2 metodologia depesquisaemcienciadacomputacao-estilosdepesquisa

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http://publicationslist.org/junio

Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação

Prof. Raul Sidnei Wazlawick, 2009

Prof. Jose Fernando Rodrigues Juniorhttp://www.icmc.usp.br/~junioICMC-USP

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Capítulo 2Estilos de Pesquisa Correntes em

Computação

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Uma área nova Ciência da Computação é uma área nova em franco

desenvolvimento mesmo assim, há necessidade deembasamento metodológico adequado

Após 2000, definição clara das carreiras: Bacharelado em Ciência da Computação Bacharelado em Sistemas de Informação Licenciatura em Informática Engenharia de Computação

Tipos de pesquisa (consenso não universal)1. Apresentação de um produto2. Apresentação de algo diferente3. Apresentação de algo presumivelmente melhor4. Apresentação de algo reconhecidamente melhor5. Apresentação de uma prova

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1. Apresentação de um produto Simples apresentação de algo novo

Aceito apenas em novas áreas de pesquisa Difícil de comparar com outros que ainda não

existem No entanto, SEMPRE se deve comparar com

alguma coisa Deve-se evitar, pois é um tipo de pesquisa de baixa

aceitação Em eventos científicos, encaixam-se apenas em

sessões especiais: Sessão de ferramentas Sessão de trabalhos em andamento Sessão de informática aplicada

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1. Apresentação de um produto Simples apresentação de algo novo

Aceito apenas em novas áreas de pesquisa Difícil de comparar com outros que ainda não

existem No entanto, SEMPRE se deve comparar com

alguma coisa Deve-se evitar, pois é um tipo de pesquisa de baixa

aceitação Em eventos científicos, encaixam-se apenas em

sessões especiais: Sessão de ferramentas Sessão de trabalhos em andamento Sessão de informática aplicada

Exemplo, Xgobi, Xmdv:

http://www2.research.att.com/areas/stat/xgobi/papers/xgobi98.pdf

http://davis.wpi.edu/xmdv/docs/vis94.pdf

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2. Apresentação de algo diferente Apresentação de uma maneira diferente de se fazer

algo Avaliação qualitativa, pouco quantitativa

Exemplo: Uma nova técnica de engenharia de software que

não pode ser claramente comparada com outras,pois não há métricas

Apresentação de estudos de caso (baixo rigorcientífico)

Requer bons argumentos

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2. Apresentação de algo diferente Apresentação de uma maneira diferente de se fazer

algo Avaliação qualitativa, pouco quantitativa

Exemplo: Uma nova técnica de engenharia de software que

não pode ser claramente comparada com outras,pois não há métricas

Apresentação de estudos de caso (baixo rigorcientífico)

Requer bons argumentos

Exemplo, avaliação de técnicas de visualização de informações:

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.188.3308&rep=rep1&type=pdf

http://triton.cc.gatech.edu/hci-seminar/uploads/1/The%20Challenge%20of%20Information%20Visualization%20Evaluation.pdf

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3. Apresentação de algo presumivelmente melhor

Novas técnicas devem ser comparadas com outrasda literatura

No entanto, em muitos casos, não há um benchmarksobre o qual diferentes técnicas possam sercomparadas

Em casos assim, o autor propõe o próprio conjuntode testes para comparação, e o aplica a todas astécnicas: Mais trabalhoso Possivelmente tendencioso Menos credibilidadeÉ necessária uma detalhada descrição de como

os experimentos foram realizados

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Deve-se comparar a técnica nova com técnicas quesejam do estado da arte; com os trabalhos maisrecentes

Fazer uso de métricas

Evitar expressões subjetivas do tipo: “O sistema é fácil de usar” “O algoritmo trabalha com bastante informação”

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Deve-se comparar a técnica nova com técnicas quesejam do estado da arte; com os trabalhos maisrecentes

Fazer uso de métricas

Evitar expressões subjetivas do tipo: “O sistema é fácil de usar” “O algoritmo trabalha com bastante informação”

Exemplo, coordenadas paralelas:

http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5290770



Exemplo, pagerank, a priori algorithm:

http://ilpubs.stanford.edu:8090/422/1/1999-66.pdf

http://rakesh.agrawal-family.com/papers/vldb94apriori.pdf

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4. Apresentação de algo reconhecidamente melhor

Comparação da nova técnica usando-se testespadronizados e universalmente aceitos

Comparação com os resultados já publicados emoutros trabalhos, não há necessidade de se fazer osexperimentos com todas as técnicas alternativas -apenas com os mais recentes

Usar a mesma métrica e os mesmos dados o experimento pode ser facilmente reproduzido

Com sucesso avanço do estado da arte

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Pesquisa “menos trabalhosa” que exige uma boahipótese no entanto, notadamente mais difícil

Necessário: Amplo estudo Reflexão

Problemas em aberto são bons candidatos http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_unsolved_problems_in_computer_science

Potencialmente útil: Conhecimento de outras áreas; exemplo:

computação bioinspirada

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Pesquisa “menos trabalhosa” que exige uma boahipótese no entanto, notadamente mais difícil

Necessário: Amplo estudo Reflexão

Problemas em aberto são bons candidatos http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_unsolved_problems_in_computer_science

Potencialmente útil: Conhecimento de outras áreas; exemplo:

computação bioinspirada

Exemplo, fastmap, m-tree (slim-tree):

http://www.cs.bu.edu/faculty/gkollios/ada02/LectNotes/P163.PDF

http://users.dcc.uchile.cl/~bebustos/cursos/2008/cc68p/papers/CPZ97%20M-tree%20an%20efficient%20access%20method%20for%20similarity%20search%20in%20metric%20spaces.pdf(http://www.cs.cmu.edu/~christos/PUBLICATIONS/EDBT_SlimTree.pdf)

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5. Apresentação de uma prova

Até aqui: uso de evidências empíricas e deresultados que sugerem provas

Existem ainda, pesquisas que exigem provasmatemáticas de acordo com regras de lógica Exemplo: métodos formais e compiladores

Deve-se desenvolver teoria cuja aplicação levalogicamente a determinados resultados, com umademonstração formal Exemplo: para ordenação, já se provou que o

melhor custo possível é O(n log n)** Algoritmos que usam comparação em domínios sem restrição com relação de ordem

definida

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5. Apresentação de uma prova

Até aqui: uso de evidências empíricas e deresultados que sugerem provas

Existem ainda, pesquisas que exigem provasmatemáticas de acordo com regras de lógica Exemplo: métodos formais e compiladores

Deve-se desenvolver teoria cuja aplicação levalogicamente a determinados resultados, com umademonstração formal Exemplo: para ordenação, já se provou que o

melhor custo possível é O(n log n)** Algoritmos que usam comparação em domínios sem restrição com relação de ordem

definida

Exemplo, I/O complexity bounds, P !=NP

http://www.cc.gatech.edu/~bader/COURSES/UNM/ece637-Fall2003/papers/AV88.pdf

http://www.win.tue.nl/~gwoegi/P-versus-NP/Deolalikar.pdf

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Tipos básicos de pesquisaPortanto, os tipos de pesquisa apresentados podem se

classificados nas seguintes categorias:a) Exploratória: não há teoria formal nem medidas bem

definidas: estudos de caso, e análises comparativas Requer boa argumentação De baixa aceitação

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b) Empírica: baseia-se em testes bem aceitos Requer testes estatísticosPode ser questionada pois estatística não explica causas –pede uma teoria complementar

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b) Empírica: baseia-se em testes bem aceitos Requer testes estatísticosPode ser questionada pois estatística não explica causas –pede uma teoria complementar

c) Formal: teoria demonstrável Requer lógica Difícil de refutar

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Necessidade de uma hipótese

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Necessidade de uma hipótese Hipótese: uma teoria provável, mas ainda não demonstrada, ou uma

suposição admissível

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suposição admissível A hipótese é o coração de um trabalho científico

Será testada/colocada em prova ao longo do trabalho Ao final, deve haver evidências de sua validade Deve-se demonstrar que a proposta é válida sucesso

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Uma maneira de se definir uma hipótese de trabalho é por meio daidentificação das propriedades de cada uma das abordagensexistentes, propondo-se uma nova que tenha, além das propriedadesexistentes, propriedades adicionais montar uma tabela, como exemplo:

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Uma maneira de se definir uma hipótese de trabalho é por meio daidentificação das propriedades de cada uma das abordagensexistentes, propondo-se uma nova que tenha, além das propriedadesexistentes, propriedades adicionais montar uma tabela, como exemplo:

Característica 1 Característica 2 Característica 3 Característica 4

Abordagem 1 X X

Abordagem 2 X

Abordagem 3 X X

Nova Abordagem X X X X

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Necessidade de uma hipótese Nem todo trabalho tem uma hipótese definida De fato, muitos trabalhos são desenvolvidos e defendidos (publicados) sem

uma hipótese No entanto, a definição de uma hipótese traz muitos benefícios:

Permite que se reflita a respeito do trabalho de maneira mais clara Direciona os experimentos Indica quais trabalhos são concorrentes Permite a análise dos resultados de maneira mais clara

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Atividade para próxima aula:- Pesquisar por um artigo de cada um dos 5 tipos vistos- Formular uma hipótese a respeito de seu trabalho (não precisa ser a

hipótese definitiva)

Apresentação de cada artigo encontrado, mostrando-se os elementos quesustentam a categorização dada àquele artigo.

Apresentação da hipótese para discussão.

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BibliografiaDAVIS, M. Scientific papers and presentations. San Diego: Academic

Press, 1997.ECO, H. Como se faz uma tese. São Paulo: Perspectiva, 1985.GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 3. ed. São Paulo: Atlas,

1996.GIL, A. C. Pesquisa Social. São Paulo: Atlas, 1994.LAKATOS, E. M., MARCONI, M. de A. Fundamentos da metodologia

científica. São Paulo: Atlas, 1996.MATTAR NETO, J. A.. Metodologia científica na era da informática. São

Paulo: Saraiva, 2002.MEDEIROS, J. B.. Redação científica: a prática de fichamentos, resumos,

resenhas. 4.ed. São Paulo: Atlas, 2000.OLIVEIRA, S. L.. Tratado de metodologia científica: projetos de pesquisas,

TGI, TCC, monografias, dissertações e teses. São Paulo: Pioneira,2001.

SALOMON, D. Como fazer uma monografia. 4ªEdição. São Paulo: MartinsFontes, 1996.

SEVERINO, A. J.. Metodologia do trabalho científico. 22 ed. São Paulo:Cortez, 2000.

www.bu.ufsc.br

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Layout e bibliografia extraídos de http://goo.gl/m9i0m

O conteúdo da apresentação não é uma reprodução exata do conteúdodo livro, não sendo, portanto, de responsabilidade do autor Prof. RaulSidnei Wazlawick

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