O Bibliotecário no Contexto Big Data

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1 Maria Irene da Fonseca e Sá Luziane Conceição Silva Universidade Federal do Rio de Janeiro Centro de Ciências Jurídicas e Econômicas Faculdade de Administração e Ciências Contábeis Curso de Biblioteconomia e Gestão de Unidades de Informação

2 Sociedade da Informação Era computacional Era da rede Era Big Data Cientista de dados curadoria digital profissional da informação obter informações de maneiras novas a fim de gerar ideias úteis e bens e serviços de valor significativo (SCHÖNBERGER-MAYER; CUKIER, 2013 apud NESELLO; FACHINELLI, 2014, p. 20). Gerenciamento de dados, da criação até sua utilização no futuro

3 Considerações Iniciais A globalização, a internet e o crescente uso de dispositivos móveis geraram um ambiente de negócios que é muito mais competitivo do que jamais visto anteriormente. A fim de competir, ou mesmo sobreviver, as organizações precisam se preparar para aproveitar todas as vantagens possíveis. Isso significa combinar seus próprios dados, armazenados em suas bases de dados, com dados de fontes externas, a fim de compreender exatamente as necessidades futuras de seus clientes.

4 Quantidade de dados produzidos em 24 horas Fonte: Penny Stocks Labs (2015)

5 OBJETIVO GERAL Avaliar como o bibliotecário, profissional da informação, pode atuar no universo de Big Data e quais habilidades competem a esse profissional. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Conceituar Big Data; Conceituar cientista de dados; Verificar disciplinas aprendidas pelo bibliotecário que auxiliam para atuar no universo de Big Data.

6 METODOLOGIA Pesquisa qualitativa em que se busca entender o contexto Big Data e a inserção do profissional da informação nesse mercado de trabalho. Pesquisa exploratória e de revisão de literatura que visa proporcionar maior familiaridade com o tema Big Data.

7 BIG DATA [...] um conjunto de tendências tecnológicas que permite uma nova abordagem para o tratamento e entendimento de grandes conjuntos de dados para fins de tomada de decisões (BRETERNITZ; SILVA, 2013, p. 107). Big Data cria valor para as empresas ao descobrir padrões e relacionamentos entre dados, que antes estavam perdidos não apenas em data warehouses internos (dados estruturados), mas na própria web, em twitters, comentários no Facebook e mesmo vídeos no YouTube (dados não estruturados) (Magalhães et al., 2014).

8 Big Data é o conjunto de soluções tecnológicas capaz de lidar com dados digitais em: Volume (quantidade de informação) Variedade (diversidade de fontes) Velocidade (ação praticamente em tempo real) Veracidade (dados autênticos) e Valor (retorno do investimento) (Canary, 2013)

9

10 Volume - Dados crescem de forma acelerada Aumento com o uso de tablets e smartphones Variedade -Diferentes tipos e fontes de dados Maioria não estruturados: Postagens no Facebook, e- mails enviados, vídeos no Youtube, mensagens no Whatsapp, fotos no Flickr, buscas no Google, etc.

11 Velocidade Rapidez no processamento Informação em tempo real Vantagem competitiva Ajuda a estimar solução com precisão 24 horas ( segundos) Foram produzidos gigabytes de dados. O que equivale a aproximadamente terabytes, petabytes e mais de 1 zetabyte de dados. Os dados foram coletados em junho de Fonte: PennyStock lab, 2015

12 Valor Qualidade das informações Valor financeiro Veracidade Autenticidade dos dados Dados com credibilidade, integridade, relevância e consistência

13 Exemplo Aplicativo Waze Esta ferramenta reúne dados em grande quantidade e variedade, compartilhados de forma rápida com qualidade e autenticidade. Volume: milhões de pessoas inserindo dados. Variedade: rotas de trânsito, acidentes, engarrafamentos, postos de gasolina. Velocidade: tempo real. Valor: qualidade das informações. Veracidade: diversos motoristas produzindo a mesma informação.

14 CIENTISTA DE DADOS (Data scientists, data miners, data modelers and analysts, data visualization designers, predictive analysts, quantitative analysts, Big data architects and engineers, business analysts, analysts directors, data architects, data analysts, etc) Profissional que cruza dados e os transforma em informação relevante para tomada de decisão; Conhecimentos em TI, matemática, negócios e organização e tratamento da informação; Trabalho colaborativo de cientistas da informação e Bibliotecários (profissionais da informação).

15 Cientista de Dados x Bibliotecário Cientista de Dados Sem formação específica, geralmente Ciência da Computação, Matemática ou Estatística; Habilidade em gestão; Área de programação de dados: foco nos números. Bibliotecário Formação em Biblioteconomia; Habilidade em gestão; Área de humanização dos dados: foco no usuário/cliente.

16 BIBLIOTECÁRIO - disciplinas Curadoria de dados: gerenciamento da criação até seu uso; Indexação dos dados: para boa recuperação da informação; Recuperação da informação: extraindo valor dos dados, transformando em informação relevante; Estudo de usuários: para mapear as áreas de interesse; Segurança da informação.

17 CONSIDERAÇÕES FINAIS Usuário como produtor da informação; Inúmeros dados gerados diariamente; Big Data como estratégia competitiva; Bibliotecário auxilia na organização, e tratamento da informação. Conhecimentos do bibliotecário: curadoria, tesauro, ontologia, indexação, estudo de usuário, preservação. O bibliotecário pode se moldar a esse novo cenário utilizando as competências que possui.

18 Big Data Possíveis Usos: Monitoramento de dados sobre eventos, apontando tendências; Monitoramento de redes sociais para descobrir necessidades de públicos específicos, como casais jovens, noivas, gestantes, idosos, etc. Monitoramento de frota de caminhões através de GPS e redes sociais, cruzando dados sobre trânsito para apontar melhores rotas e economizar recursos. Monitoramento de áreas sujeitas a exposição de doenças contagiosas. Prospecção.

19 Aplicações A Pesquisa Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans (Os julgamentos de personalidade feitos por computadores são mais precisos do que aqueles feitos por humanos tradução livre), recrutou voluntários, que preencheram um questionário sobre a própria personalidade com 100 itens. A ideia era analisar cinco quesitos principais de personalidade: abertura, conscientização, extroversão, agradabilidade, e neuroticismo. O estudo fez uso das curtidas dos indivíduos feitas no Facebook. Estas curtidas foram fornecidas ao modelos computacionais para que fizessem julgamentos sobre a personalidade dos indivíduos testados. Estes julgamentos foram então comparados com aqueles produzidos por amigos, familiares e conhecidos dos indivíduos testados. O que o estudo mostra é que o modelo computacional fez um julgamento de personalidade do indivíduo testado mais próximo daquele considerado como correto (registrado pelo voluntário no questionário) do que o julgamento feito pela maioria dos indivíduos, incluindo amigos, familiares e até companheiros/as! Com análise de apenas 10 curtidas, o modelo superou o julgamento feito por um colega de trabalho sobre a personalidade do indivíduo testado, com 70 curtidas ele superou o julgamento de um amigo, 150 para o julgamento feito por um familiar e 300 para o julgamento feito por um companheiro/a. Quanto mais curtidas o modelo analisava, mais precisa ficava a leitura que o modelo fazia do indivíduo testado. (Youyou, Kosinski & Stillwell, 2014).

20 PESQUISAS FUTURAS Estudo de campo sobre o Big Data em bibliotecas; Atuação do bibliotecário no contexto Big Data, observando suas habilidades e dificuldades, tanto em empresas quanto em bibliotecas.

21 REFERÊNCIAS ARRUDA, Maria da Conceição Calmon; MARTELETO, Regina Maria; SOUZA, Donaldo Bello de. Educação, trabalho e o delineamento de novos perfis profissionais: o bibliotecário em questão. Ci. Inf., Brasília, v. 29, n. 3, p , set BRETERNITZ, Vivaldo José; SILVA, Leandro Augusto. Big Data: um novo conceito gerando oportunidades e desafios. Revista RETC, Jundiaí, n. 13, p , out CABRAL, Pedro Alexandre; SAID, Gustavo. A sociedade na era do Big Data: dados demais, filtros de menos. In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE CIBERJORNALISMO, 5., 2014, Campo Grande. Anais... Campo Grande: UFMS, CANARY, Vivian Passos. A tomada de decisão no contexto Big Data: estudo de caso único. Porto Alegre: UFRGS, CASTRO, César Augusto. Profissional da informação: perfis e atitudes desejadas. Informação & Sociedade, João Pessoa, v. 10, n. 1, p. 1-13, CORDEIRO, Daniel et al. Da ciência à e-ciência: paradigmas da descoberta do conhecimento. Revista USP, São Paulo, n. 97, p , mar COSTA, Julio Ridieri. O perfil do bibliotecário que atua nas bibliotecas dos tribunais de justiça do Brasil. Porto Alegre, UFRGS, COSTA, Maira Murrieta; CUNHA, Murilo Bastos da. O bibliotecário no tratamento de dados oriundo da e -science: considerações iniciais. Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 19, n. 3, p , jul DAVANSO, Andressa Mello; ZANAGA, Mariângela Pisoni. Organização curricular dos cursos de Biblioteconomia brasileiros. In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA PUC-CAMPINAS, 16., 2011, Campinas. Anais... Campinas: PUC, 2011.

22 GASQUE, Kelley Cristine Gonçalves Dias. Competência em informação: conceitos, características e desafios. AtoZ, Curitiba, v. 2, n. 1, p. 5-9, jan MAGALHÃES et al. O uso do Big Data na violação da privacidade dos usuários para estratégias de negócios. Ceará: IFCE, MARCONI, Marina de Andrade; LAKATOS, Eva Maria. Fundamentos de metodologia científica. 5.ed. São Paulo: Atlas, MARZIALE, Maria Helena Palucci; RODRIGUES, Christiane Mariani. A produção científica sobre os acidentes de trabalho com material perfurocortante entre trabalhadores de enfermagem. Revista Latino-Americana de Enfermagem, Ribeirão Preto, v. 10, n. 4, p , jul MAYER-SCHÖNBERGER, Viktor; CUKIER, Kenneth. Big Data: como extrair volume, variedade, velocidade e valor da avalanche de informação cotidiana. Rio de Janeiro: Campus, NESELLO, Priscila; FACHINELLI, Ana Cristina. Big Data: o novo desafio para gestão. Revista Inteligência Competitiva, São Paulo, v. 4, n. 1, p , jan NOVO, Rafael; NEVES, José Manoel Souza das. Inovação na inteligência analítica por meio do Big Data: características e diferenciação da abordagem tradicional. In: WORKSHOP DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA DO CENTRO PAULA SOUZA, 8., 2013, São Paulo. Anais... São Paulo: [s.n.], 2013 NOVO, Rafael Fernando; NEVES, José Manoel Souza das; AZEVEDO, Marilia Macorin de. O crescimento do big data e as possíveis implicações éticas do seu uso na análise das redes sociais. In: WORKSHOP DE PÓSGRADUAÇÃO E PESQUISA DO CENTRO PAULA SOUZA, 9., 2014, São Paulo. Anais... São Paulo: [s.n.], 2014.

23 PEREIRA, Fabiana Andrade. Big Data é um novo âmbito de atuação para bibliotecários? slides, color. PIMENTA, Ricardo M. Big Data e controle da informação na era digital: tecnogênese de uma memória a serviço do mercado e do estado. Tendências da Pesquisa Brasileira em Ciência da Informação, v. 6, n. 2, p. jul RIBEIRO, Cláudio José Silva. Big Data: os novos desafios para o profissional da informação. Informação & Tecnologia, João Pessoa/Marília, v. 1, n. 1, p , jan SILVA, Roberta Pereira da. Biblioteconomia e interdisciplinaridade: abordagem curricular. In: SEMINÁRIO NACIONAL DE BIBLIOTECAS UNIVERSITÁRIAS, 16., 2010, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: SNBU, SISTEMA GALILEU DE EDUCAÇÃO ESTATÍSTICA. Pesquisa científica. São Paulo, [20--?]. Disponível em: <http://www.galileu.esalq.usp.br/mostra_curso.php?cod=3&pag=3&ct=128>. Acesso em: 27 out TAPARANOFF, Kira; SUAIDEN, Emir; OLIVEIRA, Cecília Leite. Funções sociais e oportunidades para profissionais da informação. DataGramaZero, [S.l.], v. 5, n. 3, não paginado, out VIEIRA, Marcos Rodrigues et al. Bancos de dados NoSQL: conceitos, ferramentas, linguagens e estudos de casos no contexto de Big Data. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCOS DE DADOS, 27., 2012, São Paulo. Anais... São Paulo: SBBD, WERTHEIN, Jorge. A sociedade da informação e seus desafios. Ci. Inf., Brasília, v. 29, n. 2, p , maio YOUYOU, W., Kosinski, M. & Stillwell, D. (2014). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Recuperado em 12 de dezembro de 2014 de

24 Maria Irene da Fonseca e Sá Luziane Conceição Silva Universidade Federal do Rio de Janeiro Centro de Ciências Jurídicas e Econômicas Faculdade de Administração e Ciências Contábeis Curso de Biblioteconomia e Gestão de Unidades de Informação

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