Implicações epistemológicas do uso de massiva quantidade de dados no processo de descoberta científica

• Processo: 20/03134-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Humanas - Filosofia - Epistemologia
• Pesquisador responsável: Maria Eunice Quilici Gonzalez
• Beneficiário: Mariana Vitti Rodrigues
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia e Ciências (FFC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Marília. Marília , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 23/01408-5 - Descoberta por abdução e serendipidade no contexto das práticas de ciência aberta, BE.EP.PD
• Assunto(s): Informação Pesquisa científica Big data Semiótica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: abdução | big data | descoberta científica | informação | semiótica | Filosofia da Informação

Resumo

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. (AU)