O Conhecimento como Construcao: A Epistemologia da Representacao Computacional de Conceitos...
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O Conhecimento como Construcao: A Epistemologia da Representacao Computacional de Conceitos
Multidisciplinares
Mesa Redonda “Diversidade na Ciência III”, Unicamp, Campinas, agosto de 2004
Gilberto Câmara Coordenação de Observação da Terra – INPECEDEST – Centro de Estudos de Desigualdades Socioterritoriais
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CEDEST
Centro de Estudos de Desigualdades Socio-Territoriais Projeto Financiado pela FAPESP (2001-2004)
Missão CEDEST Investigar as desigualdades socioterritoriais através de análise
espacial para construir indicadores de diagnóstico e predição em políticas sociais.
Estabelecer um diálogo permanente entre análise sociológica e técnicas matemático-computacionais, para uma crítica substantiva e subjetiva dos procedimentos analíticos.
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Sobre o Conceito de Representação
“Olhos de Madeira” (Carlo Ginzburg)
Représentation - manequins de cera exibidos junto ao cadáver dos reis franceses e ingleses durante as cerimônias funerárias (século XIII).
Manequim - lembrar aos presentes que o rei havia assumido uma outra forma e que uma nova vida se iniciava para o morto.
Apesar de morto o rei continuaria presente (“re + présentation”).
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Representação Computacional
Forma abstrata de descrição do mundo
Representação: aproximação da realidade por meio de Desenhos e Mapas Palavras Imagens Medidas
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Colocando o Mundo no Computador
Medidas
Palavras (definições)
Imagens
Desenhos e Mapas
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Colocando o Mundo no Computador
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Colocando o Mundo no Computador
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Colocando o Mundo no Computador
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Entity
LocationPhysicalobject
Livingbeing
Amountof
matter Socialentity
Group
Geographicalregion
FruitAnimal Country
Groupof
people
AppleLepidopteran Vertebrate
Organization
PersonCaterpillar Butterfly
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Representações Computacionais do Espaço
Objetos Regiões poligonais
“Topografias” Superfícies Imagens
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Para que servem as representações?
“O problema da transposição de uma dada teoria ou de conceitos para as representações computacionais não é diferente nem maior do que a também necessária transposição que precisamos fazer no caso de uma representação verbal ou escrita qualquer. (...) Toda representação encerra um processo de redução do mundo, quer o tomemos como uma unidade real ou potencial. O trabalho com a linguagem verbal ou escrita talvez possibilite uma apreensão mais abrangente da realidade do que a linguagem do cálculo ou de grandezas mensuráveis” (Gomes 2002)
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Um Paralelo com a Estética
Gombrich – Da Imitação da Natureza à Autonomia Criativa No Egito dos faraós e na China ancestral, era costume depositar
cavalos ou servos de barro em túmulos, para servir ao morto no além
A arte é uma cópia do real?
Porque aceitamos uma relação “sujeito-objeto” no caso de sistemas de informação?
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Representando o Espaço: A Tradição Ocidental
Teoria da Perspectiva Renascença (Alberti) Ideal de verossimilhança entre a imagem e o
mundo Projeção da realidade através de um
reticulado
Realizações Mapas Imagens Pinturas
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Representando o Espaço: A Tradição Ocidental
O artista e seu modelo – uma visão idealizada?
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Como representar a realidade?
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Quo Vadis, Multidisciplinaridade?
Chá de academia reuniões informais de pesquisadores “educação para ouvir”
Pragmática problema complexo que sirva de foco de atenção e aplicação
dos conhecimentos disciplinares
Paradigmática novas “matrizes disciplinares” abarcando diversas disciplinas Funciona “a priori” ou “a posteriori”? Caso da Bioquímica e da Ciência Ambiental
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Transpondo o Fosso Epistemológico
Os exemplos virtuosos em Ciências Naturais servem de incentivo para projetos multidisciplinares transpor o fosso epistemológico que se criou entre as Ciências
Naturais e as Humanas
Qual o papel das representações computacionais? Falácia da reificação
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Motivação
A exclusão social existe?
Como podemos representar quantitativamente conceitos sociológicos como ‘exclusão social’, ‘vulnerabilidade’, ‘desigualdade’?
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Motivação
O que exatamente acontece quando buscamos representações computacionais para conceitos como ‘exclusão social’, ‘vulnerabilidade’, ‘desigualdade’?
Será que o ambiente computacional engendra processos de descoberta e invenção distintos das metodologias tradicionais das ciências sociais?
Que critérios deve satisfazer um conceito sociológico para que seja utilizável em estudos quantitativos para subsidiar políticas públicas universais e territoriais?
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Como representar conceitos socio-territoriais?
O conceito deve ser passível de ser associado a propriedades mensuráveis.
Estas propriedades devem ser medidas no território e devem permitir diferenciação entre a população estudada.
Os resultados quantitativos e os modelos matemáticos utilizados devem ser validados em estudos de campo, que devem incluir dimensões objetivas e subjetivas do problema.
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Conhecimento como Construção
Especialistas de áreas de Políticas Públicas Teorias gerais sobre os fenômenos Conceitos organizadores de sua pesquisa (como ‘exclusão’ ou
‘vulnerabilidade’).
Dos conceitos para a representação computacional Modelos inferenciais quantitativos. Testes de validação e de corroboração com Análise Espacial.
Uso dos resultados numéricos Corroborar ou ajudar a rejeitar conceitos sociológicos
qualitativos.
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Teorias Sociológicas
Conceitos Qualitativos
RepresentaçõesQuantitativas
Hipóteses Testáveis
Análise Espacial
Conhecimento como Construção
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Espaço como Elemento de Análise
“Primeira Lei da Geografia” “Todas as coisas se parecem, coisas mais próximas são mais
parecidas que aquelas mais distantes” (Tobler) Como medir a semelhança entre objetos no espaço ?
Variabilidade Espacial Aumento da variância de uma grandeza com a distância
(variograma e correlograma) Grau de similaridade entre vizinhos (índices de autocorrelação
espacial)
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Eventos / Amostras
Superfícies / Grades Regulares
Dados de Área- Polígonos
Redes e Dados de Fluxo
X,Y,ZX,Y,Z X,Y,Z
X,Y,Z
X,Y,Z
Dos Dados às Representações
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Fotos AéreasFotos Aéreas
Favela da maré, Rio de Janeiro - 2001
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São Paulo - 96 districts per capita income
São Paulo – 270 survey areas per capita income
Mapas Coropléticos
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Social Exclusion 1995
iex
Superfícies de Tendência
Social Exclusion 2002
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Fluxos
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Topografia Social: Das Áreas às Superfícies
Boa parte dos estudos de políticas públicas está associada a fenômenos contínuos no espaço Risco de homicídio Densidade demográfica Distribuição de renda
Dados sócio-econômicos são coletados pontualmente, mas agregados por partição espacial Setor censitário, distritos, municípios Particões espaciais são unidades de coleta e não unidades de
análise
Agregamento de dados em regiões esconde variações internas, e pode criar limites artificiais
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Topografia Social:Percepções do Espaço
Espaço como uma subdivisão planar
Espaço como uma superfície contínua
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pontos / amostras
superfície contínua / grade
dados agrupados por áreas / polígonos
X,Y,Z
X,Y,Z
X,Y,ZX,Y,Z
X,Y,Z
geração de centróides
interpolação
POPULAÇÃO EM GRADES REGULARESDas Áreas às Superfícies
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Models of Discrete Spatial Variation
Taxas de Leishmaniose Visceral (1997/1998) .casos por 100 mil habitantes .
200 a 250 (1)150 a 200 (2)100 a 150 (1)50 a 100 (4)10 a 50 (29)5 a 10 (16)1 a 5 (43)
< 1 (19)
Random variable in
area i iY
iZ
• n° of ill people
• n° of newborn babies
• per capita income
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Models of Continuous Spatial Variation
Sampling stations in locations marked by
Temperature, Water ph, soil acidity...
Location to predict value: shown as
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From Areas to Surfaces
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Como Interpolar as Superfícies?
Métodos não-paramétricos (“data-driven”) Não fazem hipóteses sobre modelos estatísticos “Deixe os dados falarem”
Métodos paramétricos simples Geoestatística “ordinária” Comportamento simplificado (“estacionário”) Distribuições simples (gaussianas)
Métodos paramétricos gerais Distribuições arbitrárias (e.g., binomial, Poisson) “model-based geostatistics”
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Aplicação / Dados Estatísticos
Variografia de Risco
Correção do variograma para levar em conta a exposição relativa de cada área
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Aplicação / Comparação entre Superfícies Obtidas por Krigeagem Ordinária e Binomial no ano de 1996
KrigeagemOrdinária
KrigeagemBinomial
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Aplicação / Comparação entre Superfícies Obtidas por Krigeagem Ordinária e Binomial no ano de 1999
KrigeagemOrdinária
KrigeagemBinomial
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Técnica de análise exploratória
Extensão do modelo de regressão tradicional para o modelo com parâmetros estimados localmente.
Betas variam espacialmente
Exemplo: Relação entre homicídios e analfabetismo em São Paulo
Regressão Espacialmente Ponderada
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0
10
20
30
40
50
60
70
Tx_homic
Tx_homic = count homicide events (2001) *100.000 population (census, 2000)
Taxa de homicídos
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0
10
20
30
40
50
60
Porcentagem de chefes de família analfabetos
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Modelo geral
Modelo espacial
)_(%_ 10 AnalfXHOMTX
)_(%),(),(_ 10 AnalfXvuvuHOMTX iiii
R2 = 0.356
R2 = 0.699
Regressão espacialmente Regressão espacialmente ponderadaponderada
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Variação Espacial dos Fatores (Betas)
Regressão Espacial: indica diferenças significativas na relação entre taxas de homicídio e chefes de família analfabetos em São Paulo
![Page 44: O Conhecimento como Construcao: A Epistemologia da Representacao Computacional de Conceitos Multidisciplinares Mesa Redonda Diversidade na Ciência III,](https://reader035.fdocument.pub/reader035/viewer/2022062623/552fc10e497959413d8c4fdb/html5/thumbnails/44.jpg)
A Utilização dos Setores Censitários
Identificar variações Intra-
Distritais
Exige adaptações
Potencializa o efeitode outliers e de setores
discrepantes em relação ao entorno
Aumenta a Variabilidade
espacial dos dados
A Questão da EscalaA Questão da Escala
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População >60 anos
População não alfabetizada
Renda per capita
EFEITOS DE ESCALA
270 ZONAS OD97 DO MSP
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EFEITOS DE ESCALA
População >60 anos
População não alfabetizada
Renda per capita
96 DISTRITOS DO MSP
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População >60 anos
População não alfabetizada
Renda per capita
EFEITOS DE ESCALA
96 ZONAS RENDA HOMOGENEAS DO MSP
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EFEITOS DE ESCALA
ZONAS OD97
DISTRITOS
ZONAS
RENDA
A) Porcentagem da população com 60 anos ou mais
B) Porcentagem da população não alfabetizada
C) Renda individual per capita em reais *
VARIÁVEIS
Comparação entre as matrizes de correlação para as variáveis selecionadas
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Diferenciação do Espaço: Regionalização
Reagregar N pequenas áreas (a mais fina resolução disponível) em M regiões maiores de maneira a reduzir os efeitos de escala.
Uma solução possível Algoritmos de agregação com restrições espaciais SKATER (Renato Assunção e equipe LESTE/UFMG) Otimização do SKATER em ambiente de SIG (Marcos Neves e
equipe INPE)
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Regionalização: Mapas como Grafos
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Regionalização: Mapas como Grafos
Agregamento em áreas Agregamento em áreas com restriçãode população mínima
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Relógios, Nuvens ou Formigas?
Relógios Paradigmas: lei de Newton (leis físicas que governam o mundo)
Nuvens Modelos estocásticos Suporte: Teoria de sistemas caóticos
Formigas Modelos emergentes Suporte: teoria de sistemas complexos Exemplos: automata celulares
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Podemos conhecer o passado….
Estimativa do Desmatamento da Amazônia (INPE)
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O que nos reserva o futuro?
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Modelos de Uso da Terra: Áreas Previstas de Expansão do Desmatamento
Terra do Meio, Pará State
South of Amazonas State
Hot-spots map for Model 7:(lighter cells have regression residual < -0.4)
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Categorias de fatores candidatos(~ 90 variáveis)
Demográficos Densidade populacional e migração.
Estrutura Agrária Indicadores de distribuição de terras entre pequenos, médios e grandes estabelecimentos rurais (em número e área).
Acessibilidade e conexão a mercados
Medidas de conexão a mercados nacionais e portos via rede viária.
Distância a estradas, rios e centros urbanos.
Políticos Assentamentos, áreas de proteção e crédito.
Atividades econômicas Distância a pólos madeireiros e depósitos minerais.
Ambientais Qualidade do solo (fertilidade, textura), relevo e clima (precipitação, umidade, temperatura).
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Fatores Correlacionados ao Desmatamento Sete fatores estão relacionados à variação de 83% das taxas de
desmatamento na Amazônia nos últimos anos:
(a) Estrutura Agrária (2 fatores): percental de área ocupada por grandes fazendas e número de pequenas propriedades.
(b) Ocupação Populacional (1 fatores): densidade de população.
(c) Condições do Meio Físico (2 fatores): Precipitação média e percentual de solos férteis.
(d) Infraestrutura (1 fator): distância a estradas.
(e) Presença do Estado (1 fator): percentagem de áreas indígenas
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Ambientes Computacionais para Modelagem
Espaços celulares
Componentes conjunto de células georeferenciadas identificador único vários atributos por células matriz genérica de proximidade - GPM
superfície discreta de células retangulares multivaloradas possivelmente não contíguas
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O modelo ambiental
Um ambiente possui 3 submodelos: Modelo Espacial: espaços celulares + regiões + GPM Modelo Comportamental: teoria de sistemas + autômatos celulares híbridos + agentes situados Modelo Temporal: simulador de eventos discretos definidos de forma recorrente
A estrutura espacial e temporal é compartilhada por vários agentes.
GIS
E1
E2
E3possui
é um
E4
proprietário
espaço
trator
desmata
• cobertura• uso• tipo de solo
• custo• capacidade• depreciação• posição
• f(‘floresta’, trator) ‘solo exposto’como?
• g(‘floresta’, trator ) ‘pasto’
Desmatamento
• renda X
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A estrutura do espaço é heterogênea
UU
U
Ambientes definidos de forma recorrente
Porções distintas do espaço podem ter escalas diferentes
É possível construir modelos multiescalas
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Ambiente Computacional de Modelagem: TerraLib
GPM+LoteGPM
1991
1988
MooreRealidade
Geoinfo (Aguiar, 2003), Submetido GIScience (Câmara et al, 2004)
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Limites para Modelar a Realidade
fonte: John Barrow
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Sistema de Avaliação e Controle da Criminalidade em Ambiente Urbano (TerraCrime)
Baseado no Sistema
SENASP
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Tela de visualização do Mapa de Kernel das distribuição de ocorrências em Porto Alegre
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As Tecnologias da Informação Espacial no apoio ao Controle deAs Tecnologias da Informação Espacial no apoio ao Controle deEndemias: Dos “Lugares das Doenças” às “Doenças do Lugar”Endemias: Dos “Lugares das Doenças” às “Doenças do Lugar”
http://saudavel.dpi.inpe.brhttp://saudavel.dpi.inpe.br
Processo CNPq 55.2044/2002-4 Projeto aprovado pela Chamada Conjunta MCT/SEPIN - FINEP - CNPq 01/2002, Programa de Apoio à Pesquisa e Desenvolvimento e Inovação em Tecnologia de Informação - PDI-TI.4 Anos – Ano 14 Anos – Ano 1
Tecnologia em Saúde Pública: Epidemiologia Espacial
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Rede SAUDAVEL: Rede SAUDAVEL: Opera uma Rede Inter(Intra)-Opera uma Rede Inter(Intra)-InstitucionalInstitucional
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Integração Produtos SAUDAVEL com RIntegração Produtos SAUDAVEL com RGECEA/UFPRGECEA/UFPR
Integração Terralib - RIntegração Terralib - R
aRT : (API R-TerraLib) é um aplicativo utilizado para fazer a integração entre o software R e a biblioteca TerraLib, combinando informações estatísticas e geoespaciais. myR: é uma biblioteca escrita em C++ para o acesso às funcionalidades do R, sem precisar entender o seu funcionamento interno. Com o myR é possível chamar as funções e algoritmos da TerraLib de dentro de um aplicativo C++.
Grupo de Estatística Computacional e Espacial Aplicadas/ UFPR
(Paulo Justiniano Ribeiro Jr)
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TerraStat : (Algoritmos TerraLib) é um conjunto de algoritmos para clusters espaço-temporais através de métodos estatísticos e outras soluções, implementadas em C++ e a incoporados como algoritmos em TerraLib
Parceria DPI/INPE e LESTE/UFMG
TerraStat: Biblioteca de Procedimentos Estatísticos Espaciais Avançados em C++
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Os desafios para a Ciência Estatística na análise das Questões Sociais Brasileiras Avanços Metodológicos
Modelos espaciais multivariados (Assunção e Reis, “Multiple cancer sites incidence rates estimation
using a multivariate Bayesian model”, International Journal of Epidemiology, 2004)
Modelagem de fenômenos contínuos (Diggle e Ribeiro, “Model based geostatistics”)
Modelagem espaço-temporal Como compatibilizar as nuvens com as formigas?
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Os desafios para a Ciência Estatística na análise das Questões Sociais Brasileiras Avanços Tecnológicos
Integração de técnicas estatísticas em sistemas de informação geográfica
Uso de software livre TerraCrime, Integração R-TerraLib Palestra de Paulo Ribeiro no SINAPE 2004
Benefícios Potenciais Suporte a ambiente multidisciplinar Redução substancial de custo Integração maior da Estatística às questões sociais