Aula 3 o m todo cient fico
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Aula 3: O Método Científico PowerPoint PPT Presentation


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Aula 3: O Método Científico. Introdução. O que é conhecimento? O conhecimento é possível? Se o conhecimento é possível, Como reconhecer quando sabemos algo? Como adquirir conhecimento? O que é Ciência? O que chamamos de conhecimento científico? Como separar a Ciência da pseudo-ciência?.

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Aula 3: O Método Científico

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Presentation Transcript


Aula 3 o m todo cient fico

Aula 3: O Método Científico


Introdu o

Introdução

  • O que é conhecimento?

  • O conhecimento é possível?

  • Se o conhecimento é possível,

    • Como reconhecer quando sabemos algo?

    • Como adquirir conhecimento?

  • O que é Ciência?

    • O que chamamos de conhecimento científico?

    • Como separar a Ciência da pseudo-ciência?


O que ci ncia

O que é Ciência?

  • Busca de explicação racional do universo

  • Teoria científica

    • Capaz de explicar o mundo

  • Começamos na ignorância…

    • “Tudo é água”, Tales de Mileto

  • …e acabamos construindo respostas plaúsiveis

    • Tabela periódica dos elementos químicos


A vis o de popper

A Visão de Popper

  • Karl Popper

    • Filósofo da ciência mais influente do século XX

  • Questão central

    • Problema da demarcação

      • Separar ciência da não-ciência

  • Constatação básica: A Ciência evolui!

    • Cosmologia

    • Newton: lei da gravitação universal

    • Einstein: teoria da relatividade

    • Há muito ainda que não sabemos? O Big-bang existiu mesmo?


A vis o de popper1

A Visão de Popper

  • Teorias como conjecturas

    • Afirmações plausíveis sobre o universo

    • Podem ser submetidas a testes críticos

    • Nunca podemos saber se são verdadeiras ou não

  • Teorias devem poder ser sujeitas a testes

    • Uma teoria deve ser falsificável!!

    • Conduzir um experimento que possa rejeitar esta teoria

  • Teoria tem de ser capaz de fazer predição

    • Observações da realidade são experimentos da teoria


O m todo cient fico em quatro partes

O Método Científico em Quatro Partes

  • Observation

    • Scientific investigation begins when a scientist has observed some event or characteristic of the world around us and wants to explain it. “First of all, the scientist tries to learn as much about a subject as time—or funding—allows. This requires a thorough study of the available literature, gathering information and data from a variety of sources, discussions with colleagues, and a lot of thinking”

  • Formulation of a hypothesis

    • Observations lead to questions about the nature of the world, writes Anthony Carpi, Ph.D.: “In attempting to answer a question about the nature of the world, a scientist will form a hypothesis (or some would say a guess) regarding the question's answer” “After data has been collected and analyzed, the scientist formulates a hypothesis. It may be a short leap of logic, or an intuitive leap of faith”

  • Prediction

    • The scientist then uses the hypothesis “to predict the existence of other phenomena, or to predict quantitatively the results of new observations,” says Frank Wolfs, a physics professor at the University of Rochester

  • Experimentation

    • Next, the scientist develops an experiment to test the predictions. “Of all the steps in the scientific method, the one that truly separates science from other disciplines is the process of experimentation. In order to prove, or disprove, a hypothesis, a scientist will design an experiment to test the hypothesis” (Carpi).

  • Consistency

    • Finally, the scientist will “[r]epeat steps 3 and 4 until there are no discrepancies between theory and experiment and/or observation. When consistency is obtained the hypothesis becomes a theory and provides a coherent set of propositions which explain a class of phenomena. A theory is then a framework within which observations are explained and predictions are made”


Uma vis o idealizada do m todo cient fico

Uma visão idealizada do método científico

Conjecturas

Teoria

Consistentes

Observações

Hipóteses

Previsões

Modificar

Hipótese

Experimentos


O que quer dizer ter uma teoria

O que quer dizer “ter uma teoria”?

  • Uma pessoa A tem uma teoria T se ele não sabe se T é verdadeiro, mas acredita que T é plausível

  • Componentes de uma teoria científica T

    • Conjunto de proposições plausíveis

    • Capazes de ser expressas de forma sistemática

    • (Popper) capazes de ser refutadas

  • Todo trabalho científico se propõe a ser:

    • Exposição de uma teoria nova

    • Confirmação de uma teoria com um experimento

    • Refutação de uma teoria

    • Extensão de uma teoria existente


Tipos de teoria rapoport

Tipos de Teoria (Rapoport)

  • Teorias matemáticas de movimento

    • Noções de transição de estado e de movimento

    • Equações da gravitação (Newton e Einstein)

  • Teoria de equilíbrio

    • Não tem transição de fase

    • Termodinâmica clássica, ótica

  • Teorias estocásticas

    • Eventos e distribuições

    • Amostragem e validação estatística

      • Genética, Ecologia, Epidemiologia, Demografia

      • Inclui fenômenos localizados no espaço


Tipos de teoria rapoport1

Tipos de Teoria (Rapoport)

  • Teorias qualitativas

    • Classificação de termos de forma heurística

    • Alguma base para experimento de campo

    • Exclusão Social, Ciência do Comportamento

  • Teorias taxonômicas

    • Classificação biológica

  • Teorias históricas

    • Explicação de fatos

    • Busca de fontes primárias e secundárias

    • Estabelecimento de contexto

    • Relações causa-efeito


Popper tr s vis es do conhecimento

Popper: Três Visões do Conhecimento

  • Essencialismo (“conhecimento como essência”)

    • Conhecimento consiste em descrições “verdadeiras”

    • É possível estabelecer a verdade “final”

    • Melhores teorias descrevem a “essência”

      • Conhecimento que está além das aparências

  • Problemas

    • Não abre espaço para o avanço do conhecimento

      • Rejeição de teorias

      • Várias teorias plausíveis sobre um assunto

    • Não resolve o problema da demarcação


Popper tr s vis es do conhecimento1

Popper: Três Visões do Conhecimento

  • Instrumentalismo

    • Teorias são meros instrumentos que permitem explicar fenômenos da natureza

    • Conjunto de instruções para derivar afirmações “científicas”

  • Situação comum

    • Observações como representações indiretas do fenômeno

    • Teorias são explicações plausíveis das observações

    • Não estão afirmando conceitos sobre a natureza

  • Casos

    • Uso computador como instrumento de representação

      • Uso de técnicas auto-referentes (“estatística kappa”)

    • Muito comum


Popper tr s vis es de conhecimento

Popper: Três Visões de Conhecimento

  • Rejeição do instrumentalismo

    • Instrumentalismo implica na impossibilidade do conhecimento da natureza

    • Teorias instrumentalistas são regras para produzir resultados

    • Abordagem não permite a rejeição da teoria

  • Teorias como conjecturas

    • A busca do conhecimento é possível

    • Nós nunca “chegaremos lá...”

      • Mas podemos “ficar bem perto...”


Popper motiva o

Popper: Motivação

  • Contrário ao relativismo em Ciência

  • Relativismo

    • Ciências humanas

      • “escolas de pensamento”: positivismo, marxismo, estruturalismo, pós-modernismo (“auto-consistência”)

      • “rejeição” da observação (medidas)

    • Interface ciências humanas – ciências exatas

      • Tensão entre ‘descritivo’ e ‘quantitativo’


Questionamentos da vis o de popper

Questionamentos da Visão de Popper

  • Thomas Kuhn

    • A Estrutura das Revoluções Científicas

  • Paul Feyrabend

    • Contra o Método

  • Jurgen Habermas

    • Conhecimento e Interesse

    • Ciência e Técnica como Ideologia


Anexos geografia e geoprocessamento

Anexos – Geografia e Geoprocessamento


O que tem os ge grafos a aprender com os geoprocessadores

O que tem os geógrafos a aprender com os geoprocessadores?

  • Pergunte a um geográfo o que ele sabe sobre:

    • Representação matricial/vetorial

    • SPRING, IDRISI, ARC/VIEW,...

    • Bancos de dados espaciais

    • Autocorrelação espacial e krigeagem

    • Lógica nebulosa (“fuzzy logic”)


O que tem os geoprocessadores a aprender com os ge grafos

O que tem os geoprocessadores a aprender com os geógrafos ?

  • Pergunte a um geoprocessador o que ele sabe sobre:

    • Hartshorne e a “unidade-área”

    • Hagerstrand e a difusão da inovação

    • Milton Santos e a “rugosidade do espaço”

    • Harvey e a compressão do espaço-tempo


O que tem os geoprocessadores a aprender com os ge grafos1

O que tem os geoprocessadores a aprender com os geógrafos ?

  • Conceito de espaço utilizado em GIS de hoje

    • espaço cartográfico (“absoluto”) fixo no tempo

    • privilegia a forma, mas não a função

    • representa estruturas, mas não processos

  • Conceitos da teoria geográfica

    • podem ajudar a guiar uma nova geração de GIS

  • Limites da aplicação da teoria geográfica

    • representação computacional


Desafios epistemol gicos

Desafios Epistemológicos

  • O que tem os geoprocessadores a aprender com a teoria geográfica ?

  • Teoria Geográfica - conceito de espaço

    • Geografia Idiográfica (Hartshorne, Ritter)

    • Geografia Quantitativa (Berry, Marble, Haggett)

    • Geografia Crítica (M. Santos, Y. Lacoste)

    • Geografia do Tempo (Hagerstrand)

  • Qual é o espaço realizado pela tecnologia de GIS?


A geografia idiogr fica e o gis

A Geografia Idiográfica e o GIS

  • Espaço em Hartshorne

    • Conceito fundamental - unicidade

    • Idéia de “unidade-área” - partição singular do espaço geográfico (base da classificação)

  • Expressão computacional

    • Repres.- Polígono como delimitador da região (e seus atributos)

    • Instrumento de análise - consulta espacial e operações booleanas

    • Exemplo - metodologia do ZEE (meio físico)


Utb como express o do unidade rea

UTB como Expressão do Unidade-Área

Praia de Boiçucanga

Praia Brava

Exemplo de Unidade Territorial Básica - UTB


A geografia quantitativa e o gis

A Geografia Quantitativa e o GIS

  • Motivação da Geografia Quantitativa (Teóretica)

    • Aplicação do “método hipotético-dedutivo”

    • Proposição de modelos e teorias

    • Suporte ao critério da refutabilidade (Popper)

  • O espaço em Harvey e Chorley

    • ênfase em fenômenos mensuráveis

    • estudo da distribuições espaciais (eventos, amostras e áreas)


A geografia quantitativa e o gis1

A Geografia Quantitativa e o GIS

  • Ênfase computacional

    • Uso intensivo da tecnologia de GIS

    • Integração com Estatística Espacial

    • Técnicas de Inteligência Artificial: Lógica Fuzzy, Redes Neurais, Automatos Celulares


A geografia quantitativa e o gis2

A Geografia Quantitativa e o GIS

  • Expressão computacional da Geog. Quant.

    • repres. básica - superfície (MNT)

    • conceitos - autocorrelação espacial e processo estacionário

    • inst. análise - geoestatística e lógica “fuzzy”

    • exemplo - Krigeagem


Mapas s o mentirosos

894.0

695.6

Mapas são Mentirosos...


Mapas s o mentirosos quanto

99.0

7.8

894.0

695.6

Mapas são Mentirosos... Quanto ?


Espa o como elemento de an lise

Espaço como Elemento de Análise

Espaço como uma subdivisão planar

Espaço como uma superfície contínua


Espa o como elemento de an lise1

Espaço como Elemento de Análise

“Bolsões” de exclusão/inclusão social em São Paulo


A geografia quantitativa e o gis3

A Geografia Quantitativa e o GIS

  • Limites da atual geração de GIS

    • Modelos estáticos da realidade

  • Desafio para SIGs

    • transformar sistemas estáticos em ferramentas de modelagem dos processos espaço-temporais

  • Dificuldades

    • mundo real X representação computacional

    • modelos realistas de processos físicos e socio-econômicos

    • visualização X apresentação espaço-temporal


Modelos din micos

Modelos Dinâmicos

  • Célula: localização

  • Input: processo ocorre no lugar (ex. chuva)

  • Função: entrada -> estado

f ( I (t) )

f ( I (t+1) )

f ( I (t+2) )

f ( I (tn ))

F

F

. .


A geografia cr tica e o gis

A Geografia Crítica e o GIS

  • Visão crítica das técnicas quantitativas

    • não explicam os processos sócio-econômicos

    • não captam as intenções dos agentes sociais

    • baseadas no espaço cartesiano (“absoluto”)

  • Compressão do espaço-tempo (Harvey)

    • e.g. distância São Paulo - Rio

      • 1822 - 1 semana

      • 1870 - 10 horas

      • 1950 - 1 hora

      • 2000 - 10 segundos


A geografia cr tica e o gis1

A Geografia Crítica e o GIS

  • Compressão do espaço-tempo

    • limitações do espaço absoluto

    • “espaços de geometria variável” (Castells)

  • Novas concepções do espaço

    • “geografia das redes” (M. Santos)

    • “espaço relacional” (D. Harvey)


A geografia cr tica e o gis2

A Geografia Crítica e o GIS

  • O Espaço em Milton Santos

    • “Sistema de objetos, sistema de ações”

    • “Conjunto de fixos e fluxos”

    • conceitos fundamentais: rede, rugosidade do espaço, processos espaço-temporais


A geografia cr tica e o gis3

A Geografia Crítica e o GIS

  • Porque o espaço de M. Santos é relevante para o GIS?

    • Geografia Humana : requer a representação dos conceitos de intenção e ação

    • Libertação da tirania do espaço “cartográfico”

    • Construção de uma “geografia das redes”


A geografia cr tica e o gis4

A Geografia Crítica e o GIS

  • É possível representar “sistemas de objetos e sistemas de ações” ?

    • Sistemas de objetos

      • relacionamentos dinâmicos e dependentes de contexto

    • Sistemas de ações

      • modelos funcionais não são suficientes

      • técnicas de representação de conhecimento

    • Relacionamentos entre objetos e ações

      • Espaços não-cartográficos


Teoria geogr fica e geoinforma o

Teoria Geográfica e GeoInformação


O gis um instrumento positivista

O GIS é um instrumento positivista ?

  • Atual geração de GIS

    • impõe um modelo cartográfico do espaço

  • Tecnologia como instrumento de libertação

    • autonomia tecnológica

      • disponibilidade de software (SPRING)

      • capacidade de desenvolvimento de novas gerações de GIS


  • Em conclus o rumo a novas gera es de gis

    Em Conclusão: Rumo a novas gerações de GIS

    • GIS hoje

      • “sistemas cartográficos de informação”

    • Futuras gerações de GIS

      • incorporar modelos espaço-temporais

      • suporte para diferentes concepções do espaço

      • espaços não-cartográficos ?

    • Manutenção de visão crítica

      • diálogo permanente entre Teoria Geográfica e Ciência da Informação Espacial


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