Aula 2: O Método Científico

1. Aula 2: O Método Científico

2. Introdução O que é Ciência? O que chamamos de conhecimento científico? Como separar a Ciência da pseudo-ciência? Isaac Newton (sec XVI) Platão e Aristóteles (sec V aC)

3. O desafio da Astrologia A Astrologia é uma teoria científica? “Uma época da sua vida vem chegando ao fim. Você acha que ultrapassou a pior parte, mas ainda há que melhorar e conseguir a estabilidade de suas conquistas”.

4. A Astrologia é uma Ciência? A Astrologia é uma Ciência porque... • possui métodos e técnicas estabelecidas • Tem teorias e objeto definido • Cada pessoa tem um mapa astral...

5. A Astrologia é uma Ciência? A Astrologia não é uma Ciência • Falta aprovação científica • Qual é a capacidade preditiva? • Quanto mais genérico, menos verificável • Mesmas observações levam a teorias incompatíveis • Mesma teoria leva a diferentes predições • Impossibilidade de separar o observador do fenômeno observado

6. A Astrologia é uma Ciência? • Poder explicativo • Teoria científica precisa dizer porque algo acontece, e não apenas o que acontece... • Resultado precisa ser validado... • Como se vai saber que o “uma época da vida está chegando ao fim?”

7. A Astrologia é uma Ciência? Teoria Científica • Diz o que não pode acontecer. • Validade e precisão • Limitação da nossa capacidade de explicação • Produz o avanço do conhecimento • Eu sei hoje mais do que sabíamos ontem...

8. E o caso da psicologia freudiana? A psicologia freudiana é uma ciência? • Poder explicativo amplo demais • Existe algum comportamento que não pode ser explicado por uma combinação de Id, Ego e super-ego? • “Eu era infeliz e não sabia...” O inconsciente existe?

9. O caso da psicologia freudiana Tema-chave da pesquisa científica • Neurociência • Como é que, de um conjunto de neurônios e conexões, emerge o fenômeno da consciência? • “Em busca de Espinosa” (Antônio Damásio) Psicologia freudiana • Colocou em evidência questões científicas • Provoca problemas científicos não-resolvidos?

10. O que é Ciência? • Busca de explicação racional do universo • Teoria científica • Capaz de explicar um parte do mundo Isaac Newton (sec XVI) Lei da Gravitaçao Universal

11. A Ciência avança… Relatividade Geral A velocidade da luz é o limite de transmissão Gravitação Universal fenômeno instantâneo

12. O que é Ciência? • Começamos na ignorância… • “Tudo é água”, Tales de Mileto • …e acabamos construindo respostas plaúsiveis • Tabela periódica dos elementos químicos • DNA como base de reprodução

13. A Visão de Popper • Karl Popper • Filósofo da ciência mais influente do século XX • Questão central • Problema da demarcação • Separar ciência da não-ciência

14. A Visão de Popper: Conjecturas e Refutações • 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 refutável!! • Conduzir um experimento que possa rejeitar esta teoria • Teoria tem de ser capaz de fazer predição • Observações da realidade são experimentos da teoria

15. Teoria e Observações • Teste de uma novo remédio • Observar o comportamento de ratos em laboratório • Observar as órbitas dos planetas • Arquivo de todas as posições dos planetas a cada dia • Tycho Brahe • Teoria de Copérnico/Newton/Kepler/Galileu é maior que as observações dos planetas • Observações de Brahe foram fundamentais para reforçar a teoria

16. O Método Científico: visão idealizada Questões Problema Hipóteses Observações Metodologia Refutação/ Não-refutação Experimento Analise

17. O metodo científico

18. O Método Científico em Cinco Partes • Observação • Entender seu objeto de estudo tanto quanto sua capacidade de observação permite • Hipótese • Formular uma hipótese a partir da análise dos dados • Previsões • Usar a hipótese para predizer os resultados de novas observações • Experimento • Desenvolver experimentos para testar suas predições. • Repetir os passos de predição e experimentação até reduzir discrepâncias entre teoria e observações. • Teoria • Construir uma teoria que provê um conjunto coerente de proposições que explicam uma classe de fenômenos.

19. O que é um problema? Algo que não pudemos explicar Problemas • Como os planetas se movem? • O que causa o cólera? • O que causou a extinção dos dinossauros? • Ë possível colorir qualquer mapa com apenas 4 cores? A ciência é um processo de solução de problemas.

20. O que é a explicação científica? Desenvolvimento de uma teoria que prevê os fenômenos observados Geoinformação ofere um tipo especial de explicação: conhecimento como construção. Os programas são teorias formais de explanação de fenômenos sociais e naturais. • (re)usáveis em experimentos • Compreensíveis

21. O que é uma hipótese? A semente de uma nova teoria para resolver o problema. Examplos • Os planetas giram em torno do Sol • Cólera é transmitido ao beber água contaminada • Os dinossauros desapareceram por uma mudança climática causada pela queda de um asteróide • Qualquer mapa pode ser colorido com um máximo de 4 cores.

22. O que é um experimento? Um teste reprodutível da hipótese Examplos • Calcular e observar as posições dos planets • Analisar a conexão entre as fontes de água potável e os casos de cólera • Encontrar evidências para o impacto do meteorito • Estabelecer um procedimento formal que permita colorir qualquer mapa

23. O método científico na prática • Hipóteses precisam ser refutáveis(o que nem sempre é o objetivo do trabalho) • Os experimentos precisam ser reprodutíveis • Os resultados precisam ser comunicados • Os métodos e resultados precisam ser criticados • „war stories“ não são científicas

24. Como achar um bom problema • Definir seu problema é a parte mais difícil • Seja modesto! • Concentre-se em achar um problema bem-definido • Clareza é fundamental (i.e., escrever sempre!)

25. Como projetar experimentos • Requisitos de uma boa metodologia • fornecer evidências a favor e contra a hipótese • incluir um ou mais experimentos • ser inovadora no caso de um doutorado

26. Escopo de Atuação • Programas de pos-graduação • Sensoriamento Remoto • Computação Aplicada (Ciência da Computação) • Algumas questões • O Sensoriamento Remoto é uma ciência ou uma técnica? • Qual o fundamento metodológico de uma tese em SR? • A Computação é uma ciência ou uma técnica? • Qual o fundamento metodológico de uma tese em CC?

27. Tipos de Pesquisa • Nem toda pesquisa é feita da mesma forma • Os métodos de pesquisa são bem diversos dependendo do campo de conhecimento • Quais são os tipos mais comuns de pesquisa no ambiente do INPE?

28. Sensoriamento Remoto • Remote Sensing involves gathering data and information about the physical "world" by detecting and measuring radiation, particles, and fields associated with objects located beyond the immediate vicinity of the sensor device(s). • Remote Sensing is a technology for sampling electromagnetic radiation to acquire and interpret non-immediate geospatial data from which to extract information about features, objects, and classes on the Earth's land surface, oceans, and atmosphere.

29. Sensoriamento Remoto • Conhecer física do imageamento • Tipo do sensor • Comportamento espectral do alvo • Conhecer objetos estudados • Domínio do conhecimento – disciplinas específicas • Características dos objetos • Problema da resolução temporal • Objetos interessantes – variam no tempo • Imagem é uma retrato num instante de tempo

30. Sensoriamento Remoto: Ciência ou Técnica? • Ciência do Sensoriamento Remoto • Comportamento Espectral de Alvos • Física de Radiação • Construção de Detectores e Sensores • Análise de Desempenho dos Sensores • Processamento de Imagens de Sensores Remotos • Aplicações Emergentes • Imagens Superespectrais e hiperespectrais

31. Organização tradicional de Teses em SR • Introdução • Revisão Bibliográfica (opcional) • Descrição da Área de Estudo • Materiais e Métodos • Resultados • Conclusões e Estudos Futuros • Até que ponto esta organização reflete um trabalho científico ou um simples relatório de projeto?

32. Estrutura das teses de SR • Justifica o artigo “Is the scientific paper a fraud?” • A tese de Sensoriamento Remoto (na forma inpeana dos orientadores) é uma fraude! • Apresenta a metodologia como uma “inspiração divina” • Fraude conceitual: não explica o que realmente aconteceu! • Consequência: leitor (aluno) não consegue entender como o trabalho foi feito.

33. Organização melhorada de Teses em SR • Introdução • Problema científico (questão e contribuição esperada) • Metodologia • Revisão bibliográfica • Indicação da contribuição da tese • Experimento (Estudo de Caso) • Descrição da Área de Estudo (Materiais) • Conclusões e Estudos Futuros • Separar materiais e métodos! • Vantagem: contribuição teórica fica destacada

34. O que fazer se seu orientador é conservador? • Melhorar a estrutura padrão • Escrever a introdução como muito cuidado • Destacar sua contribuição • Separar os materiais e métodos • Coloque os métodos antes dos materiais • Dê o paper do Medawar para o orientador ler!

35. Temas de Trabalho • Sensoriamento Remoto • Experimentação com dados em campo • Geoinformação • Organização de dados e conceitos • Computação • Construção de artefatos

36. Exemplos de Temas de Tese • Murilo: Áreas de Risco para Raiva em Áreas Rurais • Explicar a ocorrência da raiva através da análise espacial da distribuição dos morcegos hematófagos e dos animais afetados • Marcelo: Análise da Criminalidade em São Paulo • A partir de indicadores intra-urbanos, é possível determinar áreas de risco para certos tipos de criminalidade • Hipótese implícita: seu processo de análise permitirá ter acesso a dados socioeconômicos que até pouco tempo não estavam disponíveis e poderemos mudar as conjecturas sobre criminalidade

37. Exemplos de Temas de Tese • Delano: Prospecção de Hidrocarbonetos na Amazônia • “Utilização da imagem TM integrado num ambiente de geoprocessamento para identificação de possíveis áreas de petróleo e gás” • Hipótese • É possível observar fenômenos naturais de forma indireta pelos seus efeitos sobre outras propriedades do ambiente (relação causa-efeito) • Através de uma medida multiespectral é possível discriminar entre diferentes fenômenos naturais porque as características físico-quimicas dos materiais são diferentes para diferentes comprimentos (causa-efeito) • Cadeia de relações de causa-efeito • Conjectura - modelo prospectivo (sofisticado) representável computacional

38. Estrutura de Teses em Computação • Computation is synthetic in the sense that many of the phenomena computer scientists and engineers study are created by humans rather than occurring naturally in the physical world. • Fred Brooks • When one discovers a fact about nature, it is a contribution per se, no matter how small. Since anyone can create something new [in a synthetic field], that alone does not establish a contribution. Rather, one must show that the creation is “better”.

39. Estrutura de Teses em Computação • Brooks noted that researchers in a synthetic field must establish that their creation is better. • “Better” can mean many things • “solves a problem in less time,” • “solves a larger class of problems,” • “is more efficient of resources,” • “is more expressive by some criterion,” • “is more visually appealing in the case of graphics,” • “presents a totally new capability,” etc.

40. Estrutura de Teses em Computação • A key point about this type of research is that the “better” property is not simply an observation. Rather, the research will postulate that a new idea — a mechanism, process, algorithm, representation, protocol, data structure, methodology, language, optimization or simplification, model, etc. — will lead to a “better” result. • For researchers in the field, making the connection between the idea and the improvement is as important as quantifying how much the improvement is. The contribution is the idea, and is generally a component of a larger computational system.

41. De que vale a integração num ambiente de geoprocessamento? • É o ponto principal dos trabalhos (raiva, homícidios, detecção de hidrocarbonetos)? • Qual o papel da “integração num ambiente de geoprocessamento”? • Ferramenta de observação e de inferência • Vai dar para determinar um modelo de risco para a raiva • O que acontece quando passamos dos conceitos para um modelo de dados computacional? • Transformar visão de mundo em idéias • Transformar idéias em modelo quantitativo formal (escolha de uma representação computacional)

42. De que vale a integração num ambiente de geoprocessamento? • O que há de comum entre raiva, homicídios e óleo? • Construção de um modelo de dados para representar computacionalmente um fenômeno • Escolha de atributos (baseados em pressupostos) • Escolha de representação do espaço • Escolha de procedimentos computacionais que geram uma superficie de resposta (partição do espaço) • Análise do resultado (refutabilidade) • Conhecimento como construção • Materialização de conceitos em modelos de inferência • Grande número de pressupostos (devem ser evidenciados)

43. Pesquisa Teórica ou Pesquisa Aplicada? “Minha convicção pessoal é que a separação do trabalho teórico da prática é artificial. Muito do trabalho prático feito em Computação não tem solidez porque as pessoas que o fazem não tem uma compreensão objetiva dos princípios fundamentais de sua área. Boa parte da pesquisa teórica e abstrata é estéril por não ter ponto de contacto com a realidade. Todos os grupos de pesquisa em Computação deveriam criar uma atmosfera em que esta separação não venha a ocorrer”. Tony Hoare