não pode se conectar à rede. “Se [os usuários] não pode fazer o seu trabalho, você tem que resolver o problema”, diz Spencer, que suporta 40 usuários.

Ainda assim, ela reconhece que estar constantemente apagando incêndios diminui sua capacidade de reflexão, olhar para os sistemas de TI como um todo e determinar se os recursos de TI estão sendo gastos de forma otimizada.

Spencer acaba fazendo horas extras para atingir seus objetivos, mas ela teme que isso gera expectativas excessivas tanto para si e quanto para o grupo de funcionários de tecnologia.

“Os gerentes de TI tendem a ser pessoas que só rangem os dentes e fazem o que pedem, por isso a expectativa é que você pode fazer milagres o tempo todo,” diz Spencer. “Mas aí você acaba com menos pessoas” em TI.

Spencer acredita que se tivesse mais tempo para analisar melhor seus sistemas, ela teria menos crises para atender e mais tempo para completar tarefas agendadas, permitindo-lhe reduzir o tempo de horas.

O que é necessário para que isso aconteça é mais treinamento do usuário final para que os funcionários possam melhor ajudar a si mesmos. O setor de TI poderia nomear alguém na equipe de funcionários para tratar de assuntos urgentes enquanto outros trabalham em questões mais estratégicas.Spencer diz que seu departamento está trabalhando em algumas dessas soluções, tais como oferecer aos usuários finais com mais formação e oferecendo ferramentas do-it-yourself.

Mau hábito: má administração do tempo

O gerente de TI da Effingham Hospital, Bart Hunter, admite que alguns dos hábitos ruins estão relacionados com a gestão do tempo. Por um lado, ele diz que se concentra demais em projetos futuros que ainda não recebeu autorização da direção. “Estou sempre pensando ‘O que poderia ser ao invés do que é”, diz Hunter.

Além disso, ele tende a adiar a pequenas tarefas que levaria apenas um ou dois minutos para realizar – como lidar com uma solicitação do usuário para um novo cartucho de toner ou colocar um atalho para o Word no desktop de outro.

Hunter acredita que ele poderia resolver seus maus hábitos criando uma agenda, que lhe permitiria completar mais tarefas em um determinado dia.

Ele reconhece que a utilização de uma aplicação lhe daria uma visão geral de todas as tarefas de TI e permitir que ele as classificasse com base na prioridade e para ter certeza de que os trabalhos mais críticos foram realizados. Porém, mesmo uma solução como essa cria uma situação como a história da galinha e do ovo, porque Hunter não teve tempo para pesquisar e testar uma aplicação de programação que se adapta às suas necessidades.

Já Gabrielson, da Redmond, também admite a procrastinação – particularmente quando se trata de fazer a manutenção de rotina e aplicação de patches de segurança. “Às vezes o patch pode causar mais problemas do que resolve. É uma trabalheira, e tendemos a colocá-lo fora”, diz ele, acrescentando que acredita que este é um problema comum em TI.

Aqui, também, a tecnologia pode oferecer uma solução. Gabrielson diz que ele está olhando para pacotes de gerenciamento de patches que automaticamente detectar vulnerabilidades em aplicações e aplicar patches disponíveis sempre que necessário. “Sabemos que precisamos de fazer melhor com ele. Temos ignorado mês de Patch Tuesdays [lançamentos mensais da Microsoft de correções de segurança] no passado, e então você tem que fazê-los todos de uma só vez para se recuperar. Mas durante esse tempo, você poderia estar em risco. ”

A solução

Felizmente, os gerentes de TI estão em uma boa posição para aproveitar seus pontos fortes e enfrentar seus maus hábitos e substituí-los por outros melhores. O processo pode levar tempo, dizem os especialistas, mas em geral é um tempo bem gasto.

“Os gerentes de TI geralmente pode tirar partido da seu senso inato de curiosidade e usar isso para, por exemplo, saber o que as pessoas no negócio realmente precisam, querem ou desejam deles”, diz o consultor Ehling.”Pode ser devagar no início, mas não é de todo impossível, e os benefícios são muitos.”

Bom hábito: Falar com os altos escalões

O gerente de TI da Venchurs, FALA diretamente com o CEO da empresa, Jeff Wyatt. Segundo ele, é uma coisa boa, porque o força a compreender os negócio da empresa, assim como suas tecnologias e fazer a tradução entre as duas. “Quando as coisas se perdem na tradução, é difícil descobrir exatamente o que as pessoas estão procurando”, diz ele. “Há uma arte em traduzir metas de TI e projetos, e isso é importante.”

Jaquay tenta compartilhar esse bom hábito com sua equipe também. Por exemplo, os membros da equipe de TI assistem às reuniões do projeto da empresa fora do seu departamento regularmente. Por exemplo, eles podem se sentar em uma reunião de produção de fábrica para saber o que os obstáculos atuais são e qual o trabalho está na agenda.

Bom hábito: andar pelos corredores

Lorraine Spencer encontrou uma maneira de fazer um bom uso de mau hábito”Eu não posso ficar sentada por muito tempo sozinha em meu escritório”, diz a gerente de projeto da Johns Hopkins.

“Então eu saio e falo com as pessoas com quem trabalho que não são de TI, e descubro as coisas. As pessoas não podem vir até você e dizer-lhe seus problemas”, diz ela, “mas se você perguntar sobre eles, muitas vezes você pode encontrar maneiras de tornar a vida dos usuários mais fácil. ”

“Fazemos um trabalho muito bom aqui, e nós estamos incluídos na equipa de gestão participar de projetos, mas ainda há uma divisão”, diz ela. Se andar pelos corredores podem ajudar a quebrar essas barreiras, então ela figuras é tempo bem gasto.

Fonte: www.cio.com.br.

Físicos conseguem capturar antimatéria por 16 minutos

Antimatter Trapp

This artist's conception shows the ALPHA trap, which captured and stored antihydrogen atoms. CREDIT: Chukman So.

Cientistas fizeram um grande progresso na busca incessante pela antimatéria, um tipo de matéria rara no universo: eles conseguiram “prendê-la” por mais de 16 minutos em laboratório, tempo considerado uma eternidade na física de partículas.

A antimatéria é como uma imagem espelhada da matéria. Para cada partícula de matéria (um átomo de hidrogênio, por exemplo), existe uma partícula de antimatéria correspondente (nesse caso, um átomo anti-hidrogênio) com a mesma massa, mas com carga oposta.

Na verdade, os cientistas disseram que aprisionar átomos de anti-hidrogênio, ou seja, isolar as tais partículas exóticas, se tornou tão rotineiro que eles esperam em breve começar experiências com a substância rara.

“Pegar” a antimatéria é difícil, porque quando ela entra em contato com a matéria, as duas se aniquilam. Assim, um recipiente de antimatéria não pode ser feito de matéria normal, mas geralmente é formado por campos magnéticos.

No novo estudo, os pesquisadores capturaram anti-hidrogênio através da mistura de antiprótons com pósitrons (antielétrons) em uma câmara de vácuo, onde se combinaram em átomos anti-hidrogênio.

Todo o processo ocorreu dentro de uma “garrafa” magnética que tira proveito das propriedades magnéticas dos antiátomos para mantê-los estáveis. Uma garrafa normal, feita de matéria comum, não seria capaz de segurar a antimatéria, porque quando os dois tipos de matéria se encontram, elas se aniquilam.

Depois que os pesquisadores “prenderam” a antimatéria na garrafa magnética, puderam detectar os antiátomos presos através do desligamento do campo magnético, permitindo que as partículas se aniquilassem com a matéria normal, o que cria um flash de luz.

A equipe já conseguiu captar 112 antiátomos nessa nova armadilha, em tempos que variam de um quinto de segundo a mil segundos, ou 16 minutos e 40 segundos. Até hoje, desde o início do projeto, os cientistas capturaram 309 átomos anti-hidrogênio em várias armadilhas.

A esperança dos pesquisadores é que, até 2012, eles tenham uma nova armadilha com acesso a laser para permitir experimentos de espectroscopia nos antiátomos, fornecendo mais informações sobre as propriedades da antimatéria.

Dessa forma, eles estariam mais perto de responder uma questão que tem afligido os físicos: por que há apenas matéria comum em nosso universo?

Os cientistas acreditam que a matéria e a antimatéria foram produzidas em quantidades iguais durante o Big Bang que criou o universo, há 13,6 bilhões anos. No entanto, hoje não há nenhuma evidência de galáxias ou nuvens de antimatéria, e ela é vista raramente e por períodos curtos, por exemplo, durante alguns tipos de decaimento radioativo antes de se aniquilar em uma colisão com matéria normal.

Fonte: LiveScience.