MEMÓRIA ORGANIZACIONAL

Como Coletar, Armazenar e Recuperar

Conhecimentos Explícitos e Tácitos

Por

Stanley Loh

2018

Prefixo Editorial: 916683

Número de ISBN: 978-85-916683-9-7

Copyright © by Stanley Loh

Todos os direitos reservados.

Formas de citação:

LOH, Stanley. Memória organizacional: como coletar, armazenar e recuperar conhecimentos explícitos e tácitos. Porto Alegre, 2018.

Loh, S. (2018). Memória organizacional: como coletar, armazenar e recuperar conhecimentos explícitos e tácitos. Porto Alegre, 215 p.

APRESENTAÇÃO DO LIVRO

Esse é um livro essencialmente prático. O objetivo é transmitir técnicas e métodos para ajudar pessoas e empresas a coletar, armazenar, organizar e recuperar conhecimento explícito.

O conteúdo principal gira em torno de formas para armazenar conhecimento. Já que o conhecimento é diverso (representado pelo 3º V do Big Data), há muitas possibilidades de formatos para guardar conhecimento. Dependendo do formato, também haverá formas diferentes para recuperar conhecimento, as quais também são discutidas neste capítulo.

Mas o livro também discute como se dá a coleta de conhecimentos e como podemos organizá-los.

Também são discutidas formas para validar conhecimentos, isto é, para saber o que é verdade. Esta seção inclui um pequeno estudo sobre Fake News.

Enquanto a primeira parte do livro fala de conhecimentos explícitos, a segunda parte trata da criação de conhecimento tácito e de modos para mantê-lo dentro da empresa.

ÍNDICE

1INTRODUÇÃO

1.1Retorno Financeiro do Conhecimento

1.2Economia do Conhecimento

1.3Ativos Intangíveis

1.4Limitações da Memória Humana

1.5Recuperação de memórias

1.6A História do Registro de Conhecimentos

1.7Tipos de Acervos de Conhecimento

1.8A nova divisão do trabalho

1.9Este livro

2OS 3V´S  DO BIG DATA

2.1Volume de Dados

2.1.1Retornos Acelerados

2.1.2Raridade x popularidade

2.1.3Sobrecarga de informações

2.2Velocidade da informação

2.3Variedade de Informações

PARTE I – CONHECIMENTOS EXPLÍCITOS

3COLETA DE CONHECIMENTO

3.1Fontes de Conhecimento

3.2Técnicas para pessoas coletarem informações

3.3Coleta explícita X implícita X por inferência

3.4Tipos de amostras

3.5Tamanho da amostra - quantidade de elementos na amostra

3.6Qualidade dos dados

3.7Cuidados na coleta a partir de pessoas

3.8Novas tecnologias para coletar e monitorar dados em tempo real

3.9Coleta de conhecimento por análise de gestos

3.10Computação ubíqua e pervasiva – Internet das Coisas (IoT)

3.11Motivação para explicitar conhecimento

3.12Cooperação X Egoísmo

4ARMAZENAMENTO E RECUPERAÇÃO DE CONHECIMENTO EXPLÍCITO

4.1Informações Estruturadas x Não Estruturadas

4.1.1Qualitativo para Quantitativo

4.1.2Estatísticas

4.1.3Fatos X Opiniões

4.1.4Sinais Fracos

4.2Bancos de Dados e Planilhas

4.3Dados Multidimensionais ou Cúbicos

4.4Textos

4.4.1Resumos de textos (sumarização)

4.4.2Normalização ou Lematização

4.5Hipertextos, Hipermídia e Multimídia

4.6Sistemas de Gestão Eletrônica de Documentos (GED)

4.7Microfilmes

4.8Criptografia e Assinatura Digital

4.9Workflow

4.10Imagens

4.11Sons

4.12Imagens X textos X sons

4.13Compressão de Dados

4.14Storytelling – representações por histórias

4.15Mapas e Informações Geográficas

4.15.1Localização de entidades em mapas ou imagens (georreferenciamento)

4.15.2Análise de informações em mapas

4.16Linguagens gráficas e diagramas

4.17Grafos, Redes, Mapas Mentais e Mapas Conceituais

4.18Fórmulas e Funções Matemáticas

4.19Dicionários e Enciclopédias

4.20Química e composição por sub-elementos

4.21Conhecimento como regras

4.22Redes Neurais

4.23Conhecimento em Casos

4.24FAQs – Frequently Asked Questions

4.25Assistentes Virtuais

4.26Yellow Pages

4.27Wikis, Construção Colaborativa e Fóruns

4.28Intranets e Portais Corporativos

4.29Sistema de gerenciamento de sugestões e banco de ideias

4.30Discussão sobre representação de consultas e necessidades

5ORGANIZAÇÃO DO CONHECIMENTO

5.1Taxonomias

5.2Folksonomias ou Tagsonomias

5.3Ontologias

6VALIDAÇÃO DO CONHECIMENTO

6.1Amostragem e erro estatístico

6.2Semiótica

6.3Credibilidade da fonte

6.4Quebra de paradigmas e verdades

6.5Confirmação ou Refutação de Hipóteses

6.6Falseabilidade ou Falsificação de Karl Popper

6.7Fake News

PARTE II – CONHECIMENTOS TÁCITOS

7CONHECIMENTO TÁCITO – PESSOAS INOVADORAS E VISIONÁRIAS

7.1O DNA dos Inovadores

7.1.1Associatividade

7.1.2Questionar

7.1.3Observar

7.1.4Experimentar

7.1.5Networking

7.2Características de pessoas criativas

7.3Perfis de Profissionais para Inovação

7.4Visionários da Ficção Científica

7.5Visionários Cientistas

7.6Visionários Pesquisadores sobre o Futuro

7.7Visionários que erraram

7.8Empresas de Consultoria em Previsão de Futuro

7.9Previsões sobre o Futuro

8CRIATIVIDADE E CONHECIMENTO TÁCITO

8.1De onde vêm as boas ideias - O Ato da criação

8.1.1Maturação de ideias

8.1.2Junção de contextos diferentes

8.2O Processo Criativo

8.3Design Thinking

8.3.1Etapas do Design Thinking

8.3.2Foco na Experiência do Cliente – Foco do Cliente

8.4Imagens X Palavras - Hemisférios Cerebrais

8.5Ambientes Criativos

8.6Curva da Criatividade

8.7Educação para Criatividade

8.8Pensar diferente

8.9Mudança ou Quebra de Paradigmas

8.10Técnicas e ferramentas para criatividade

8.10.1Brainstorming

8.10.2Brainwriting

8.10.3Analogias

8.10.4Combinação

8.10.5"Reframe", repensar o problema

8.10.6Fazer as perguntas certas

8.10.7Visão Holística

8.10.85W + 1H

8.10.9SCAMPER

8.10.10Harvey Cards

8.10.11Técnica da listagem de atributos

8.10.12Miscelânea de dicas

9CONHECIMENTO TÁCITO PELA SABEDORIA DAS MASSAS

9.1Premissas para Sabedoria ou Inteligência das Multidões

9.2Inteligência em Insetos Sociais

9.3Auto-organização

9.4Avaliação de confiabilidade de fontes de informação

9.5Web 2.0

9.6Crowdsourcing

9.7Memes

9.8Query mining e outras aplicações

9.9Prever futuro ou Entender presente

9.10Dúvidas sobre a Sabedoria das Massas

10PATENTES COMO CONHECIMENTO EXPLÍCITO

10.1O que é uma patente ?

10.2Características Fundamentais das Patentes

10.3Patente Nacional ou Internacional ?

10.4Tempo de direitos

10.5Patente de Invenção (PI)

10.6Modelo de Utilidade (MU)

10.7Desenho Industrial (DI)

10.8Diferença entre invenção, descoberta e modelo de utilidade

10.9Legislação sobre Patentes

10.10Procedimentos para o pedido de patentes

10.11Custos para encaminhamento de patentes

10.12Tempo para receber patente

10.13Transferência de Tecnologia

10.14Formas de transferência de tecnologia

10.15Tipos de contratos para transferência de tecnologia

10.16Franquias

10.17Sites e Bases de Dados sobre patentes

11CULTURA ORGANIZACIONAL

11.1Oriente X Ocidente

12BIBLIOGRAFIA

1          INTRODUÇÃO

Definição de Memória Organizacional, segundo a Wikipédia:

Memória Organizacional (também conhecida por memória corporativa) é todo o dado, informação e conhecimento criado durante a existência de uma organização. Inclui os processos organizacionais, artefatos utilizadas, responsabilidades e tecnologias empregadas, visando registrar de forma acessível o acervo de conhecimento da organização. Contida dentro da área de gestão do conhecimento, atua sobre a explicitação do conhecimento dentro de uma organização.

Por que uma organização deve coletar e armazenar conhecimento ?

Isto permitirá a recuperação futura. Imagine que uma pessoa demorou 3 meses para resolver um problema. Se outros tiverem o mesmo problema, provavelmente também demorarão 3 meses para encontrar a solução. Mas se um deles, depois que encontrar a solução, conseguir armazená-la para que outros possam recuperar, então os próximos não precisarão dispender 3 meses para encontrar a solução. A isto chamamos de reuso de conhecimento.

Outra situação é quando alguém, ao realizar determinado processo, encontra problemas e aplica soluções. Imagine que ele irá realizar este mesmo processo mais vezes no futuro. Se ele guardar os problemas que enfrentou como dicas para futuramente evitar que novamente aconteçam, ele estará ganhando tempo. A isto chamamos de lições aprendidas.

Geralmente, quando uma equipe termina um projeto, os profissionais fazem uma festa de comemoração e esquecem aquele projeto para já iniciar um novo. O certo seria, ao final de cada projeto, parar e pensar no que foi feito de errado e o que foi feito de certo. Armazenando este tipo de conhecimento, futuramente a mesma equipe ou os profissionais atuando em outros times poderão reusar as ações acertadas e evitar as erradas. A isto chamamos de melhores práticas.

1.1      Retorno Financeiro do Conhecimento

Conhecimento gera inovação. E inovação gera receitas ou redução de gastos. As inovações de processos proporcionam produtividade e qualidade.

Segundo Brynjolfsson e Hitt (1998), o sucesso de um negócio está relacionado a entregar mais valor para clientes sem aumentar o uso de trabalho, capital ou insumos. A produtividade não resulta de trabalhar mais, mas sim trabalhar de maneira mais inteligente, por exemplo, usando novos métodos, técnicas e tecnologias. Produtividade significa fazer mais com menos recursos (materiais, pessoas, tempo, dinheiro, etc.). Quanto maior for a produtividade de um país, mais produtos e serviços o país poderá oferecer e a preços mais baixos. Os fatores que permitem melhorar a produtividade são vários: capital financeiro, conhecimento, capital humano, treinamento e qualificação de pessoas, métodos, técnicas e ferramentas.

A baixa produtividade força o uso de mais recursos para atingir os mesmos resultados. Se os funcionários são menos qualificados, são necessários mais funcionários para fazer a mesma tarefa. Em países com alta produtividade, uma mesma pessoa pode fazer o trabalho que N outras fazem em países com baixa produtividade. Mesmo pagando um salário mais alto para esta pessoa, ela consegue gerar mais resultados (por exemplo, unidades produzidas) e com menos defeitos (com mais qualidade), o que acaba reduzindo outros custos e gerando produtos ainda competitivos no mercado internacional. A melhoria da produtividade foi importante para reerguer países como Alemanha e Japão no pós-guerra (Loh, 2016).

Qualidade significa fazer melhor, com maior satisfação para clientes e com menos erros. Erros podem diminuir receitas, reduzir produtividade e geram retrabalho, pois devem ser corrigidos. Deming, o pai da Qualidade, conseguiu liderar o Japão de um país arrasado para um dos 3 com maior PIB em poucos anos. Isto só foi possível com melhoria na qualidade de seus produtos, os quais passaram a ser aceitos em todos os países, inclusive desbancando os produtos americanos. Para conseguir tal feito, Deming orientou as empresas japonesas a utilizarem técnicas e ferramentas para garantia da qualidade. E isto passou necessariamente por aumento no conhecimento organizacional, tanto na forma explícita, quanto na forma tácita em seus trabalhadores.

Um recente relatório da OECD (New Sources of Growth: Knowledge-Based Capital - Key Analyses and Policy Conclusions, Synthesis report, OECD, 2013) fala da importância do chamado Capital Baseado no Conhecimento (“Knowledge-based capital”, ou KBC), que é um termo similar ao Capital Intelectual de Stewart (1998). Segundo este relatório, há 3 grandes grupos de capital baseado no conhecimento, a saber:

- informação computadorizada (software e bancos de dados);

- propriedade de inovação (patentes, licenças de cópia, designs, marcas)

- competências econômicas (gestão de marcas, capital humano, redes de relacionamento e métodos organizacionais)

Conforme Brinkley et al. (2009), o termo “trabalhador do conhecimento” (“knowledge worker”) é atribuído a Peter Drucker na década de 1960. Este tipo de profissional aplica em seu trabalho ideias, conceitos e informações, mais que habilidades manuais. Suas tarefas são abstratas (ao contrário de bem definidas); há uma aplicação flexível de conhecimento, autonomia, inovação contínua e aprendizagem, baseado em qualidade e não quantidade. As tarefas que são mais comuns para este tipo de profissional (em ordem de frequência): Gestão de pessoas, análise de dados, tarefas administrativas, liderança, cuidados, reparos, criativos, etc.

Segundo Brinkley (2008), na Grã-Bretanha, em 1995, eram 36% de trabalhadores do conhecimento (“knowledge workers”). Em 2005, a participação aumentou para 42%. Segue a participação dos empregos em indústrias baseadas em conhecimento em 2005 em alguns países:

Suécia 54%

GB 48%

Alemanha 44%

França 43%

EUA 30%

Segundo Stewart (1998), 2/3 da receita de uma empresa são gerados pelo Capital Intelectual da empresa. Por exemplo, em apenas três anos, os cientistas da Braskem criaram produtos que respondem por 17% das receitas do conglomerado. A meta da 3M é conseguir 25% das vendas virem de produtos com menos de 4 anos de criação.

A Amazon aumentou os gastos em pesquisa e desenvolvimento em 41% em 2017, passando a um total de US$ 22,6 bilhões, colocando a empresa na liderança isolada do ranking de 16 maiores investidores em P&D

( https://www.baguete.com.br/noticias/10/04/2018/amazon-gastou-41-mais-em-pd).

Segundo o ranking da BrandZ de junho de 2017, a Amazon é a 4ª marca mais valiosa do mundo, valendo algo em torno de 139 bilhões de dólares (http://propmark.com.br/anunciantes/ranking-brandz-revela-as-100-empresas-mais-valiosas-do-mundo).

Segundo o ranking atual da Forbes, a Amazon está em 83º lugar entre as maiores empresas do mundo, com receitas de US$136 bilhões, lucros de US$2.4 bilhões, ativos da ordem de US$86 bilhões e valor de mercado em torno de US$427 bilhões.

(https://www.forbes.com/global2000/list)

Talvez por isto, seu CEO, Jeff Bezos, seja atualmente o homem mais rico do mundo, com patrimônio estimado em US$ 112 bilhões.

Outro caso de sucesso de inovação é o do produto Mach 3. A Gillette gastou 750 milhões de dólares em pesquisas e testes com o Mach 3. Gastou 300 milhões para promovê-lo. Nos primeiros 6 meses, o produto conseguiu 68 milhões em vendas. Produto Sensor trouxe só 20 milhões no mesmo período (seus primeiros 6 meses de venda). O produto Mach 3 trouxe um ROI de 1:18. Existem mais de mil patentes de navalhas (lâminas de barbear).  A Gillette tem mais de 50 patentes só para as variações do Mach 3. A Procter & Gamble comprou a empresa Gillette em outubro de 2005 por US$ 57 bilhões. As pessoas compram 7,5 bilhões de dólares em navalhas por ano. A Gillette tem 72% do mercado (market share) enquanto que Schick´s tem 18%.

Um estudo realizado pela consultoria Bain & Company mostra que o aumento médio anual da receita das empresas com melhor atuação inovadora foi de 13%, enquanto as companhias que ainda estão a passos curtos para implementar a inovação, tiveram um crescimento de apenas 5%. A pesquisa foi feita com 450 executivos de todo o mundo, inclusive América Latina, que trabalham em empresas com receita superior a US$ 100 milhões. Compondo os resultados para os próximos cinco anos, as empresas com as melhores performances em inovação devem crescer 84%, enquanto as outras, somente 28%. A pesquisa revelou que cerca de 70% dos entrevistados fazem da inovação uma das três prioridades de seus negócios. No entanto, menos de um quarto do total acredita que as empresas para as quais trabalham sejam efetivamente inovadoras e somente 20% consideram suas companhias fortes o suficiente para quebrar paradigmas da inovação.

(http://administradores.com.br/noticias/administracao-e-negocios/empresas-inovadoras-podem-ter-crescimento-de-84-nos-proximos-cinco-anos-diz-estudo/77787/)

1.2      Economia do Conhecimento

Alvin Toffler (2007) descreveu através de ondas as mudanças que a sociedade mundial experimentou. A 1ª Onda foi o surgimento da agricultura. A 2ª Onda foi a Revolução Industrial, que começou na Inglaterra. A 3ª Onda seria a Revolução do Conhecimento, apoiada nas tecnologias da informação e caracterizada pela desindustrialização.

A desindustrialização é uma situação onde tanto o emprego industrial como o valor adicionado da indústria se reduzem como proporção do emprego total e do PIB, respectivamente. Ou seja, a indústria está perdendo participação na formação do PIB e no número de empregos.

Segundo Toffler, é um deslocamento natural do PIB e da força de trabalho, que começou da agricultura para a indústria e agora está movendo-se da indústria para o setor de serviços. A prova disto é a mudança de paradigma das empresas de hardware (como IBM, Apple e HP) se direcionando para software a partir da década de 1980.

Conforme Chang (2013), esta mudança para serviços é natural “porque, quando ficam mais ricas, as pessoas começam a exigir mais serviços do que produtos manufaturados. Com a queda da demanda, é natural que o setor industrial encolha e o país ingresse no estágio pós-industrial.”

Segundo um estudo recente, os produtos manufaturados (de 2ª onda) estão ficando mais baratos. Já as coisas que não podem ser produzidas em escala (por exemplo, saúde e educação) ficam mais caras.

(https://www.weforum.org/agenda/2016/08/the-things-we-really-need-are-getting-more-expensive-other-stuff-is-getting-cheaper-why?utm_content=buffer0fbe6&utm_medium=social&utm_source=facebook.com&utm_campaign=buffer)

Conforme Wanderly de Almeida e Maria da Conceição Silva (1973), o setor de serviços é importante para absorção da mão de obra com crescimento da população. Primeiro porque o crescimento da indústria não consegue absorver o excedente de mão de obra, assim como aconteceu com a agricultura (o excedente foi para a indústria). Depois, porque o crescimento da indústria também demanda serviços correlatos ou complementares. Por exemplo, a indústria de automóveis precisa de vendedores. Se mais máquinas são usadas, há necessidade de mais técnicos de reparação e manutenção. Aumenta também o número de empresas sistêmicas pós-venda como por exemplo venda de peças e acessórios, e outros serviços correlatos como mecânicos em oficinas autônomas, pessoal para lavagem de carros, etc.

Almeida e Silva (1973) lembram a Hipótese de Rostow, que diz: após a economia atingir um certo grau de complexidade industrial, o setor terciário passa a ter uma importância maior. E quando o setor de serviços chega a uma certa maturidade, acontece a fase de diferenciação: há uma especialização dos serviços nas vantagens comparativas do país.

Conforme Chang (2013), “a partir dos anos de 1970, contudo, a importância do setor industrial britânico encolheu rapidamente. A produção industrial como uma parcela do PIB da Grã-Bretanha era de 37% em 1950. Hoje, ela é responsável apenas por mais ou menos 13%. A proporção da indústria no emprego total caiu de cerca de 35% no início dos anos de 1979 para pouco mais de 10%. Essa posição no comércio internacional mudou drasticamente. Hoje em dia, a Grã-Bretanha tem déficits comerciais no setor industrial por volta de 2 a 4% do PIB ao ano.”

Conforme Rifkin (1995), há uma estimativa de Peter Drucker que o emprego no setor industrial vai cair para menos de 12% da força de trabalho nos EUA. E que dentro de 30 anos, 2% da força de trabalho no mundo todo será suficiente para produzir todos os bens. No futuro, teremos fábricas só com robôs.

Segundo Rifkin (1995), em 1990, as profissões e funções associadas ao Conhecimento representavam 40% dos custos em fábricas de automóveis. A chamada classe do Conhecimento detém 20% da força de trabalho, sendo que sua renda é maior que a de outras funções na proporção de 4/5 e cresce de 2 a 3% ao ano. Em 1995, 85% dos custos com chips eram devido a funções como design, engenharia e patentes. Em 1953, os salários de executivos representavam 22% do lucro da empresa; em 1987 passou para 61%. Em 1979, os CEOs ganhavam 29 vezes o salário médio; em 1988, passaram a ganhar 93 vezes.

Segundo o IBGE (dados do primeiro trimestre de 2015), o setor primário responde por apenas 5,6% do PIB brasileiro, enquanto que os serviços representam 71%, seguido pelo setor industrial, com 23,4%. O percentual da agropecuária está estagnado há alguns anos.

Conforme o Censo de 2010, a força de trabalho brasileira está assim dividida: 14,2% estão ocupados na agropecuária, 20,5% no setor da indústria e 65,3% no setor de serviços.

Podemos fazer uma comparação com outros países (dados da Wikipédia e Index Mundi):

EUA:

Composição do PIB por setor da economia: agropecuária = 1,2%, indústria = 19,2%, serviços = 79,6%  (dados de 2011)

Força de trabalho: agropecuária = 3% dos empregos, indústria = 18% e serviços = 79%.

Alemanha:

PIB: agropecuária = 0,8%, indústria = 28,1%, serviços = 73,8% (dados de 2012)

Empregos (força de trabalho): agropecuária = 1,6%, indústria = 24,6%, serviços = 73,8% (2011).

Japão:

PIB: agropecuária = 1,5%, indústria = 22,8%, serviços = 75,7% (2010)

Força de trabalho: agropecuária = 4%, indústria = 28%, serviços = 68% (dados de 2008).

China:

PIB: agropecuária = 10%, indústria = 43,9%, serviços = 46,1%

Força de trabalho: agropecuária = 34,8%, indústria = 29,5%, serviços = 35,7% (dados de 2011).

A participação do terceiro setor (de serviços) é maior nos países mais ricos. Esta é uma tendência também para países em desenvolvimento como os BRICS.

Tabela 1: % da força de trabalho entre Agricultura, Indústria e Serviços

Agricultura

Indústria

Serviços

Brasil

14,2%

20,5%

65,3%

China

34,8 (2011)

29,5 (2011)

35,7 (2011)

França

3

21

76

Alemanha

1

28

70

Hong Kong

12

80

Índia

50 (2013)

22 (2013)

29 (2013)

Indonésia

34

20

45

Japão

4 (2013)

26

69 (2013)

Coreia do Sul

6 (2013)

24 (2013)

70 (2013)

México

13 (2013)

24

62 (2013)

Holanda

2

15

75

Rússia

7

28

66

Singapura

28

71

África do Sul

5

24

72

Suécia

2

19

79

Turquia

20

28

52

Reino Unido

1

19

79

Uruguai

9 (2013)

22 (2013)

69 (2013)

Fonte: Banco Mundial (Dados de 2014)

http://data.worldbank.org/indicator/SL.IND.EMPL.ZS

Dados do Brasil: censo de 2010

Em termos de ocupação, ou seja, pessoas trabalhando em cada setor, os setores primário (agropecuária) e secundário (indústria) estão diminuindo sua participação no total. Pela Tabela 1, podemos ver que os países do BRIC ainda possuem um percentual alto na agricultura, o que configura a importância deste setor para sua economia. Muito disto se deve ao tamanho do território e ao histórico agrícola (e também colonialista, em alguns casos).

A tendência mundial é aumentar a participação de pessoas no terceiro setor (até mesmo a indústria está diminuindo, como será discutido adiante). Isto porque a produtividade do setor primário aumenta muito com o avanço da tecnologia e cada vez é necessário menos gente, tanto que a taxa de urbanização aumenta a cada ano também. O Brasil ainda tem uma participação alta de pessoas no setor primário, porque, assim como a China, reforça as pequenas produções e a agricultura familiar. Isto reduz a velocidade de migração do campo para as cidades, atrasando também os problemas que se criam a partir daí. Mas a tendência é o percentual de pessoas ocupados no campo continuar caindo.

Segundo Frieden (2008), "por volta de 1950, nos países de agricultura moderna, os trabalhadores rurais em geral correspondiam a 10% da força de trabalho (13% na Holanda, 11% nos Estados Unidos e 6% no Reino Unido). No entanto, metade dos trabalhadores espanhóis e italianos, 1/4 dos trabalhadores de outros países da Europa e mais da metade dos japoneses continuavam na agricultura. A Europa e o Japão tinham mais produtores agrícolas do que suas terras, relativamente pobres, poderiam comportar, o que tornava o padrão de vida no campo miserável. Durante os dez anos seguintes, a população rural da Europa ocidental e do Japão diminuiu, passando a corresponder, em média, a bem menos de 10% de toda a força de trabalho – no caso da Itália, essa quantidade diminuiu de 45% em 1950 para 17% em 1973. O trabalho deixou a agricultura improdutiva e foi para fábricas e serviços mais produtivos... A Europa ocidental e o Japão alcançaram os outros países entre 1948 e 1973 [em níveis econômicos], em parte porque milhões de cidadãos abandonaram a agricultura [e foram para indústrias]."

Toffler descreve bem a importância do recurso “informação”: não se perde, pode-se fazer cópia, quanto mais se usa mais se tem, não desgasta, não deprecia. Além disto, o custo marginal da informação é quase zero: para serem produzidas mais unidades de informação não custa muito mais. Rifkin (1995) cita Walter Wriston (ex-presidente do Citicorp): "a informação sobre dinheiro tornou-se mais valiosa do que o próprio dinheiro".

Segundo Mitter (2011), até mesmo Taiwan, Coréia do Sul e Hong Kong junto com Japão estão passando parte de sua manufatura para a China onde a mão de obra é mais barata. A própria China sabe que sua mão de obra barata não vai durar muito e por isto tem aumentado seus gastos com ciência, tecnologia e inovação; em 2005, eram 1,3% do PIB chinês, enquanto que os EUA gastam 2,7% (Mitter, 2011). Segundo Stewart (1998), a indústria automobilística americana terceiriza quase 70% dos componentes (peças, aço, etc.).

Segundo Charles Ferguson (2013), “a Apple não se envolve com fabricação; seus fornecedores industriais são empresas taiwanesas com sede em Taiwan, mas com a maior parte de suas operações e funcionários na China. (Pelo menos a Apple ainda projeta seus próprios produtos; muitas empresas americanas de eletrônicos não fazem mais isso.) Essas empresas, por sua vez, usam engenheiros e gerentes taiwaneses, trabalho braçal sobretudo chinês (suas fábricas são na China) e uma combinação de bens de capital japoneses, alemães, taiwaneses e chineses. Para a Apple e outras como ela, essa decisão de terceirizar é absolutamente racional; mas suas implicações econômicas e políticas são imensas. A Apple tem cerca de 70 mil funcionários em todo o mundo. Apenas uma das fornecedoras industriais taiwanesas-chinesas da Apple, a Foxconn, tem 1,3 milhão de funcionários. Embora talvez três quartos deles sejam operários relativamente pouco especializados, várias centenas de milhares são engenheiros, administradores, contadores e outros profissionais. E mais: o grau de tecnologia das operações da Foxconn (e da indústria chinesa em geral) está aumentando com rapidez. Em 2011 a Foxconn anunciou que em função de carência de mão de obra e aumento da demanda, estava comprando 300 mil robôs para suas fábricas chinesas. O processo de selecionar, instalar, programar e manter esses robôs exigirá um grande número de funcionários altamente preparados, quase nenhum deles americano.”

As grandes empresas americanas estão concentrando seus negócios em gerenciar marcas, fazer marketing, inovar e tomar decisões. Isto porque se consegue insumos e produção a custo baixo (basta saber onde e como).

Até mesmo países extrativistas, agrícolas ou muito dependentes da natureza estão investindo em conhecimento, tais como China, Índia e países árabes produtores de petróleo. Segundo Piketty (2014), os países exportadores de petróleo estão investindo maciçamente em território próprio para construir museus, hotéis, universidades e até estações de esqui. Segundo Couto (2013), em 2003, a China destinou 150 bilhões de yuans às pesquisas científicas e de novas tecnológicas, ocupando 1,35% do PIB. Os principais programas tecnológicos e científicos se concentram em pesquisas básicas, pesquisas de altas e novas tecnologias, setor agrícola, desenvolvimento da indústria, tecnologia aeroespacial, defesa, entre outros. Até mesmo para melhorar seu setor primário, os chineses aplicam conhecimento especializado: criaram novos métodos de irrigação que economizam mais de 30% do consumo de água.

Conforme Soete e Ter Weel (1999), a importância do conhecimento se dá por 3 fatores:

1) os economistas estão percebendo que a acumulação de conhecimento pode ser mensurada como a acumulação de qualquer outro bem de capital;

2) a importância do conhecimento para a competitividade industrial está relacionada ao avanço das tecnologias de informação e comunicação (TICs), cujos preços estão baixando;

3) custos com armazenamento, recuperação, avaliação e uso de conhecimento estão aumentando; a capacidade de inovação é vista menos como uma habilidade para descobrir novos princípios tecnológicos e mais como habilidade para explorar de forma sistemática novas combinações de partes e estoques de conhecimento.

Soete e Ter Weel (1999) distinguem funções para acumulação criativa (que chamam de Schumpeter Mark II) das funções para destruição criativa (Schumpeter Mark I). Neste último caso, o conhecimento é específico, codificado (explícito) e simples, enquanto que no primeiro, o conhecimento é genérico, tácito e complexo. O processo de gestão do conhecimento é portanto um processo a longo prazo, com acumulação a partir de investimentos em pesquisa e desenvolvimento, dando suporte às atividades de inovação.

Nas 10 regras da nova Economia, propostas por Kevin Kelly (1998), podemos resumir a importância do conhecimento:

1) Abrace a coletividade: aprender a dominar os pontos de controle descentralizados (já falamos antes do problema da descentralização e sobre como dominar a complexidade);

2) Aumento o retorno: as conexões entre pessoas e coisas estão aumentando (redes sociais, Internet das Coisas); o sucesso não se auto-limita, mas deve se auto-alimentar;

3) Plenitude e não raridade: o valor é dado pela abundância, num mundo de cópias fáceis;

4) Siga o grátis: a escala reduz preços; a única raridade importante é a atenção humana;

5) Alimente a web primeiro: mais importante que maximizar o valor da empresa é maximizar o valor da rede, das conexões;

6) Procure o topo: as inovações se aceleram, então é preciso escapar da obsolescência;

7) Lugares e lugares: a proximidade física é substituída por múltiplas interações com qualquer coisa, a qualquer hora e lugar; oportunidades para os pequenos e intermediários;

8) Não há harmonia: a norma é instabilidade e turbulência nos negócios; a única saída é ser disruptivo continuamente;

9) Relacionamento tecnológico: o abstrato sobrepõe-se ao concreto; as tecnologias mais importantes são as que estendem, amplificam, aumentam os relacionamentos;

10) Oportunidades antes da eficiência: as máquinas estão cada vez mais eficientes mas ainda há espaço para descoberta e criação de novas oportunidades.

1.3      Ativos Intangíveis

Quanto vale uma empresa ? Como determinar o valor de uma empresa ? Atualmente, o valor de uma empresa não se dá somente pela soma de seus bens materiais e ativos financeiros.

Se quisermos saber de onde vem o valor de uma empresa, podemos analisar seu balanço e verificar que a soma do valor em ativos tangíveis (bens móveis e imóveis, produtos e matérias primas, dinheiro e títulos) não chega nem perto do valor total. O valor de mercado justamente é dado pelos ativos intangíveis da empresa ou pelo chamado Capital Intelectual.

Qual o valor dos recursos não materiais ? Existem 3 tipos de Capital: bens (móveis e imóveis), recursos financeiros e conhecimento (o chamado capital intelectual). Segundo Thomas Stewart (1998), o Capital Intelectual é o conhecimento útil que gera valor para a empresa. E não é qualquer conhecimento. Thomas Stewart cita alguns autores que acreditam que os ativos intelectuais valham 3 ou 4 vezes mais que o valor contábil da empresa. Segundo Stewart (1998), o capital intelectual inclui:

•    Capital Humano: conhecimento e competências individuais dos funcionários (refere-se ao valor que a empresa perde quando funcionários vão embora); inclui também atitudes (saber/poder/quere fazer);

•    Capital Estrutural ou Organizacional: conhecimento ou competência coletiva, como processos, know-how, marcas e patentes, documentos (é o valor que fica quando funcionários vão embora);

•    Capital do Cliente ou de Relacionamentos: conhecimento e vantagens advindas dos clientes (é o valor que se ganha com relacionamentos com clientes).

Os ativos intangíveis incluem (segundo Kayo et al., 2006):

- Ativos Humanos: conhecimento, talento, capacidade, habilidade, experiência dos empregados, treinamento e desenvolvimento;

- Ativos de Inovação: P&D, patentes, fórmulas, know-how tecnológico;

- Ativos Estruturais: processos, software proprietário, bancos de dados, sistemas, inteligência de mercado, canais de mercado;

- Ativos de Relacionamento: marcas, logos, direitos autorais, contratos com clientes ou fornecedores, contratos de licenciamento, franquias, direitos de exploração de recursos naturais.

A Figura 1 mostra os 4 tipos de ativos intangíveis.

Segundo Naím (2013), na empresa McDonald’s, o nome da empresa, os de seus produtos, o design de seus restaurantes e os arcos dourados respondiam por mais de 70% do valor total da companhia. Já a marca Coca-Cola correspondia a 51% do seu valor; Disney, IBM e Intel extraíam de suas marcas 68%, 39% e 22% de seu valor, respectivamente.

Figura 1: Tipos de Ativos Intangíveis

Conforme Brinkley (2008), os investimentos em ativos intangíveis valiam 40% dos investimentos em tangíveis em 1980. Já em 2004, os intangíveis valiam 120% o valor dos tangíveis. A participação de indústrias baseadas em conhecimento na renda nacional de acordo com a OECD em 2002:

Irlanda 48%

EUA e Alemanha 43%

Suédia 42%

GB 41%

França e Coreia do Sul 40%

Os investimentos em ativos intangíveis em 2004, segundo Brinkley (2008), foram divididos assim:

Treinamento 21%

Capital organizacional 17%

Software 17%

Marca 15%

Design 14%

P&D 9%

Outros 7%

1.4      Limitações da Memória Humana

A nossa memória nos engana. Só guardamos partes das histórias e fatos que ouvimos, lemos ou vemos. As memórias são muito mais sensíveis à incorporação de informação adicional nos primeiros minutos ou horas após a aquisição. Um comentário pejorativo, não-factual, pode interferir sensivelmente com a memória de fatos concretos aprendidos poucos minutos ou horas antes.

A recuperação de eventos diretamente experimentados pela pessoa é chamada memória episódica, enquanto que conhecimentos gerais formam a memória semântica. O primeiro tipo é mais fácil de ser recuperar (Swap et al., 2001).

A memória implícita (ou não-declarativa), refere-se ao que se sabe, embora talvez de forma não consciente. Este tipo de memória é importante para processos cognitivos tais como habilidades procedurais, hábitos, aprendizados emocionais, habilidades motoras e sensoriais (Izquierdo, 2002).

Também temos uma memória de trabalho, que serve para manter durante alguns segundos ou minutos, a informação que está sendo processada no momento (Izquierdo, 2002). Este tipo de memória é útil para conservar na consciência, por exemplo, a terceira palavra da frase anterior. Uma de suas limitações é que ela não pode conter demasiada informação de uma vez só (Smith, 1997). De acordo com Kleiman (1993), a memória de trabalho pode trabalhar com aproximadamente 7 unidades ao mesmo tempo.

Já a memória de curta duração, diferentemente da memória de trabalho, estende-se desde os primeiros segundos ou minutos seguintes ao aprendizado e pode durar até 3-6 horas (Izquierdo, 2002). Todo conhecimento de uma pessoa passa primeiro pela memória de curta duração e depois se consolida na memória de longo prazo. Ao contrário da informação na memória de curto prazo, a informação na memória de longo prazo exige uma ação positiva para recuperá-la (Smith, 1997). Quando acrescentamos algo aos nossos conhecimentos, modificamos a informação já existente. Para poder recuperar uma informação, é preciso relacioná-la com o que já temos armazenado. Uma informação nova, se não puder ser relacionada a algo pré-existente, será mais difícil de recuperar.

A repetição também é um fator importante para fixação de ideias (Gladwell, 2005). Entretanto, a ideia é não repetir da mesma forma, mas utilizar meios diferentes.

Os tipos de memórias segundo Ivan Izquierdo são:

•    Memória sensorial: informação de entrada, do meio-ambiente, recebida pelos sentidos;

•    Memória Rápida ou de Curto Termo: duração de 10 a 30 segundo podendo ser retida até por 6 horas;

•    Memória de Trabalho ou Temporária: é o “meio de campo” entre memória rápida e permanente; organiza os dados recebidos, filtra e manda para a memória permanente; recupera da permanente para a rápida; faz associações;

•    Memória Permanente ou de Longo Termo.

Conforme Mlodinow (2013), “as pessoas têm uma boa lembrança dos aspectos principais dos eventos, mas uma má lembrança dos detalhes; segundo, quando pressionadas pelos detalhes não lembrados, mesmo pessoas bem-intencionadas, fazendo sinceros esforços para ser precisas, e sem querer, preenchem os detalhes inventando coisas; terceiro, as pessoas acreditam nas lembranças que inventam... nossos erros de memória têm uma origem comum – todos são artefatos das técnicas que nossa mente usa para preencher as inevitáveis lacunas. Essas técnicas incluem confiar em nossas expectativas, nos nossos sistemas de valores, de forma geral, e em nossos conhecimentos prévios. Como resultado, quando nossas expectativas, nossos valores e conhecimento prévio estão às turras com os acontecimentos reais, nosso cérebro pode ser enganado.”

Por estas razões, é importante explicitar conhecimento e não depender somente do conhecimento tácito.

1.5      Recuperação de memórias

As memórias adquiridas em estado de alerta e com certa carga emocional ou afetiva são melhor lembradas que as memórias de fatos inexpressivos ou adquiridas em estado de sonolência. Situações onde o corpo libera adrenalina e beta-endorfina são mais eficazes para preservar a memória do evento (Izquierdo, 1989).

Conforme Gais et al. (2006), a recuperação da memória é desencadeada por algum estímulo semelhante àqueles inerentes a cada experiência. Algumas memórias requerem muitos estímulos para serem lembradas: é o caso das memórias de atos-motores elaborados ou complexos, ou de procedimentos com muitas regras. Por isto, a mensagem deve ser sempre simples e procurar remeter ao contexto do usuário. Além disto, Gais e parceiros também descobriram que cochilos ajudam a memorizar.

Uma mensagem bem estruturada será melhor lembrada. Isto porque organizamos a atividade mental em hierarquias de eventos, colocando fronteiras para dividir e entender partes. Isto ajuda a memorizar e aprender. Para melhorar a memória, precisamos entender o contexto e a sequência de eventos e minimizar as interrupções (Zacks, 2010).

Segundo o neurocientista Antônio Damasio (2005), a recuperação de memórias é facilitada por marcadores somáticos. “Os marcadores somáticos são um caso especial do uso de sentimentos gerados a partir de emoções secundárias. Essas emoções e sentimentos foram ligados, pela aprendizagem, a resultados futuros previstos de determinados cenários. Quando um marcador somático negativo é justaposto a um determinado resultado futuro, a combinação funciona como uma campainha de alarme. Quando, ao contrário, é justaposto um marcador somático positivo, o resultado é um incentivo... Os marcadores-somáticos são, portanto, adquiridos por meio da experiência, sob o controle de um sistema interno de preferências e sob a influência de um conjunto externo de circunstâncias que incluem não só entidades e fenômenos com os quais o organismo tem de interagir, mas também convenções sociais e regras éticas.”

O cérebro funciona através de associações, ou sinapses entre neurônios. As informações que estão armazenadas ou sendo processadas também são influenciadas por associações. Primação é um efeito experimental que acontece quando um evento antecedente (prime) influencia o desempenho de um evento posterior (alvo). Um exemplo prático seria o caso de uma palavra ser acessada mais rapidamente se for precedida da palavras relacionadas, seja por semântica (carro-estrada), fonologia (cadeia-cadeira) ou morfologia (cantar-canto). O efeito de primação pode ser obtido por meio de estímulos auditivos ou visuais, linguísticos ou por figuras.

Outra forma de primação é o uso de mensagens subliminares. Nosso consciente não percebe informações que tenham menos de 50 milissegundos de exposição. Mas o inconsciente percebe e tende a recuperar esta memória mais tarde. Os casos mais famosos incluem inserir imagens no meio de filmes. Um filme em geral é apresentado através da sequência de 30 imagens (quadros por segundo). Se trocarmos uma destas 30 imagens, o consciente não perceberá, mas a imagem será observada por nosso sentido de visão.

Primação semântica é quando a apresentação de uma informação associada a um conceito torna mais acessível palavras semanticamente relacionadas com esse conceito (Garcia-Marques, 2005). Já a primação afetiva é o impacto gerado nos pensamentos a partir de um estímulo afetivo como por exemplo um sorriso, um olhar de tristeza (Garcia-Marques, 2005).

A primação acontece no nosso dia a dia porque o cérebro procura atalhos para poupar energia. E isto influencia o modo como vemos o mundo. Pode ajudar a recuperar uma memória, como pode também desfocar nossa atenção. Uma boa maneira de memorizar (decorar) conteúdos é fazendo associações.

Um caso negativo de associação é o efeito Stroop. É uma interferência no tempo de reação de uma tarefa. Por exemplo, quando uma palavra como azul é impressa numa cor diferente da expressa pela palavra, ocorre um atraso no processamento mental, gerando um tempo de reação mais lento e uma possibilidade maior de erros.

1.6      A História do Registro de Conhecimentos

Não se sabe bem quando a linguagem foi inventada. A origem da fala humana tem sido muito controversa. Johanna Nichols (linguista da Univ. da Califórnia) estimou em 100 mil anos atrás, pela diversidade de línguas modernas e velocidade de disseminação. Mas apesar do Homo Habilis e Homo Erectus já terem alguma, houve uma evolução há possivelmente 250 mil anos atrás, mas o grande salto em frente só ocorreu há 40 mil anos, quando os seres humanos modernos desenvolveram uma linguagem semelhante à nossa.

Provavelmente, a linguagem começou com sinais e gestos, depois evoluindo para sons representativos, palavras para nomes comuns e próprios e depois a sintaxe. Chomsky acredita que a sintaxe é inata do ser humano, já vem com nosso cérebro. Até alguns tipos de macacos conseguem se comunicar com sons e gestos seguindo uma gramática, ou seja, "tu me coça" é diferente de "eu te coço" (Sagan, 1986).

E a forma como a linguagem é aprendida ainda é um mistério. Crianças não são ensinadas a falar; elas apenas ouvem e observam os adultos e imitam os sons e a sintaxe. A mímica de sons é comum entre animais, especialmente em pássaros que cantam.

Pelos estudos atuais, o gene FOXP2 é responsável pela linguagem falada. Sem este gene, não é possível articular palavras, pois os órgãos fonadores não são formados adequadamente para produzir os sons da fala. Esta é a diferença dos seres humanos para outros animais. O FOXP2 surgiu de mutações (há 42 mil anos, segundo Cochran e Harpending), mas a origem é um elo perdido. Há até quem acredite em origem extraterrestre. E é claro, a linguagem foi a ferramenta principal para viver em grupos, compartilhar conhecimento, resolver conflitos, traçar estratégias, etc.

A invenção da escrita é atribuída aos sumérios, próximo de 5 mil anos a.C. (escrita cuneiforme). A Figura 2 apresenta uma tábua de argila com inscritos cuneiformes.

Figura 2: Tábua com escritos cuneiformes

Os egípcios inventaram uma linguagem baseada em desenhos mnemônicos, os chamados hieróglifos. Sua escrita era registrada nas paredes dos prédios por todo Egito (ver exemplo na Figura 3).

Figura 3: Exemplo de escrita com hieróglifos

Já o alfabeto foi inventado pelos Fenícios. A possibilidade de escrever com menos símbolos permitiu agilizar negócios, já que eles eram grandes comerciantes na região do Mediterrâneo.

Os antigos utilizavam papiro e pergaminho para registrar conhecimento. Pergaminho era uma pele de animal (geralmente cabra, carneiro, cordeiro ou ovelha). O nome lembra o da cidade grega de Pérgamo, na Ásia Menor, sua provável origem. O papiro era uma lâmina vegetal extraída da uma planta do Antigo Egito.

Já o papel foi inventado pelo chineses em 105 a.C, mas há quem acredite que possa ter sido usado uns 200 anos antes desta data.

E o livro teria sido inventado em Pérgamo. Como não se podia dobrar o pergaminho como o papiro, os antigos costuravam as páginas.

A partir daí começou o registro da História. Os historiadores antigos mais conhecidos são Heródoto, Homero e Josefo (história dos Judeus).

Os egípcios registraram sua História nas paredes. O mesmo fizeram os Maias, que escrivam através de desenhos na pedra. Já os Incas não tinham escrita e passaram conhecimento adiante contando histórias, via transmissão oral (o que hoje chamamos de storytelling).

Uma das maiores revoluções no registro e divulgação de conhecimento foi a invenção da prensa móvel por Gutenberg, na Alemanha, perto de 1439. Antes, eram usadas placas de madeiras ou metal com as letras. Já a prensa móvel funcionava como uma máquina de escrever, pois tinha vários tipos móveis, com os quais se podia formar frases,  parágrafos e páginas. Isso permitiu imprimir em papel muito mais rapidamente que as tecnologias anteriores. Só para se ter uma ideia, antes os livros eram registrados a mão e se conseguia poucas páginas por dia. Com o uso de tipos, conseguia-se obter 40 páginas por dia. A prensa móvel permitiu um salto para 3600 páginas por dia.

Esta foi a primeira grande forma de disseminar ideias e informações para massas. E assim também surgiu uma boa maneira de manipular as massas. Tanto que opressores se deram conta do poder do livro e trataram de controlar este meio, seja escrevendo livros, seja destruindo-os (veja o caso da Igreja Católica na Idade Média e de Hitler). Mas foi também graças à prensa móvel de Gutenberg que Martinho Lutero, em 1517, fez oposição à Igreja Católica, disseminando suas 95 teses e gerando a reforma.

E foi por causa da imprensa também que nosso continente se chamou América e não Colômbia (ver o livro do Eduardo Bueno, "Náufragos, Traficantes e Degredados"). Pois Américo Vespúcio registrou suas viagens ao novo continente num livro, que foi difundido pela Europa. Então alguém sugeriu homenageá-lo dando o seu nome ao continente.

Surge uma ferramenta brilhante para marketing. E que pode espalhar teorias boas ou ruins. A popularização do livro gerou uma revolução até mesmo no cérebro humano. Nicholas Carr (no livro "The Shallows - what internet is doing to our brains") comenta que havia muitas pessoas que sabiam ler no século XV, mas que não tinham o hábito. Então liam como crianças (devagar e em voz alta). Com o hábito, nosso cérebro se modificou para acomodar a tarefa de leitura.

Hoje em dia temos as tecnologias digitais para registrar conhecimento e disseminá-lo.

1.7      Tipos de Acervos de Conhecimento

Os acervos de conhecimento podem ser:

- Audiovisuais: com fitas de áudio e vídeos;

- Bibliográficos: com publicações e estudos;

- Culturais: com objetos tridimensionais e documentos, incluindo também troféus, certificados, equipamentos, mobiliários, etc.;

- Museológicos: com objetos e documentos de caráter histórico;

- Fotográficos: com fotos e iconografia em diferentes suportes (papel, filmes, etc.).

1.8      A nova divisão do trabalho

De acordo com uma estimativa da consultoria McKinsey, 60 milhões de empregos industriais em escala global deverão ser substituídos por robôs até 2025. De acordo com dados da consultoria BCG, hoje apenas 10% das tarefas dentro de uma fábrica podem ser realizadas por um robô. A estimativa é que, em 2025, esse percentual suba para 25%. O fato é que robôs geram riqueza. No período estudado pela consultoria McKinsey, houve aumento anual de 0,37 ponto percentual no PIB do grupo de países analisados. No futuro ainda mais distante, a expectativa é a adoção em larga escala de máquinas inteligentes. “Hoje, as pesquisas em robótica dedicam-se a criar robôs capazes de aprender novas funções e lidar com situações inesperadas no mundo do trabalho. Com câmeras e sensores, o robô Baxter, criado em 2012 pela startup americana Rethink Robotics, é capaz de identificar objetos e reconhecer a presença de pessoas. Seu software permite que ele aprenda novas funções. Tudo isso a um custo baixíssimo: 25 000 dólares.”

(http://exame.abril.com.br/revista-exame/edicoes/1088/noticias/nos-e-os-robos)

Segundo Brynjolfsson e McAfee (2011), o Homem é o sistema computadorizado mais barato, de propósito geral, não linear, e leve que pode ser produzido em massa por trabalho não especializado. Complementando esta visão, Robert Reich (1991) apud Polla (1995) classifica o trabalho humano em 3 tipos:

- serviços rotineiros: repetitivos, pouco criativos, processos rígidos, pouca qualificação;

- serviços pessoais: atendimento, relacionamento entre pessoas;

- serviços simbólicos: manipular dados, palavras, elementos visuais.

O trabalho do 1º tipo é o mais fácil de ser automatizado e empregados destas funções certamente serão substituídos por máquinas.

Na mesma linha de classificação, Shoshana Zuboff  (1989) estabelece 4 quadrantes para funções que pessoas desempenham, relacionando o valor agregado pelo trabalho à facilidade com que este mesmo trabalho pode ser feito por máquinas (como representado na Figura 4). Os serviços do quadrante “A” (com mais facilidade para empregar máquinas e menor valor agregado) já estão sendo substituídos por máquinas. No quadrante “B” estão funções que devem ser terceirizadas, pois há alguém mais especialista e fazendo melhor. As funções do quadrante “C” devem ser melhoradas para agregar mais valor, ou então serão também substituídas por máquinas. E as funções do quadrante “D” são as mais importantes para a empresa e devem ser utilizadas para capitalização do negócio.

Figura 4: Divisão do trabalho por valor agregado x facilidade para substituir (adaptado de Shoshana Zuboff, 1989)

Frank Levy e Richard J. Murnane (2012) pregam que está havendo uma nova divisão do trabalho entre máquinas e pessoas. As máquinas não conseguirão (pelo menos em pouco tempo) substituir todas as tarefas hoje feitas por humanos. Levy e Murnane (2012) fazem a seguinte classificação para as novas funções:

- Pensamento especialista: funções para resolver problemas onde não há regras estabelecidas ou identificadas, tais como diagnóstico de doenças a partir de sinais incomuns, criação de novos pratos com novos gostos, problemas mecânicos que computadores não conseguiram resolver; não serão automatizadas;

- Comunicação complexa: funções de interação com humanos para adquirir informações, explicar ou persuadir, tais como motivação gerencial de trabalhadores, professores explicando temas complexos; não serão automatizadas;

- Tarefas cognitivas de rotina: funções mentais que podem ser descritas por regras lógicas, tais como gerar relatórios financeiros, encontrar padrões em clientes de seguro, avaliar hipotecas; estas são tarefas propensas a serem automatizadas;

- Tarefas rotineiras manuais: funções físicas como instalação de equipamentos ou embalagem de pacotes; poderão ser feitas por robôs;

- Tarefas manuais não rotineiras: funções físicas que não podem ser descritas por regras Se-Então pois requerem reconhecimento ótico ou controle refinado de músculos, tais como dirigir caminhões, colocar pedras em anéis e joias; acredita-se que computadores não farão tais atividades melhor que humanos e portanto não seriam utilizados.

Um artigo da HBR (de dezembro de 2105) cita um estudo que concluiu que 47% das ocupações nos EUA serão automatizadas dentro de 20 anos. Além disto, de 10 a 15% das funções gerenciais e executivas poderão também ser automatizadas por adaptação da tecnologia.

(https://hbr.org/2015/12/how-many-of-your-daily-tasks-could-be-automated?utm_campaign=HBR&utm_source=facebook&utm_medium=social)

Tarefas que envolvem decisões complexas ou em contextos complexos serão mais valorizadas. A razão, segundo Brynjolfsson e McAfee (2011), é que uma boa decisão de um executivo repercute por toda a rede, aumentando a importância desta decisão. Brynjolfsson e McAfee (2011) acreditam que o futuro será uma combinação ótima entre máquinas e pessoas. Por exemplo, eles citam experimentos com o jogo de Xadrez, onde o melhor desempenho resultou de uma combinação “humano + máquina + processo”.

Clark (2007) afirma que há algumas funções humanas difíceis de substituir por máquinas: reconhecimento de objetos e manipulação deles no espaço, e a mais importante, interação com pessoas. Temos habilidades sociais que nos permitem compreender em parte o que outras pessoas estão sentindo (empatia) ou até mesmo pensando.

A nova divisão do trabalho também afetará a renda do trabalhador. A expectativa é que o trabalho intelectual seja mais bem pago, ao contrário do trabalho braçal, com menor remuneração. Isto não é novidade na história humana. Landes (1998) lembra que, no século XIII, empresários contratavam pessoas humildes para fazer tarefas mais tediosas que exigiam menos habilidades, com salários mais baixos. Brynjolfsson e McAfee (2011) concluíram que o PIB americano está aumentando mas a renda média por residência está estagnada (pelo menos, com dados de 1975 a 2008). Isto demonstra a atual concentração de renda, onde o trabalhador médio está perdendo a corrida contra a máquina. Mas máquinas não consomem. E também está havendo uma mudança da renda do trabalho para o capital. O pior disto tudo é que capitalistas gastam menos que trabalhadores.

1.9      Este livro

Este livro discute como pessoas e organizações podem coletar, armazenar, organizar e recuperar conhecimento para reuso futuro, tanto para resolver problemas quanto para evitá-los.

O livro discute a importância de coletar e armazenar conhecimentos explícitos, para que futuramente possam ser recuperados e reusados. Também discute a importância de gerenciar conhecimentos tácitos, os quais não podem ser armazenados em meios físicos, mas podem ser gerados e recuperados, mesmo estando na “cabeça” das pessoas.

O capítulo 2 discute os 3Vs do Big Data, ou seja, como o volume, a velocidade e a diversidade de informações está afetando a vida das pessoas e as organizações.

O capítulo 3 apresenta e discute técnicas para coleta de conhecimento, bem como aspectos inerentes a esta etapa, que podem inibir ou motivar pessoas a registrarem conhecimento.

O capítulo 4 apresenta várias formas que existem para armazenar conhecimento. Já que o conhecimento é diverso (representado pelo 3º V do Big Data), há muitas possibilidades de formatos para guardar conhecimento. Dependendo do formato, também haverá formas diferentes para recuperar conhecimento, as quais também são discutidas neste capítulo.

O capítulo 5 discute formas para organizar o conhecimento, uma vez que ele se encontre armazenado. Isto facilitará a futura recuperação dos conhecimentos.

No capítulo 6, são discutidas formas de validar o conhecimento coletado e armazenado, ou seja, como saber se é verdade ou não.

O capítulo 7 começa a discutir conhecimentos do tipo tácitos. Neste capítulo, discute-se a importância do conhecimento tácito e como ele vem de pessoas inovadoras e visionárias.

O capítulo 8 discute como a criatividade pode ajudar a gerar conhecimentos tácitos. Neste capítulo, são discutidas diversas técnicas para melhorar a criatividade.

O capítulo 9 apresenta como adquirir conhecimento tácito pela sabedoria das massas ou multidões.

O capítulo 10 trata do registro de patentes e como isto pode ser uma boa forma para registrar conhecimentos explícitos, seja sobre produtos ou processos da organização.

O capítulo 11 complementa este livro falando da cultura organizacional e das diferentes dimensões culturais que existem.

2          OS 3V´S DO BIG DATA

O fenômeno Big Data possui 3 características principais conhecidas como 3Vs das informações. São elas:

- volume: cada vez mais a Humanidade gera e armazena mais informações. As tecnologias como rádio, TV e telefone geraram mudanças na comunicação (velocidade e volume de informações). Mas a Internet aumentou tudo isto e ainda permite que pessoas gerem informações que ficam disponíveis publicamente. É a explosão de informações.

- velocidade: hoje em dia é possível escrever um post  num blog como este e divulgá-lo instantaneamente para milhares de pessoas em diferentes partes do mundo.

- variedade: a variedade de informações acontece porque nosso mundo está se tornando mais complexo. Geramos e armazenamos informações em formatos diferentes como textos, diagramas, figuras, sons, planilhas, tabelas, gráficos, etc. Além disto, nossos conceitos estão evoluindo para estados menos estáveis ou concretos. Por exemplo: como definir hoje em dia uma família ? E um casamento ? Como armazenar a filiação de uma pessoa ? Seriam 2 ou 3 valores possíveis ? Pode haver uma pessoa só com um pai ou uma mãe ? E sexo então. Há hospitais que trabalham com 12 diferentes tipos de sexo.

Os 3Vs são consequência de um mundo mais complexo. A complexidade aumenta na proporção direta a:

- número de elementos ou itens envolvidos;

- diferentes tipos dos elementos;

- número de relações entre os elementos;

- diferentes tipos de relações entre os elementos.

Uma equipe de trabalho com homens e mulheres de diferentes profissões é mais complexo que um time de futebol masculino. Uma sala de aula com 20 alunos é menos complexa que uma sala com 40 alunos. Uma rede social que permite ligar amigos e inimigos é mais complexa que uma rede onde somente amigos estão relacionados.

O mundo está mais complexo porque:

- há mais pessoas no mundo;

- nossos grupos sociais estão aumentando, passando o limite de 150 para nossa capacidade intelectual (conforme Robin Dunbar);

- as interações entre as pessoas estão mais diversificadas usando diferentes mídias, tecnologia e redes sociais.

2.1      Volume de Dados

Estamos vivendo numa era de grandes volumes de informações. O volume de informações é medido em exabytes. A escala é assim: bit, byte, kylobyte, megaybte, gigabyte, terabyte, petabyte, exabyte, zettabyte, yottabyte.

Chamam isto de Big Data  (Tole, 2013), mas anos atrás Korth e Silberschatz já falavam sobre isto e chamavam esta nova revolução de "explosão de informações". Sim eles comparavam estes novos acontecimentos a revoluções como a invenção da imprensa por Gutenberg (distribuição de informações a todo canto do mundo) e invenção do telefone por Graham Bell (informação distribuída imediatamente, em tempo real).

O volume aumenta a cada ano pelas seguintes razões:

- o armazenamento de dados hoje é barato (discos rígidos e DVDs) ou mesmo de graça (serviços de hospedagem free na Web);

- as pessoas estão mais familiarizadas com a tecnologia e consequentemente geram e armazenam mais informações (crianças de 2 anos já sabem usar celulares e computadores e a 3a idade está menos tecnofóbica);

- a tendência atual de "não jogar nada fora", que começou com o Gmail dizendo que ninguém precisava "deletar' seus e-mails;

- mais possibilidades de serviços para publicar e difundir informações (blogs, twitter, e-mail, redes globais, conexões sem fio, etc.).

A Revista Veja, edição de maio de 2013 (ed.2321, n.20, ano 46) tratou deste assunto na sua reportagem de capa. Eles falam que o Big Data se deve a 3 Vs: volume, velocidade e variedade. Além do grande volume de dados gerados, coletados, armazenados, etc, a velocidade de transmissão (banda larga por cabo ou 3G ou wifi etc.) e a diversidade de tipos de informações (planilhas, textos, imagens, sons) ajudam a sobrecarregar o ser humano e as organizações.

Segundo a reportagem da revista Veja, a cada dia:

- 2,5 exabytes de informação são produzidos pela humanidade;

- 375 megabytes de dados são acumulados por cada família;

- 24 petabytes são processados pelo site do Google;

- 10 petabytes correspondem aos e-mails enviados;

E ainda, 385 terabytes guardam todo o catálogo da Biblioteca do Congresso americano, a maior do mundo, enquanto que 1,8 zettabyte armazena todos os dados acumulados pela civilização em um ano. Comparando com os 3 exabytes que a humanidade conseguia guardar em 1986 (hoje produzimos quase o dobro disto em 2 dias), estamos vivendo em tempos exponenciais.

Segundo Ismail, Malone e Geest (2015), nós estaremos saltando de oito bilhões de dispositivos conectados à internet hoje para 50 bilhões até 2025, e para um trilhão apenas uma década mais tarde.

2.1.1    Retornos Acelerados

Raymond Kurzweil desenvolveu uma teoria, conhecida como a Lei dos Retornos Acelerados, que diz que o poder de criação aumenta exponencialmente (não é linear). Isto acontece porque o conhecimento que retorna (feedback) ajuda a selecionar melhores caminhos (se há um grande número de opções). O propulsor que impulsiona esse fenômeno é a informação.

Um exemplo da teoria é no projeto Genoma, para sequenciar o genoma humano. Nas palavras de Kurzweil: “No começo do projeto genoma previ que levaríamos 15 anos para sequenciar todo o genoma humano. Os céticos argumentavam que levaria centenas, milhares de anos. Uns sete anos depois do início do projeto, só 1% estava concluído. Vieram atrás de mim argumentando que, se levou sete anos para fazer 1%, vai levar 700 para completar 100%. Respondi que não. Afinal, quando se chega a 1% da execução de um projeto, cuja velocidade aumenta exponencialmente, você só precisa de sete duplicações na velocidade para chegar aos 100%. Foi o que aconteceu.”

Exemplos comprovados: (EXPONENTIAL TIMES - Era Exponencial)

•população

•expectativa de vida, renda

•tamanho, preço, velocidade e capacidade de processamento dos computadores

•capacidade e custo de armazenamento (storage)

•no Inglês, existem aprox. 540 mil palavras, 5x mais que na época de Shakespeare

•uma semana do jornal The NY Times contém mais informações do que uma pessoa no século 18, durante toda a sua vida

•4 exabytes de informações novas serão postadas este ano; isto é mais que nos últimos 5 mil anos

Segundo Diamandis e Kotler (2012), economistas da London School of Business and Finance calcularam que acrescentar 10 telefones por 100 pessoas aumenta em 0,6% o PIB de um país em desenvolvimento. A abundância de informação/comunicação, além de promover a especialização (expandindo as oportunidades educacionais), permite aos especialistas o intercâmbio de especialidades, criando assim o que o economista Friedrich Hayek denominou catalaxia: a possibilidade de expansão ilimitada gerada pela divisão de trabalho.

Geoffrey West defende que a urbanização traz melhores retornos em economias de escala (infraestrutura). West explica por que as cidades aumentam cada vez mais: quando uma cidade dobra de tamanho, ela só precisa aumentar 15% de sua infraestrutura, e também ocorre um aumento de 15% em sua renda, riqueza e inovação (Diamandis e Kotler, 2012). E segundo as estatísticas, isto acontece em qualquer cidade do mundo, não importando o país, renda, posição geográfica, história, etc. Nos seus estudos, West descobriu diversas características que seguem uma proporção linear ao número de habitantes de uma cidade: número de postos de gasolina, índices de crimes, PIB, número de patentes, etc. Dobrar o tamanho de uma cidade sistematicamente aumenta renda, riqueza, número de patentes, número de colégios, número de pessoas criativas, policiais, taxa de crimes, casos de AIDS e gripe, quantidade de lixo.

Geoffrey West também acredita que grandes concentrações de pessoas aumentam a criatividade humana. Simonton (2002) concorda, ele acha que uma população maior favorece o nascimento de gênios. Isto acontece, segundo Simonton (2002) por 3 razões: por haver mais papeis diferentes (especialização), por pressão malthusiana sobre a tecnologia (e a necessidade emergente de inovações para não faltar recursos) e por maior variação nos atributos da população (entre eles, o de inteligência).

Conforme Diamandis e Kotler (2012), “dois terços de todo crescimento ocorre nas cidades porque, com sua densidade populacional elevada, os nossos espaços urbanos são perfeitos laboratórios da inovação.” Segundo Weiner (2016), isto acontece devido à diversidade, citando o psicólogo Keith Sawyer: “gênios em grupo só acontecem se os cérebros do time não possuem os mesmos ingredientes”.

Ismail, Malone e Geest (2015) falam do momento Iridium: utilizar ferramentas lineares e tendências do passado para prever um futuro em aceleração. Graças ao aumento de dados e ao poder de computação, as previsões dos meteorologistas ficaram 50% mais precisas.

2.1.2    Raridade x popularidade

Antigamente, o valor de um bem era proporcional à sua raridade, por exemplo, o ouro e a prata. Ou seja, se fosse difícil encontrar o bem, seu preço subia. É também o caso de uma pintura de um artista já falecido.

Por outro lado, Kevin Kelly (1998) defende que estamos vivendo uma nova economia, a economia de rede. Nela, quanto mais pessoas usando (mais oferta), mais valor as coisas terão. O teclado Qwerty e outros formatos (VHS sobre Betamax; PC aberto sobre computadores proprietários) vingaram porque as pessoas já estavam acostumadas e não queriam trocar. E as empresas aceitaram um paradigma de menor qualidade porque era mais requisitado.

Em alguns casos, a proporção é mais radical ainda. Um bem só teria valor se um mínimo de pessoas estivesse usando. Por exemplo, o valor do aparelho de fax e do telefone só foi percebido depois que um bom número de pessoas estava usando. Algumas redes sociais só ficam famosas quando já há um grande número de usuários, ou seja, alguém entra só se seus amigos já estão. Mas quem são os primeiros a entrar ? Everett Rogers propôs um modelo para explicar a difusão de inovações, em formato de curva de sino.

Em geral então, a maioria das pessoas costuma aderir a inovações somente após outros já terem testado o bem ou serviço. E por isto, as empresas procuram focar seus negócios em produtos que são mais vendidos. Aplicativos como Waze e redes sociais só têm valor se muitas pessoas aceitarem e usarem. O Youtube só foi vendido por 1,6 bilhão de dólares porque tinha muitos usuários e fiéis. O Google tinha o Google Vídeos com tecnologia melhor, mas bem menos usuários. Um cliente só adere a uma companhia de celular se esta tiver muitas antenas espalhadas. E a companhia só implanta novas antenas se tem perspectiva de haver mais clientes.

Por outro lado, Chris Anderson (2006) acredita que se está voltando a dar valor às coisas raras. Ele identificou na Internet o fenômeno que chamou de “A Cauda Longa”. Há muitas empresas oferecendo produtos que vendem pouco. A Amazon tem todo tipo de livro e aceita vender e entregar mesmo os que são pouco procurados. A Amazon e outras empresas como NetShoes podem oferecer produtos que saem pouco porque não trabalham com estoque. Ter produto estocado é sempre prejudicial para a empresa (custos com armazenamento, capital imobilizado, riscos de perda e roubo). A entrega tem um custo muito baixo e é feita de forma muito ágil (efeitos da globalização, combinada com um ótimo processo de logística apoiado por software de workflow e simulação de rotas, e parceiros de transporte). Se você for numa revistaria agora, verá que há muitas revistas especializadas, para públicos muito pequenos. É possível que você encontre uma revista de náutica só sobre lanchas. Há também canais em TVs por assinatura que são muito específicos (exemplo: canal de dança).

Como as editoras e geradoras de conteúdo tão específico ganham dinheiro assim ? Provavelmente porque há um grupo razoável de pessoas que gostam de diferenciação, que não vão atrás das maiorias, nem dos marketeiros. Ou seja, para elas, o que é muito comum perde interesse. Uma possível explicação pode estar na necessidade de diferenciação, de ter algo raro, como por exemplo uma obra de arte ou um vestido feito sob encomenda.

Isto acontece com a moda. Todos querem estar na moda, ninguém que ser muito diferente. Mas também ninguém aceita que todos sejam iguais. Acontece também que a maior participação das massas faz as elites desertarem. E se deixa de ser moda, não é mais atraente e perde o valor.

Outra explicação possível é o esgotamento ou imunidade. Malcolm Gladwell (2013), no livro "O ponto da virada", diz que as pessoas perdem interesse em algumas tecnologias quando há muitos usuários. E aí tendem a trocar por algo mais novo ou inovador. Por exemplo, poucas pessoas atendem ao telefone fixo hoje em sua residência ou mesmo preferem não ter telefone fixo em casa, porque as empresas de telemarketing estão esgotando a paciência de todos.

Robin Dunbar (1998) identificou a regra dos 150: quando a rede ou grupo chega ao número de 150 membros ou elementos, fica difícil coordenar ou participar ou entender as relações, e os relacionamentos enfraquecem. E com isto, o interesse diminui.

Segundo o livro Organizações Exponenciais (Ismail, Malone e Geest, 2015), não importa se você tirou cinco fotos ou quinhentas, o custo é o mesmo.

2.1.3    Sobrecarga de informações

Quantidade de Informações é bom ou ruim ?

Alguém vai dizer que o volume de informações é bom, porque as pessoas e organizações possuem mais informação para tomar decisões. Por outro lado, vivemos no stress por termos mais opções para escolher, mais informações para ler, mais conhecimento para aprender e por não conseguirmos lidar com tanta informação disponível e nem mesmo conseguir encontrar as informações que precisamos (information overload). É como uma mesa cheia de papéis e a gente sabendo que a informação que a gente procura está em algum destes papéis nesta mesa.

O poder de armazenamento e análise de dados pelas chamadas tecnologias da informação está gerando o fenômeno conhecido como Big Data. As consequências são o stress (querer estar sempre atualizado e recolhendo dados) e a sobrecarga de informações ou information overload (estar perdido com tanta informação e não conseguir encontrar o que se quer). A sobrecarga faz muita coisa relevante parecer irrelevante e o contrário também. Como há falta de tempo e recursos para analisar todos os dados e alternativas, as pessoas filtram informações e alternativas. Mas muitas vezes, as heurísticas utilizadas não são as melhores.

Gladwell (2005), no livro Blink, afirma que, quando estamos em situações de estresse, a nossa mente foca e reduz informações. Ele conta vários casos de policiais relatando situações de estresse, atirando contra ou abordando criminosos; o excitamento deixava as pessoas cegas. Veem somente um cenário principal e descartam o que está em volta, inclusive sons.

Este é o efeito da sobrecarga de informações. Temos dificuldades para distinguir o que é mais importante. Talvez, nestas situações o hábito, as intuições e instintos funcionem melhor.

O volume de informações pode ser bom, porque as pessoas e organizações possuem mais informação para tomar decisões. Por outro lado, vivemos no stress por termos mais opções para escolher, mais informações para ler, mais conhecimento para aprender e por não conseguirmos lidar com tanta informação disponível e nem mesmo conseguir encontrar as informações que precisamos (information overload). É como uma mesa cheia de papéis e a gente sabendo que a informação que a gente procura está em algum destes papéis nesta mesa.

As ações de marketing não devem aumentar esta sobrecarga, mas pelo contrário diminuir o stress mental dos consumidores, auxiliando-os com informações precisas, corretas, verídicas, objetivas e no nível e formato adequado ao cliente.

Sobrecarregar o consumidor com informações não ajuda a vender. Pode paralisar o cliente. Bons argumentos e informações complementares devem ser a exposição. Além disto, como será discutido adiante, o cliente quer ter uma boa experiência de consumo e não somente adquirir algo que lhe satisfaça uma necessidade. Os meios são tão importantes quanto os fins.

2.2      Velocidade da informação

O 2º V do Big Data é a velocidade das informações. Antes disto, estamos sendo soterrados por grandes volumes de informações (1º V). E tem ainda a Variedade de Informações, 3º V, que torna a vida ainda mais complexa.

A Velocidade é acelerada por novas tecnologias de transmissão de informações, como satélites, fibras óticas, 3G/4G e redes wifi. Mas também é impulsionada por aplicativos que permitem facilmente publicar ou postar suas próprias informações e compartilhar as dos outros na velocidade de um click.

A primeira consequência negativa é a necessidade de atualização constante. Como tudo muda muito rapidamente, inclusive modas e astros pops, temos que correr para ficar na “onda”. E as notícias correm rápido também, então temos que acelerar para estar a par de tudo. Isso cria um sentimento de estar sempre por fora de tudo.

A segunda consequência negativa é a falta de tempo para pensar, avaliar e tomar decisões. Isto nos impele a seguir com as massas, a não nadar contra a correnteza. Somos homens e mulheres massa como dizia Ortega y Gasset. Este sentimento de pensar como o grupo, e não querer discordar, ajuda a viver, pois não temos conflitos nem gastamos energia pensando. Aí entra a civilização do espetáculo que Vargas Llosa bem descreveu. Somos “maria vai com as outras” (ou “josé vai com os outros”).

A terceira consequência ruim é acelerar a tomada de decisão. Se no parágrafo anterior, eu disse que a tendência é não tomar decisões, quando vamos tomá-las procuramos usar nosso sistema rápido, como sugerido por Daniel Kahneman. Aí entram as intuições, emoções e instintos. O raciocínio lógico e o método científico sucumbem ante argumentos como “eu acho”, “eu sinto que”, “me parece que”.

A quarta consequência, decorrente das duas anteriores, somos mais facilmente influenciados. As empresas de marketing já descobriram a importância dos influenciadores na Internet e redes sociais. E isto funciona muito bem. Não temos mais opinião própria e sim a opinião dos influenciadores.

A quinta consequência é a falta de foco e de profundidade. Não temos tempo nem paciência para nos concentrar num assunto, para ler um texto inteiro, para nos aprofundar num tema. Nicholas Carr, no livro “Os Superficiais – O que a Internet está fazendo com nossos cérebros”, diz que isto inclusive está mudando nosso cérebro internamente.

Por fim, a pior das consequências: a busca por resultados de curto prazo. Ninguém mais tem paciência para esperar. A espera é um suplício. Antes era um prazer. Esperar o Papai Noel era um momento de ansiedade e ao mesmo tempo alegria. A dopamina a mil. E depois o prazer de recebê-lo e receber os presentes. Antes a gente comia o feijão com arroz de olho na sobremesa. Agora queremos a sobremesa logo. E assim o sexo antes do casamento e sem preliminares, a sexualização e o amadurecimento precoce de crianças, o salário antes do trabalho, jovens não querendo mais estudar e sim ganhar dinheiro (vide aumento de investidores na bolsa e em bitcoins), o sonho de criar um novo Facebook ou até mesmo a mega sena sem precisar trabalhar. Por isto o aumento de antidepressivos e outras drogas usadas para felicidade o quanto antes. Isto tudo explica o sucesso de negócios tipo Netflix, Aliexpress e outros de comércio eletrônico, Tinder, Whatsapp (ao invés de e-mail ou carta), fastfood, etc.

A consequência mais nefasta da velocidade de informações é a necessidade de recompensas imediatas e prazer acima de tudo, o puro hedonismo.

Mas há movimentos contrários como slow food e espaços gourmet, para cozinhar com amigos e com prazer, técnicas e espaços para meditação, templos religiosos para rezar, livros para ler e filmes para simplesmente chorar.

E para terminar, uma frase que vi pichada num muro: “A felicidade não é uma estação de chegada, mas um meio de viajar”.

2.3      Variedade de Informações

Alvin Toffler, na década de 80 no seu livro "A 3a Onda", escreveu uma seção com este título: o colapso do consenso. Ele já previa o surgimento cada vez maior de muitas minorias diferentes e a dificuldade de integração e convívio. É a superespecialização. Podemos ver isto na moda, nas tribos urbanas, nas religiões, partidos e ideologias políticas, nas diferentes filosofias, teorias científicas e educacionais que aparecem nos livros, ou seja, até mesmo nos produtos que consumimos (existem revistas de Náutica especificamente sobre lanchas, comida indiana sem glúten, roupa masculina para ginástica em academias fechadas). E isto tudo também se reflete nas diferentes formas de agir do ser humano.

Segundo Nelson Rodrigues, "o consenso é burro". A democracia melhorou as decisões nas antigas civilizações, evitando que tiranos centralizadores tomassem decisões sozinhos, sem olhar para o bem de todos. A liberdade de expressão é defendida até hoje como algo imprescindível ao bom convívio e necessária para que o bem sobreviva e os erros não sejam escondidos. A diversidade de opiniões é saudável e, assim como o casamento entre raças diferentes propicia uma melhor seleção de genes, pode gerar ideias e decisões melhores. O problema é que a diversidade está crescendo de forma exponencial.

Depois, esta superdiversidade se encontra nas escolas, nos shoppings e até nas manifestações de rua. Numa escola, professores devem aprender a lidar com crianças com etnias e credos muito diferentes. Para o marketing, está cada vez mais difícil fazer campanhas. Hoje se fala em microssegmentação do mercado, em atendimento e produtos personalizados.

Vivemos numa época realmente difícil de definir e pré-determinar tudo. As definições hoje são nebulosas e não únicas ou imutáveis. O que é uma família, uma raça, um casamento, um casal, um filho, uma escola, uma empresa ? Empresas e sistemas devem aprender a trabalhar com conceitos cada mais subjetivos. Por exemplo, alguns hospitais trabalham com até 12 tipos de sexo (gênero) diferentes. As empresas e órgãos públicos estão agora obrigados a atender cidadãos pelo seu nome social. Registros de filiação não podem mais se limitar a nome de pai e mãe, pois pode haver 2 pais homens ou duas mães mulheres (e o que dizer da possibilidade de não ser uma dupla mas um trio ?).

Além disto, como será discutido mais adiante, é possível armazenar dados, informações e conhecimento de várias formas. Pode ser de forma estruturada ou não estruturada. Pode ser em planilhas e bancos de dados, pode ser em textos ou imagens ou mesmo se pode ter informações em sons gravados.

Para encerrar, um conselho dado por Bertrand Russell, numa entrevista (Face a Face com Bertrand Russell, BBC), em 1959:

"Neste mundo que está ficando cada vez mais interconectado, nós temos que aprender a tolerar uns aos outros. Nós temos que aceitar o fato de que algumas pessoas dizem coisas que não gostamos. Nós só podemos viver juntos desta forma, se nós vivermos juntos e não morrermos juntos. Nós precisamos aprender a bondade da caridade e da tolerância. O que é absolutamente vital para a continuação da vida humana neste planeta."

PARTE I – CONHECIMENTOS EXPLÍCITOS

3          COLETA DE CONHECIMENTO

Este capítulo aborda as formas de coleta de conhecimento.

3.1      Fontes de Conhecimento

As fontes de conhecimento podem ser internas à organização ou externas. As fontes internas podem estar em um dos 3 níveis organizacionais: estratégico, tático ou operacional. Podem ser pessoas ou repositórios de conhecimento explícito.

As fontes externas incluem os concorrentes, fornecedores, clientes e entidades ligadas ao mercado como institutos de pesquisa, o Governo em todas as esferas, entidades e associações com normas ou informações técnicas, etc. Clientes são uma boa fonte de informações externas à organização. Daí a importância de sistemas de CRM, análise de reclamações e pesquisas de satisfação, além da análise de postagens em redes sociais, blogs e outros meios livres na Internet.

As fontes também podem ser primárias ou secundárias. Fonte primária é aquela que gera a informação diretamente (por exemplo, coletar informação ouvindo um diretor concorrente dizer algo). As fontes secundárias surgem quando há intermediários (por exemplo, ouvir alguém dizer que o tal diretor disse aquilo).

Há também fontes formais e informais. As formais exigem um meio de transmissão ou registro de informações reconhecido como tal, como por exemplo notícias que a própria empresa divulga, contratos, folders, publicidade, etc. As fontes informais geralmente não possuem registro explícito (como, por exemplo, ouvir pessoalmente alguém dar uma informação de forma oral e privada).

3.2      Técnicas para pessoas coletarem informações

Os diversos autores apresentam 4 técnicas básicas para coleta de dados, que serão discutidas a seguir.

- Entrevistas

Vantagens: gera uma coleta mais direta que questionários e outras técnicas, pois a pessoas que são fonte da informação estão presentes com o Analista que faz a coleta. É uma técnica adequada para tirar dúvidas e coletar detalhes de informações, pois permite respostas rápidas e na hora.

Desvantagens: ela necessita que usuário e analista estejam no mesmo local ou pelo menos conectados no mesmo momento (é uma técnica síncrona). Além disto, exige tempo para as pessoas se reunirem. Apesar de ter a vantagem da agilidade, as pessoas podem esquecer dados ou dar respostas incompletas. Também não é útil quando as pessoas entrevistadas não gostam de falar ou têm dificuldades.

- Questionários

Vantagens: é boa para coletar dados em locais distantes e de várias pessoas. Também tem a vantagem que as pessoas precisam organizar as ideias para escrever as respostas, permitindo que as pessoas pensem melhor para responder (até para fornecer mais dados e mais precisos). Outra vantagem é que as pessoas podem responder quando tiverem tempo para isto.

Desvantagens: se o respondente não entender uma pergunta, não terá como responder ou poderá responder de forma errada. Além disto, há muitas pessoas que não gostam de escrever (preferem falar) e pode ser ruim se o respondente não costuma escrever. Também pode haver problemas com interpretação do texto na resposta. Se há muitas perguntas, cansa o respondente. As perguntas não podem ser muito específicas e por isto o questionário não é bom para coletar detalhes. Por fim, dúvidas não podem ser tiradas na hora.

- Análise de Documentos

Vantagens: não precisa alguém para fornecer as informações (se o texto já existir). É bom para coletar detalhes (ex.: campos de um formulário) ou informações gerais (planejamento da empresa).

Desvantagens: o volume de dados em geral é grande e os documentos podem estar desatualizados ou mesmo não existir. Além disto, há problemas quando o que está documentado não é feito ou é feito de forma diferente.

- Observação

Vantagens: é a técnica de coleta mais direta (ninguém diz, o Analista vê o que acontece). É boa para para confirmar o que foi dito ou coletado antes.

Desvantagens: as pessoas se inibem ou mudam seu comportamento quando sabem que estão sendo observadas (podendo fazer melhor ou pior). É mais demorada (para ver como se faz um operação em 1 hora, tem que ficar uma hora observando), e as exceções podem não ser coletadas ou pode-se coletar exceções como se fosse o normal. Pode haver  interpretações erradas de quem observa.

Não há uma técnica melhor que outra. A sugestão é que sejam utilizadas em conjunto. Onde uma falha, outra pode ser útil.

Pode-se começar utilizando análise de documentos e questionários, para coletar dados mais gerais (por exemplo, explicações gerais sobre o ambiente). Para coletar detalhes de informações, a entrevista e os documentos ajudam mais.

Por fim, para validar as informações coletadas, a técnica de observação é mais adequada, mas também podem ser feitas entrevistas e analisados documentos.

Existem algumas técnicas alternativas. A técnica de Cenários mescla observação e entrevista. É uma entrevista onde o usuário pode simular processos para melhor entendimento (sem a necessidade de uma observação in loco). Também é uma técnica que pode ajudar na visualização de soluções, uma vez que as pessoas podem simular como deveria ser o funcionamento do processo de forma automatizada.

Já a técnica de Brainstorming é uma entrevista não sistemática. O objetivo é coletar dados para se ter ideia de escopo (tamanho do problema). Por isto, o importante é fazer o entrevistado falar muito e aí atentar para os diferentes termos utilizados. Após uma etapa inicial então se poderá pedir detalhes sobre os temas que foram pouco comentados.

3.3      Coleta explícita X implícita X por inferência

A coleta de dados explícita acontece quando perguntamos algo a alguém (num entrevista ou questionário) e a pessoa nos dá os dados em forma de resposta. Ou então quando alguém preenche um formulário na Web ou nos diz algo, mesmo sem a gente pedir.

Já a coleta implícita é aquela que utiliza a observação. Não conheço estabelecimento que faça isto, mas é um futuro provável: quando você paga em dinheiro num supermercado, este só registra o que você comprou e como; não ficam registrados dados como seu sexo, idade, etc. Mas imagine que o operador do caixa (check-out) possa observar o cliente e utilizar códigos para dar entrada no sistema de dados que ele está vendo (sexo, faixa etária, estilo de se vestir, se está acompanhado ou não).

Num futuro um pouco mais distante isto já poderá ser feito através da análise de imagens gravadas com câmeras. Já foi feito um experimento que, pelo contorno da pessoa diante de um banner, era possível identificar o sexo e a faixa etária. Paco Underhill (1999) e parceiros fazem consultoria para empresas de varejo analisando estatisticamente o comportamento de clientes em lojas. As informações são coletadas por observação direta no ambiente ou em gravações de imagens. Depois são aplicadas técnicas estatísticas sobre os dados. Mais de 200 variáveis são analisadas, tais como sexo do cliente, altura, como estava vestido, se tocou no produto, onde estava o produto (prateleira, altura), qual o caminho percorrido dentro da loja, como o ciente carrega o produto, etc. Também são analisadas características do estabelecimento tais como produtos próximos, layout da loja, sinais e placas, etc. Eis algumas descobertas do time de Paco Underhill:

- Mulheres jovens compram cor para cabelo em lojas de beleza; senhoras, em farmácias;

- Capacidade das mãos para carregar determina o quanto as pessoas irão gastar;

- Carrinhos maiores significam mais vendas;

- Clientes compram mais se falam com alguym funcionário;

- Senhora dando “alô” na entrada inibe roubos;

- Pessoas passam rápido por vitrines de bancos, mas diminuem quando há espelhos;

- Pessoas tendem a entrar na loja e ir para direita;

- Necessidade de cadeiras para maridos sentarem e aguardarem esposas fazendo compras;

- Homens compram como dirigem: não perguntam, não procuram, não avaliam, querem sair logo da loja;

- 65% dos homens que experimentaram roupas as compraram; apenas 25% das mulheres;

- 60 a 70% das compras num supermercado não são planejadas (compras por impulso);

- Homens gostam de ler e analisar detalhes técnicos;

- Homens compram coisas para fora da casa; mulheres para dentro;

- Tempo que mulheres ficam na loja:

Acompanhadas de mulheres: 8 minutos

Com crianças: 7 minutos

Sozinhas: 5 minutos

Com Homens: 4 minutos

Com esta onda de Big Data por aí, está todo mundo coletando dados sobre todos. A operadora de celular sabe por onde a gente anda e quando. Qual o caminho que costumamos fazer, por onde costumamos andar em cada dia da semana e horário. E se instalarmos aplicativos tipo o Waze no nosso celular, a Google (que comprou o Waze) vai saber até a que velocidade estamos andando. E daí inferir se estamos a pé ou de carro, ou num engarrafamento. Aí alguém inventou a tecnologia de RFID, e ela está em cartões com chips, carros, produtos novos e vai estar em sacolas, carrinhos de supermercados, etc. Então não é só por celular. Os aplicativos e softwares que usamos em celulares, tablets, notebooks e etc também estão avisando onde estamos, se estivermos conectados via Wifi, 3G ou 4G. Este tipo de coleta também é considerada implícita, apesar de não usar a observação humana. Neste caso, a observação é feita sobre dados eletrônicos, capturados por dispositivos eletrônicos.

Inferir é gerar uma informação a partir de outra. Se você compra muito produto congelado no supermercado, a análise destes dados pode ajudar a inferir que:

a) você tem um bom freezer em casa;

b) você não sabe cozinhar ou não gosta;

c) você é uma pessoa muita atarefada e não tem tempo nem para cozinhar.

A coleta por inferência então é quando o sistema gera informações novas a partir de outras. O nível de inferência é subjetivo de cada organização e certamente aumenta a incerteza sobre a veracidade da informação. Mas muitas empresas assumem o risco desta incerteza, porque mais incerto ainda é não saber nada sobre o cliente.

Tempos atrás surgiram alguns artigos falando sobre Phenomenal Data Mining. Que significa tentar inferir eventos ou atributos de entidades a partir de coleções de dados. É na prática e com seriedade fazer aquela brincadeira de analisar os restos no lixo de alguém. Aí você saberá que tipo de pessoa é, pelo que compre e consome (marcas, tipos de produtos, faixas de preços, etc). Assim, se você compra Xampu feminino e  desodorante feminino juntos na mesma compra, você é uma mulher. Se comprar Xampu para carro, esponja para lavar carro e creme para polimento de carro, você certamente tem um carro. É claro que há margem para erros.

E utilizando a sabedoria das massas, se numa loja de supermercado a venda de água mineral foi muito acima do normal, é porque faltou água neste bairro. E se na mesma cidade, várias farmácias estão vendendo antigripal, é porque há um surto de gripe. E provavelmente a temperatura também esfriou ou a umidade aumentou.

E isto já chegou à Internet. O Facebook já consegue inferir nossa orientação sexual e tendência política só analisando nossas "curtidas" (ler a reportagem "Estudo mostra que botão ‘Curtir’ do Facebook revela muito mais do que se imagina sobre o usuário

http://oglobo.globo.com/tecnologia/estudo-mostra-que-botao-curtir-do-facebook-revela-muito-mais-do-que-se-imagina-sobre-usuario-7812419).

Um exemplo caso aconteceu em algumas sinaleiras de grandes cidades. Uma pessoa passava pelos carros perguntando ao motorista se queria ganhar um brinde. A grande maioria das pessoas dizia que sim, mesmo que desconfiadas. Então o "entrevistador de sinaleiras" pedia o nome e o telefone do motorista, alegando que depois entraria em contato.

A princípio, parece que só foi utilizada a coleta explícita (perguntas e respostas). Mas se pararmos para pensar, a pessoa só se dirigia a certos tipos de carros. Além disto, anotava mais que o nome e o telefone. Ela anotava o tipo de carro e outros dados que conseguisse coletar (adesivos informando que há bebês no carro, sobre estacionamentos hospitalares, associações e clubes, etc). Então este é um tipo de coleta implícita, por observação.

Além disto, os dados iam para centrais onde eram então analisados. A partir dos dados coletados explícita ou implicitamente, alguém iria fazer uma inferência. Por exemplo, a partir do selo de estacionamento de médicos num hospital, pode-se inferir a profissão de médico; daí tem-se o perfil de pessoas com boa renda e alto senso crítico. Se o carro tinha cadeira de bebês, infere-se que há uma família por trás.

3.4      Tipos de amostras

Existem 4 tipos de técnicas de seleção de amostras. Discutiremos elas através de um exemplo: uma loja querendo analisar a satisfação de seus clientes. Também discutiremos duas situações possíveis: a loja já ter um cadastro de clientes e o caso de a loja não conhecer seus clientes (porque entram e saem da loja sem mesmo a loja saber se são homens ou mulheres).

- Amostras aleatórias

Neste caso, são selecionados aleatoriamente elementos do universo (conjunto todo). Por exemplo, a loja determina o tamanho da amostra (valor N) e a seleção é feita pegando-se os N primeiros clientes da base de dados (do cadastro) ou são selecionados N elementos dentro do cadastro, pulando de forma aleatória. Se a loja não tiver um cadastro, ela irá selecionar clientes que saiam da loja com sacolas (produtos comprados), "atacando" N clientes pulando alguns (a critério da pessoa que fará a abordagem).

Este tipo de amostra pode trazer problemas, pois imagine que os N selecionados são todos do mesmo tipo (homens X mulheres, classe A ou classe C, etc). E pior ainda se forem selecionadas justamente as exceções.

Alguns pesquisadores julgam a técnica eficiente pois acreditam na distribuição aleatória (aquela velha história da moedinha, se jogarmos uma moeda 1000 vezes e só analisarmos os 100 primeiros resultados, a distribuição será a mesma).

Entretanto, para que a técnica seja utilizada adequadamente, a aleatoriedade deve ser total. No caso de clientes saindo da loja, não se pode selecionar clientes apenas num dia. Deve-se levar em conta as variedades (dia da semana, dia do mês, mês, turno, etc).

Esta técnica só deve ser usada quando não se pode utilizar uma técnica melhor.

- Amostras por conveniência

Neste caso, a seleção é feita pelo que for mais fácil. Por exemplo, a loja seleciona os N primeiros clientes que saírem da loja num determinado dia ou liga para N clientes cadastrados que tiverem telefone e só utiliza dados dos N primeiros que atenderem o telefone.

É a pior técnica pois não há critério algum, nem mesmo a aleatoriedade, o que pode levar a tendências (selecionar somente elementos de um tipo).

Esta técnica só deve ser usada quando não se pode utilizar uma técnica melhor.

- Amostras por julgamento

As amostras por julgamento são formadas por elementos que satisfaçam regras previamente determinadas. Por exemplo, analisar somente a satisfação de clientes mulheres que compraram mais de um produto até uma semana após o Dia das Mães.

Neste caso, o critério de seleção está bem definido e é justificado (por exemplo, só querer analisar certos tipos de elementos do conjunto todo). E portanto os resultados da análise serão condizentes somente com as regras definidas (não valem para o universo todo).

Podem ser utilizada regras de seleção ou de exclusão. O segundo caso pode ser melhor para se ter uma visão melhor do todo. Por exemplo, a loja pode querer analisar todos os tipos de clientes, mas vai excluir quem só veio uma vez por ano ou quem comprou num valor muito abaixo da média de gasto.

- Amostras estratificadas

Esta é a forma correta de gerar amostras. Para tanto, precisa-se identificar que variáveis podem interferir na análise. Por exemplo, no caso da loja, atributos como sexo, idade, classe sócio-econômica, bairro e cidade, valor gasto e forma de pagamento podem fazer diferença para entender os tipos de clientes. E talvez altura, peso e escolaridade não sejam diferenciais para campanhas de marketing ou para entender comportamentos de compra.

Depois de identificadas as variáveis, precisa-se saber a proporção de elementos no universo todo para cada variável. Por exemplo, digamos que há 60% de mulheres e 40% de homens entre todos os clientes da loja, e que 25% são da classe A, 50% da classe B e 25% da classe C, e assim por diante nas demais variáveis.

Então, a amostra será definida com a mesma proporção que a divisão no universo. Ou seja, a amostra deve conter 60% de mulheres, 40% de homens, 25% de pessoas da classe A, 50% de pessoas da classe B, 25% da classe C e assim por diante.

3.5      Tamanho da amostra - quantidade de elementos na amostra

Como determinar o número ideal de elementos numa amostra ? Se olharmos para as pesquisas para presidente do Brasil, a amostra normalmente é composta por aproximadamente 2 mil pessoas. Isto quer dizer que cada pessoa representa em torno de 50 mil outras.

O cálculo estatístico do tamanho da amostra depende do erro amostral (a diferença entre o valor estimado pela pesquisa e o verdadeiro valor e isto pode ser um valor estabelecido como meta); do nível de confiança (a probabilidade de que o erro amostral efetivo seja menor do que o erro amostral admitido pela pesquisa); da população (número de elementos existentes no universo da pesquisa, valor que pode não ser conhecido); entre outros (percentuais máximo e mínimo). Há uma calculadora online para fazer tais cálculos: http://www.calculoamostral.vai.la/

Tversky e Kahneman (1971) discutem os problemas com amostras muito pequenas. Por exemplo, se você jogar uma moeda não viciada três vezes e der duas vezes cara e uma vez coroa, você estará inclinado a acreditar que a probabilidade é 66,66% contra 33,33%. Mas se jogar mil vezes a mesma moeda, certamente haverá uma proporção próxima de 50/50. Pior seria se nas três primeiras jogadas, desse somente um lado. Como sabemos que, no caso da moeda, a probabilidade é 50/50, isto pode gerar a chamada "falácia do jogador": acreditar que o jogo vai mudar para reverter uma tendência e voltar ao padrão estatístico. Por exemplo, jogando 5 vezes a mesma moeda e dando sempre o mesmo lado (digamos, cara), vamos acreditar que na 6a vez irá dar o outro lado (coroa). E na 7a também vamos estar inclinados que dará coroa para equilibrar o jogo e voltar à proporção 50/50. Entretanto, a proporção só acontece com amostras maiores. Então, as próximas jogadas só minimizam os desvios e não os corrigem logo em seguida.

3.6      Qualidade dos dados

Ao coletar dados, deve-se fazer uma operação de limpeza ou cleansing. Primeiro, valores nulos ou faltantes devem ser desconsiderados ou coletados por outros meios e valores incompletos devem completados (por exemplo, falta da localização horizontal num endereço). Depois valores inconsistentes devem ser resolvidos. Por exemplo, é muito comum, quando se juntam duas bases de dados, de haver registros repetidos sobre a mesma entidade (uma pessoa, por exemplo). Na comparação dos registros, pode haver conflitos de dados (exemplo: telefone num registro é diferente do telefone no outro).  A eliminação de registros duplicados evita ações errados e também contar duas vezes uma mesma entidade, o que geraria erros estatísticos.

Há técnicas que avaliam probabilidades para saber qual o valor mais correto. A identificação de registros duplicados pode ficar mais fácil se houver uma identificação única. Hoje em dia, não só CPF e RG são usados como identificadores, mas também endereços, números de celular, e-mail e logins em redes sociais. Entretanto, há muitos casos em que isto não é feito por alguma razão histórica (mal planejamento, por exemplo) ou quando duas bases são unidas por aquisição de empresas diferentes. Imagine o caso em que o identificador utilizado é o nome de uma pessoa. É muito provável que o nome de uma mesma pessoa seja escrito de formas diferentes em oportunidades diferentes. Um operador humano pode registrar o nome completo, outro pode abreviar algum nome intermediário ou mesmo o dono do nome pode não querer dizer todos os seus sobrenomes. O uso de atributos complementares pode ajudar a encontrar registros duplicados desta pessoa.

E não é só com pessoas. Cadastros de produtos muitas vezes possuem registros duplicados para produtos que são identificados somente pela sua descrição textual. Há técnicas de avaliação de similaridade que podem encontrar valores, textos ou vetores semelhantes, como a medida de similaridade de Pearson, funções de correlação e funções de edit distance como Levenshtein.

3.7      Cuidados na coleta a partir de pessoas

Temos que cuidar que as pessoas em geral só transmitem parte do conhecimento que possuem. Isto acontece por diversas razões que iremos discutir agora.

Tversky e Kahneman apresentam 3 princípios que nos limitam. O primeiro, o da disponibilidade, pressupõe uma certa capacidade para recuperarmos informações. Algumas informações são recuperadas mais rapidamente. Lembrar o que comemos ontem ou detalhes daquela nossa viagem inesquecível é mais fácil que lembrar o que vimos num ônibus há 10 anos atrás. Técnicas de memorização, associações e talvez até registros eletrônicos podem nos ajudar nas decisões. Mas ainda assim, é o nosso cérebro que recupera o que considera mais importante e é ele que faz as conexões.

O segundo é o princípio da representatividade, pelo qual as pessoas fazem classificações e utilizam avaliações de similaridade, por exemplo para comparar situações atuais com anteriores, para reusar informações. Isto faz com que as pessoas complementem suas lacunas de informações usando analogias. Então, se alguém está falando de detalhes de um carro que viu passar, talvez não tenha visto tudo mas esteja reusando características que viu em outras situações.

O terceiro princípio é o da ancoragem e ajustamento, segundo o qual as pessoas utilizam pontos de referência e ajustam os caminhos a partir destes pontos. Isto pode envolver análises de dados históricos e modelos onde estes dados se encaixam. O problema é que o mundo, a vida, as pessoas, o mercado são muito complexos para seguirem tão perfeitamente modelos criados por humanos. Os pontos de referência podem ter sido mal definidos. Por exemplo, tomar como base as vendas do último ano, sem se dar conta que este ano de referência foi atípico. E há ainda erros na ajustagem. Se todo ano há um aumento de 10% nas vendas de um determinado produto, é o que se espera para o próximo ano. Mas as condições podem ser alteradas e o resultado pode vir a ser outro. Além disto, as pessoas tendem a lembrar somente dos fatos mais recentes, e por isto os tomam como base para selecionar o que transmitir.

A ancoragem também pode deturpar o entendimento de certos conceitos quando são utilizados termos técnicos ou jargões. Se possível, cada termo deve ser definido em um Dicionário de Termos; os sinônimos também devem ser anotados. Devemos evitar os pré-conceitos, pois nem sempre as organizações são iguais. Mesmo aquelas de um mesmo ramo de negócio possuem suas particularidades (apesar das semelhanças), as quais não devem ser assumidas como gerais de qualquer organização daquele tipo. O uso de redundância (repetir as ideias com outras palavras ou meios) também melhora a comunicação. É aconselhável também o uso de recursos gráficos, como desenhos, diagramas, fotos, esquemas, etc. Ou seja, explicar a mesma ideia usando formas diferentes ajuda no entendimento. O "feedback" (retorno de informações ou retroalimentação do processo de comunicação) deve ser usado para validação do que é coletado. Devemos lembrar que mesmo que as pessoas concordem, ainda assim podem estar usando linguagens diferentes.

Tversky e Kahneman também discutem o problema de avaliações probabilísticas erradas em decisões humanas. Eles apresentam diversos experimentos que comprovam que o ser humano avalia de forma errada muitas situações, usando modelos probabilísticos errados ou incompletos. O ser humano costuma fazer análises estatísticas “intuitivas”. Por exemplo, se perguntarmos a um motorista de ônibus público que faz diariamente o mesmo trajeto numa cidade quantas pessoas entram por dia no ônibus, é certo que ele terá uma resposta. Mas será que ela é confiável ? Como foi feito este cálculo ? Certamente não foi um “chute”. Mas também não deve ter sido baseada em planilhas que registram entrada de passageiros. Ele deve ter usado algum tipo de raciocínio probabilístico. Não há nada de errado nisto, se precisamos tomar uma decisão rápida. Entretanto, se precisarmos de uma informação precisa, outros meios devem ser utilizados (talvez uma análise estatística correta, com base em amostras e técnicas estatísticas).

Outro cuidado na coleta é a confusão entre fatos e opiniões. Em toda comunicação, as pessoas tendem a misturar emoções, opiniões, interpretações pessoais e sua própria experiência. Na verdade, quando falamos sobre algo, estamos dando o nosso ponto de vista, o qual está carregado de sentimos e experiências. Quando ouvimos, temos a tendência de procurar contextualizar as informações no nosso mundo, conforme o que já sabemos. Portanto, todas as informações coletadas devem ser confirmadas (validadas), ou através de observação do ambiente ou por outras fontes (em momento posterior) ou através de perguntas que possam confirmar os dados (não de maneira constrangedora, como "não acredito", "me dê provas", mas utilizando perguntas refletivas como "por que", "quando", "para que").

3.8      Novas tecnologias para coletar e monitorar dados em tempo real

Novas tecnologias estão surgindo para coletar dados. Chips e antenas de RFID permitem rastrear produtos e até mesmo pessoas (bem como GPS e celulares). A análise de vídeos (imagens) permite capturar movimentos e gestos. Capturas de sons permitem a posterior análise e o reconhecimento de fala. Já há diversos dispositivos para identificação de pessoas por biometria (até mesmo tatuagens já servem para isto).

Diversos sensores estão sendo fabricados e utilizados nas mais diversas situações. Sensores de movimento alertam para intrusos. Sensores de umidade e luminosidade são utilizados na agricultura de precisão. Sensores de rotação são comuns em jogos em aparelhos móveis, mas também servem para estabilizar veículos. Computadores de bordo também usam sensores de proximidade para estacionar de forma autônoma um carro. A medicina no futuro irá utilizar sensores para medir sinais de saúde nas pessoas.

O professor Pentland faz pesquisas com sensores para coletar expressões faciais e utilizar isto para melhorar a comunicação. O futurista Michio Kaku fala que haverá em breve diagnóstico médico por imagens capturadas pelo espelho do banheiro ou pela câmera do celular.

Figura 5: Expressões faciais

O pesquisador Kevin Warwick implantou sensores em seu corpo. Isto permite a ele controlar dispositivos à distância, tal como uma mão robótica imitando seus gestos.

Figura 6: Prof. Kevin Warwick

O professor Hiroshi Ishiguro criou um robô igual a ele mesmo. Com isto, poderá ter mais tempo livre, já que o robô atende seus alunos.

Figura 7: Prof. Hiroshi Ishiguro e seu robô humanoide

3.9      Coleta de conhecimento por análise de gestos

Imagine uma loja poder saber quantos clientes tocaram num determinado produto, quantos tiraram o produto da estante, quantos colocaram o produto no cestinho ou carrinho, quantos devolveram. Imagine poder saber se os clientes estão mais interessados nos produtos das prateleiras mais altas, mais baixas ou do meio. Quanto tempo o cliente ficou com o produto na mão, talvez lendo as informações do rótulo. Quantos clientes passaram na frente de uma gôndola. Quantos pararam.

Paco Underhill (1999) e colegas de empresa analisam este tipo de dado mas usando câmeras comuns (ver livro Why we buy). Ele filmam clientes em lojas (com consentimento ou aviso), depois observam os vídeos anotando os tipos de ações e atributos dos clientes. Não há identificação do cliente. Apenas generalizam padrões de comportamento. Eles usam perto de 200 variáveis para caracterizar comportamentos de clientes em lojas. Incluindo como o cliente estava vestido, que caminho fez dentro da loja, e outros já citados acima.

Pois bem, este também é o objetivo a que se propõe o trabalho de conclusão de Alessandro Tyska Menezes. Usando um aparelho Kinect da Microsoft (dos que vem com o jogo Xbox mesmo), posicionado acima de uma estante ou gôndola, e um software criado por ele mesmo, é possível identificar movimentos de pessoas em frente ao aparelho. Depois, o software faz a análise estatística dos movimentos identificados, indicando quais movimentos foram feitos com mais frequência.

Mas o mais legal é que o software também minera padrões sequenciais, utilizando o algoritmo "a priori" de Agrawal e Srikant (1995). Este algoritmo identifica sequências de ações mais frequentes. Ou seja, quantas pessoas colocaram o produto no cesto após retirá-lo da estante. E isto permite estimar a probabilidade de uma pessoa colocar um produto no cesto, após retirá-lo da estante. Isto é possível analisando a sequência de ações. Se uma pessoa retira um produto da estante, o que ela faz depois ? Que ações são posteriores a uma determinada ação ?

As ações referem-se a movimentos que podem ser identificados pelos sensores 3D do Kinect, tais como levantar o braço, esticar, coçar a cabeça, abaixar o braço, além de saber distinguir braço direito do esquerdo e também poder observar quantas pessoas estão em frente ao aparelho.

Figura 8: Reconhecimento de movimentos do corpo

No caso do trabalho do Alessandro, o objetivo é poder auxiliar especialistas em marketing e promotores a definir estratégias para colocação de produtos ou para promoção e visualização em lojas de varejo.

Clique aqui para ver o TCC do Alessandro Tyska Menezes.

http://www.intext.com.br/tcc-tyska.pdf

3.10  Computação ubíqua e pervasiva – Internet das Coisas (IoT)

Atualmente dispositivos dos mais diversos tipos estão espalhados pelo mundo, coletando dados sobre tudo. E ainda estão conectados à Internet, para transmissão rápida. Estes dispositivos formam a chamada Internet das Coisas (Internet of Things).

Fabricantes já estão incorporando tecnologias para que cada máquina tenha um número IP que a identifique e recursos para conexões na Internet. Desta forma, um eletrodoméstico qualquer poderá ser acessado via Internet e reprogramado. Itens como TVs, geladeiras, ar-condicionados, rádios de automóveis, relógios, câmeras serão todos dotados destas características. E estarão também se conectando de forma inteligente, através de agentes inteligentes.

A pervasividade é a característica de a tecnologia estar presente em todo lugar, sem ser notada. Ela é invisível no sentido de que o usuário não precisa se dar conta que a tecnologia existe ou que está usando tecnologias. Ela pode estar embutida nos mais diversos dispositivos incluindo o celular, a própria roupa, qualquer acessório como o relógio ou óculos e até mesmo o nosso corpo.

Já a ubiquidade (computação ubíqua) tem a ver com a possibilidade de termos acesso às informações, independente da nossa localização (anytime anywhere).

A Figura 9 apresenta um exemplo de uso de sistemas deste tipo para a área médica ou hospitalar. Na figura podemos ver uma pessoa (pode ser um médico) num estádio recebendo no seu celular informações coletadas por sensores localizados junto a pacientes num hospital. Ou então, um médico num trem, usando seu tablet para acessar imagens de exames de pacientes. Estes dados podem estar armazenados nas nuvens e não no próprio prédio do hospital. Do outro lado, uma TV recebe vídeos através de sinais wireless. O celular do primeiro médico se comunica com o tablet do segundo e trocam informações via bluetooth. Abaixo, uma cena já mais antiga, um administrador do hospital acessando relatórios a partir de um computador na sua casa ou escritório.

Figura 9: Esquema exemplo de sistemas pervasivos e ubíquos

A seguir, são discutidas algumas características dos sistemas pervasivos e ubíquos.

- heterogeneidade

Este tipo de sistema deve integrar dispositivos de todas as naturezas, sistemas operacionais dos mais variados tipos e tecnologias antigas e também as mais modernas.

- mobilidade

Esta é a característica principal. Hoje em dia as pessoas usam dispositivos móveis para tudo, em todo lugar e a qualquer hora. Com os diferentes tipos de conexões wireless (wifi, 3G/4G, bluetooth), tais dispositivos estão conectados 24/7 (24 horas por dia, 7 dias da semana).

- redes P2P (pier-to-pier)

Em contraposição às redes cliente-servidor, as redes P2P permitem que um mesmo dispositivo possa pedir uma informação (ser cliente) e em outro momento fornecer informações (ser servidor).  No exemplo da figura, o tablet do médico no trem é cliente ao solicitar exames armazenados no hospital, mas também pode repassar tais dados ao celular do médico no estádio. Este última não precisa acessar o servidor do hospital ou talvez até não tenho conexão para isto; então por que não se pode pegar a informação do local mais fácil ?

- Near Field Communication

Tecnologias deste tipo (como bluetooth, por exemplo), permitem a troca de dados entre dispositivos que estejam próximos. Basta ligar a função, e um dispositivo pode encontrar outros. Após o pareamento entre eles, com uso de senhas para permissões, a troca de dados pode ser feito em ambos os sentidos.

- disponibilidade de informações

Os Administradores de Bancos de Dados (DBAs) devem preocupar-se com a tolerância a falhas. Os dados devem estar disponíveis 24/7 para qualquer tipo de dispositivo ou sistema operacional.

- troca de informações não padronizadas

Neste sentido, os dados podem estar armazenados em formatos e modelos diferentes, devido à heterogeneidade dos hardwares e softwares sendo utilizados. A troca de informações pode ser feita por arquivos XML, que são arquivos texto mas com marcas de significado. Estas marcas são evoluções das marcas HTML, que eram somente para definir a forma de apresentação das informações. As marcas XML definem do que se tratam os dados, para que possam ser entendidos pelos sistemas automáticos. Assim, se quisermos passar o nome de um paciente usaremos uma marca tipo <nome_do_paciente> José da Silva </nome_do_paciente>. Os dados também podem ser cambiados via Web Services. A troca aqui neste caso é mais complexa. Um Web Service, como o nome diz, permite que um sistema acesse serviços de outro sistema. Por exemplo, as APIs do Google Maps, para que outros sistemas podem recuperar mapas do Google, são exemplos de Web Services. Neste caso, há parâmetros de entrada e informações na forma de resultados. É portanto necessário conhecer tais parâmetros, além do endereço do Web Service.

- consciência de contexto

Este tipo de característica permite que os sistemas possam entender o contexto do usuário. Por contexto, entende-se: o tipo de dispositivo (hardware e software) do usuário, a configuração da conexão (tamanho da banda, tipo), o local (geográfico e semântico) em que se encontra o usuário, o horário local, as condições climáticas, etc. Por exemplo, o sistema descrito na Figura 9 pode reconhecer o tipo de celular utilizado pelo primeiro médico (incluindo hardware e software), identificar que ele está num estádio de futebol e que naquele momento já um jogo em andamento, reconhecer que há outros dispositivos próximos e os tipos de conexões disponíveis.

- adaptação

A característica de adaptação complementa a característica anterior. É importante reconhecer o contexto do usuário para fornecer a informação na medida certa. Assim, as imagens devem ser apresentadas no dispositivo destino conforme o tamanho de tela, resolução e número de cores. Se o ambiente local é barulhento (identificado por inferência ou por sensores), as mensagens importantes e os alertas para o usuário devem ser comunicadas de uma forma que ele ouça. Por outro lado, se ele estiver numa Igreja, talvez a forma de comunicação deva ser outra. Se um usuário pede para ser informado a cada início de dia, das principais notícias locais, o sistema deve reconhecer a posição geográfica e o fuso horário onde a pessoa está, e também coletar as notícias dos sites de empresas jornalísticas deste local. E ainda deve saber se o usuário sabe ler na língua local, caso contrário deve traduzir as notícias. A adaptação ainda pode reconhecer o estado físico e emocional do usuário, incluindo temperatura, batimentos cardíacos, etc.

- sensores para coleta automática de dados

Hoje em dia a tecnologia evoluiu para que possamos ter diferentes tipos de sensores para coleta de dados de forma automática (sem intervenção humana). Há sensores de luminosidade, umidade, movimento e presença (se houve movimento num local ou se alguém está ali presente), GPS, sensor de nível, bússola, etc.

- agentes inteligentes

Quando um usuário solicita uma informação, ele não deve ter que dizer onde está a informação. É responsabilidade do sistema pervasivo e ubíquo localizar a informação e fazê-la chegar onde está o solicitante e no seu dispositivo. Para isto, deve haver softwares inteligentes que tenham capacidade para entender o que a pessoa quer e depois poder localizar tal informação na rede de dispositivos conectados.

- comunidades de agentes (sistemas multiagente)

Estes agentes inteligentes podem trocar informações sem que as pessoas precisem intervir ou mesmo ficar sabendo. Eles trocam informações para localizar respostas a questionamentos dos usuários que eles representam. Podem até mesmo repassar as solicitações para outros agentes, formando uma rede inteligente. Em casos mais evoluídos, podem até mesmo negociar entre si, dados parâmetros fornecidos pelos usuários. Deste forma, num futuro breve, quando uma pessoa quiser comprar algo, simplesmente deverá informar seu agente inteligente. Este irá comunicar-se com outros agentes à procura de alguém que tenha informado seu agente que deseja vender algo. Com algumas regras básicas, os agentes podem negociar preços e fechar a venda, sem intervenção humana. Para isto, serão necessários protocolos de cooperação e troca, e recursos inteligentes para negociação.

- conteúdos nas nuvens (cloud computing)

O armazenamento de dados nas nuvens libera empresas de terem que ter uma grande infraestrutura para armazenamento; basta computadores ou dispositivos móveis conectados à Internet. A questão de desempenho e segurança fica a cargo do fornecedor do serviço. E poderemos acessar os dados de qualquer lugar no planeta.

3.11  Motivação para explicitar conhecimento

Uma das maiores dificuldades em Gestão do Conhecimento é conseguir que as pessoas armazenem o conhecimento que têm. Muitas vezes, elas não fazem isto porque ficam com medo de serem substituídas.

As organizações precisam então estabelecer mecanismos para incentivar as pessoas a registrarem seus conhecimentos.

Segundo Levitt e Dubner (2009), toda pessoa precisa de incentivos. Estes autores entendem que as pessoas (e consequentemente as empresas) vivem atrás de incentivos, que podem ser criados para direcionar comportamentos. Mas os incentivos funcionam por um tempo e para algumas pessoas (não todas). O problema é que não temos como prever o que acontecerá depois de um tempo, pois é um sistema complexo. Pessoas tomam decisões, podem mudar seu comportamento, podem mudar suas relações com outras pessoas, podem perder o interesse pelos incentivos. É como uma caça ao rato: dá-se um pedaço de queijo e conseguimos direcionar um pouco o comportamento dele. Depois de um tempo, ele já entende nossa estratégia e não cai mais na armadilha. A conclusão é que os incentivos só funcionam por um tempo. Segundo Pink (2011), incentivos financeiros funcionam de início mas não conseguem manter a motivação por um longo período. Além disto, oferecer incentivos financeiros faz parecer que a tarefa a ser feita é desagradável. Michael Sandel (2012) lembra o caso de advogados que não aceitaram trabalho quando receberam propostas financeiras, mas fizeram o trabalho de forma voluntária quando souberam que era para um bem comunitário. Sandel (2012) também examina, em seu livro, sociedades onde o dinheiro é quem manda (onde tudo pode ser comprado). Suas conclusões são que o ser humano não acha isto natural e que relutamos em aceitar o dinheiro como determinante em algumas situações.

Maslow (1943) nos ensinou, através de sua famosa Hierarquia de Necessidades (Figura 10), quais os objetivos mais prioritários para seres humanos. A hierarquia é apresentada como uma pirâmide, significando que primeiro é preciso satisfazer as necessidades de mais baixo nível e que há uma hierarquia de prioridades. Isto significa que não adianta querer que uma pessoa se motive por realização pessoal se antes não tiver suas necessidades fisiológicas satisfeitas.

Figura 10: Hierarquia de Necessidades de Maslow

Por outro lado, os pesquisadores Kennan Sheldon, Andrew Elliot, Youngmee Kim e Tim Kaner (Revista Veja, 07/03/2001), fizeram uma pesquisa com 900 universitários e chegaram a resultados diferentes, ou seja, uma hierarquia de prioridades diferentes:

1. Auto-estima e respeito (valor da pessoa)

2. Bons relacionamentos

3. Autonomia e independência (fazer o que quer)

4. Competência e eficiência

5. Prazer e excitação (diversão)

6. Disposição física

7. Auto-realização

8. Segurança e confiança

9. Influência e popularidade

10. Dinheiro e luxo

Todas estas pesquisas devem ser consideradas com restrições, pois valem apenas no contexto em que foram feitas (incluindo época).

Outra teoria famosa é a Teoria Z de William Ouchi (1981), cuja premissa é a de que a motivação das pessoas vem por recompensa, que é o reconhecimento.

O Doutor em neurociência Jaderson Costa da Costa (Costa, 2013) confirma que a motivação e a colaboração dos funcionários estão diretamente relacionadas ao exemplo e ao reconhecimento. “O nosso corpo possui drogas internas, a dopamina e a citocina, responsáveis pelo prazer e pela colaboração, que são estimuladas com a palavra e o reconhecimento. A organização que motiva seus colaboradores fornece essas substâncias naturalmente”. Dawkins (2007) explica que nosso corpo é programado para repetir o que nos faz sentir bem e evitar o que nos fez mal em eventos passados. Isto está embutido em nossos genes e funcionam como instintos. Portanto, a colaboração só acontecerá se associada a algum de recompensa boa. E se, por outro lado, alguma vez um evento de colaboração foi ruim para alguém, esta pessoa irá associar sempre o evento com alguma previsão ruim, e aí não irá participar.

Muitas organizações utilizam o método KITA ("Kick in the ..." = chute no traseiro) de Herzberg para motivar seus funcionários. Existe o KITA Negativo, quando o gerente "empurra" o pessoal (física ou psicologicamente); neste caso, somente o gerente se motiva. Por outro lado, há o KITA Positivo, quando o gerente seduz as pessoas com incentivos. Ainda não há motivação das pessoas neste caso. Elas só agem se há incentivos.

Daniel Pink (2011) fez um estudo amplo e profundo sobre o que motiva pessoas. Ele diferencia 3 tipos de motivação. A Motivação 1.0 tem por objetivo a sobrevivência. A Motivação 2.0 é acionada por estímulos ou incentivos externos, tais como recompensas ou punições. Esta funcionou bem para atividade rotineiras no século XX, em especial nas fábricas. Entretanto, este tipo de motivação não funciona em alguns casos como e podem trazer efeitos negativos. Por exemplo, o resultado é sempre menor que o esperado e pode gerar efeitos colaterais como gerar comportamentos antiéticos e criar vícios. Além disto, a motivação 2.0 elimina a motivação 3.0, diminui o desempenho e acaba com a criatividade. Por exemplo, pagar alguém pode fazer jma diversão parecer trabalho. Já a motivação 3.0 é baseada em fatores internos, intrínsecos à pessoa. Para ela funcionar, há 3 elementos: autonomia, maestria e propósito. Para as pessoas estarem motivadas, elas precisam autonomia sobre 4 Ts: suas tarefas, seu tempo, seu time e sua técnica. Ou seja, uma boa maneira de motivar pessoas é deixar que definam suas tarefas, seu horário de trabalho e deadlines, com quem vão trabalhar e seus métodos (tipos de técnicas e ferramentas). A maestria significa que pode haver motivação para se buscar aperfeiçoamento. O terceiro elemento significa que é preciso dar objetivos para as pessoas se motivarem. Objetivos ajudam a focar e evitar distrações, além de levar pessoas a trabalharem mais tempo e de forma mais árdua. O melhor dos objetivos é quando são definidos pela própria pessoa. Objetivos definidos por outros se encaixariam no problema da motivação 2.0. Desafios pessoas também são uma boa forma de motivação, segundo Pink (2011).

Um exemplo de motivação 3.0, comentada por Pink (2011), é o caso de macacos resolvendo quebra-cabeças sem promessa de recompensas (sexo, comida ou água). A conclusão é que eles faziam aquilo porque era gratificante de alguma forma. Isto é motivação intrínseca.

Pink (2011) cita o estudo de Teresa Amabile, psicóloga da Universidade de Harvard, que descobriu que as pessoas são mais criativas quando são motivadas primeiro pelo interesse, satisfação, prazer ou desafio e não por pressões externas. É por isto que a técnica de brainstorming não funciona sob pressão e por isto que cafés e a happy hour são melhores para criações. Sawyer (2006) também descreve vários experimentos sobre motivações para a criatividade. As conclusões dizem que a motivação é importante para a criatividade, mas ela não deveria vir de fatores externos, pois isto pode diminuir a qualidade do resultado. Os estudos também apontam o trabalho duro, a dedicação e a motivação interna como fatores importantes para a criatividade.

3.12  Cooperação X Egoísmo

Se a teoria de Richard Dawkins (“O Gene Egoísta”) estiver certa, somos todos descendentes e portadores de genes egoístas. A teoria consiste em que os seres egoístas têm mais chances de sobreviver e assim passar seus genes para seus descendentes. Dawkins argumenta e defende sua teoria até mesmo com exemplos aparentes de altruísmo (quando alguém dá sua vida ou a põe em risco por causa de outros). Uma gazela que salta na frente de um predador não está querendo avisar seus semelhantes muito menos provocando o predador. Sua intenção é mostrar ao predador que ela sabe saltar alto e pode fugir facilmente, sugerindo que o predador procure outra vítima.

Dawkins também fala do altruísmo recíproco, quando por exemplo um macaco coça outro esperando mais tarde ser coçado por este mesmo “colega”. Até mesmo nestes casos, o egoísmo está presente: o que pede para ser coçado precisa disto para sobreviver (retirada de carrapatos, por exemplo). A teoria de Dawkins é que existem genes que definem nossos comportamentos, e alguns destes estão associados ao egoísmo, como uma busca por sobrevivência. Isto pode explicar alguns comportamentos individuais em organizações no tocante a disseminação de informações e conhecimento.

Há interesses egoístas que não afetam o grupo todo. Por exemplo, pessoas escrevem textos ou fazem vídeos por puro prazer ou para descarga de energia e tensões. Os estudos neurológicos de Chang e parceiros (2011) concluem que as pessoas colaboram para não se sentirem mal (aversão à culpa). Algo como "estar de bem consigo mesmo". Eles acreditam que a cooperação humana seja motivada por sentimentos morais. Mas a moral vem do grupo e aí retornamos ao altruísmo recíproco. “A sociedade civilizada é baseada na cooperação e na confiança”, dizem.

Mas há razões individuais que focam o grupo. Por exemplo, uma pessoa compartilhar conhecimento para valorizar uma comunidade, para que isto retorne de alguma maneira mais tarde para ela (recompensa tardia).

Ainda em relação ao grupo, pode-se buscar valorização individual dentro do grupo (altruísmo interesseiro). Então uma das razões e motivação para compartilhar informações pode estar no interesse egoísta de “querer aparecer” ou na busca pela fama. Isto pode ocorrer porque o indivíduo quer ser notado ou se diferenciar dos demais do grupo. É exatamente o comportamento inverso da gazela. A pessoa compartilha para aparentar ser melhor que os colegas, e então “cair nas graças” do chefe, para manter sua empregabilidade.

Um comportamento semelhante (e egoísta) é motivado para receber reconhecimento entre os colegas (melhorar sua reputação e garantir benefícios futuros). Aí os olhos que se buscam não são o do chefe, mas dos pares. Isto pode ajudar no momento de promoções por votação, ou mesmo quando avaliações são feitas pelos colegas.

Outro exemplo de motivação egoísta é compartilhar informações para receber informações de volta. Isto nos faz retomar o caso do altruísmo recíproco: o indivíduo faz porque acredita que os demais colegas também irão retribuir. Este é o princípio que alimenta o chamado Crowdsourcing. Em muitos casos, um indivíduo sozinho não consegue resolver problemas. Então o grupo, pela sabedoria das massas ou inteligência coletiva, pode gerar melhores soluções. E seria um interesse egoísta se a solução resolve um problema de quem iniciou o processo.

O altruísmo recíproco na colaboração entre pessoas pode ter efeitos negativos, quando a retribuição falha, não ocorrendo ou acontecendo em quantidade inferior à expectativa. Isto gera um desequilíbrio econômico tal que os indivíduos perderão o interesse em compartilhar. E novamente, é uma motivação egoísta (esperar retorno).

Por outro lado, as recompensas por compartilhar podem vir da organização e não dos colegas. Muitas empresas estão usando gamificação para avaliar pessoas. A ideia é uma analogia com os jogos eletrônicos, onde jogadores devem passar por fases, ganhando pontos ou vidas, ou até mesmo perdendo vidas. A cada boa ação do funcionário, ele é recompensando por uma boa avaliação (por exemplo, numérica). Uma variação disto é dar prêmios (por exemplo, bônus em dinheiro ou viagens) para aqueles que se destacarem como campeões na disseminação de conhecimentos ou ajuda a colegas.

Segundo Dawkins, alguns seres agem altruisticamente somente para serem aceitos no grupo, ou para não serem excluídos. Por exemplo, os macacos que não coçam outros são até mesmo hostilizados e recebem agressões. Então, o compartilhamento de informações por pessoas também pode ser motivado por causas semelhantes, para o indivíduo ser aceito no grupo ou para não ser excluído. E isto também é uma motivação egoísta.

Dawkins relata o caso de aves que dão gritos específicos para avisar o bando que há predador por perto. Apesar de aparentemente ser um ato altruísta, pois a ave coloca sua vida em risco, Dawkins diz que as aves fazem isto para que todo o bando fuja junto. Uma ave voando sozinha é mais fácil de ser pega, pois fica exposta. Esta é a vantagem de estar na multidão. Isto de certo modo, é uma forma de manipulação de "colegas". Na disseminação de informações, também pode ocorrer o mesmo comportamento. Pessoas compartilhando e influenciando outros para também compartilharem, mas com o intuito egoísta de "não ficar sozinho" ou para engrossar o grupo de descontentes em luta por uma causa. Este é um caso comum quando se tem um apelo ideológico: compartilhar para engajar ou recrutar mais pessoas, para fomentar ou espalhar ideologias e crenças.

Este comportamento é diferente do que ocorre com as renas ao fugirem dos lobos. Quando uma rena avista um lobo, ela sai correndo sem avisar o bando (comportamento egoísta). As que estão próximas da que correu primeiro, também correm, sem procurar saber o motivo. E assim por diante com as demais renas. Como não há uma organização nesta corrida desesperada, e cada uma corre para um lado e com um padrão diferente, o lobo não sabe a quem seguir e fica confuso, acabando por não capturar nenhuma rena. Então o ato egoísta de cada rena acaba por beneficiar o grupo todo. No caso de disseminação de informações, seria o caso de alguém compartilhar por interesse egoísta (por exemplo, descarga de energia)

Há também um outro comportamento egoísta que envolve o grupo. Acontece quando alguém compartilha para testar ideias ou sondar o que os outros estão pensando (coletar feedback). Isto permitira descobrir quem é quem no grupo, quais os papéis, quem são os influenciadores, quem está em cima do muro, etc.

Segundo o biólogo Richard Alexander, os seres humanos cooperam para competir. Ele e o psicólogo Nicholas Humphrey compartilham a teoria de que o cérebro humano se desenvolveu rapidamente pela necessidade de nos relacionar, para sermos mais fortes. Entender as relações internas no grupo foram vitais para melhor comunicar ideias, compreender os outros e organizar o grupo para traçar estratégias contra rivais.

Por outro lado, informação é poder. Se estamos compartilhando informações, estamos também cedendo parte de nosso poder aos outros. Estamos cedendo parte de nossos recursos ou mesmo tesouros. Talvez algo que nos custou muito para conseguirmos. E por que simplesmente dar aos outros, sem receber retorno ? Isto se constitui num dos maiores desafios para as empresas. Todas sofrem com problemas de rotatividade em equipes, com altos custos e demanda de tempo para treinar novos colaboradores, com a falta de registro de como foi feito "o caminho das pedras".

Pessoas possuem informações e conhecimento, soluções para problemas ou partes das soluções. Como motivá-las a compartilhar ? Uma alternativa seria procurar uma razão egoísta em cada um, incentivando seus interesses particulares. Isto pode incluir um dos fatores descritos acima. Por outro lado, não devemos condenar quem não compartilha. Ele ou ela pode simplesmente estar esperando o momento mais propício. Ou pode ser questão de personalidade (timidez, medo).

4          ARMAZENAMENTO E RECUPERAÇÃO DE CONHECIMENTO EXPLÍCITO

Este capítulo discute como o conhecimento explícito pode ser armazenado e recuperado.

4.1      Informações Estruturadas x Não Estruturadas

Informações podem ser armazenadas de duas formas: estruturadas ou não estruturadas.

Dados estruturados normalmente são armazenados em tabelas, planilhas ou arquivos XML (arquivos textos com marcas indicando o significado de cada parte do conteúdo).

As informações estruturadas são chamadas assim porque são facilmente interpretadas ou entendidas. Por exemplo, quando temos uma tabela com dados de amigos, sabemos que, em cada linha, teremos dados de um único amigo. E também sabemos que nas colunas teremos cada tipo ou parte de informação (como na tabela a seguir).

NOME

CIDADE

IDADE

SEXO

José

São Paulo

35

M

Maria

Rio de Janeiro

23

F

João

Curitiba

43

M

Então, normalmente as informações estruturadas aparecem na forma de tabelas ou planilhas.

Um cuidado é que as pessoas que farão a interpretação dos dados nas tabelas ou planilhas entendam o que significa cada coluna, pois somente o nome pode ser ambíguo. Por exemplo, na tabela anterior, a coluna “cidade” significa “a cidade onde o amigo mora” e não onde ele nasceu.

Também podemos ter dados estruturados no formato de textos. Para isto, é preciso incluir marcas que representem o significado de cada dado ou parte da informação. Um exemplo disto são os arquivos XML muito utilizados na Internet. Eis um exemplo de parte de um arquivo XML com informações sobre livros:

<livros>

<título> O Ateneu</título>

<autor>Raul Pompeia</autor>

<ano>1888</ano>

<título> O Cortiço</título>

<autor>Aluísio Azevedo</autor>

<ano>1890</ano>

</livros>

A marca <livros> indica que vem uma lista de livros. A marca </livros> indica o final da lista. A marca <título> informa que a seguir vem o título de um livro (e que começa uma nova lista de informações sobre um livro). E assim por diante.

As informações estruturadas são mais fáceis de serem tratados por meios computacionais, porque existem linguagens formais (como SQL e QBE) que permitem sua manipulação e consulta de forma mais concisa e precisa. Entretanto, há o trabalho inicial de se definir a estrutura destes dados e depois coletá-los e incluí-los nos Bancos de Dados de maneira manual (através de trabalho humano).

A maioria das informações disponíveis na Internet está em formato não estruturado, tais como textos, imagens, gráficos, vídeos ou sons. Há quem diga que 80% das informações não estão estruturadas. Isto dificulta o tratamento por meios computacionais, apesar de o ser humano saber lidar e interpretar tais informações, relativamente bem.

Dados estruturados normalmente são armazenados em textos livros, imagens (figuras, desenhos, fotos, filmes) e sons.

Os dados não estruturados necessitam de mecanismos computacionais diferentes dos tradicionalmente usados para dados estruturados, para que possam ser coletados, armazenados, manipulados e consultados.

4.1.1    Qualitativo para Quantitativo

Usamos números e funções matemáticas para facilitar o entendimento de situações complexas, para facilitar o raciocínio probabilístico e a tomada de decisões. Softwares de biometria reduzem características humanas a números ou funções matemáticas (modelo vetorial, representando objetos através de pontos, retas e polígonos). Isto agiliza o processo de comparações para identificar pessoas. Ritmo de vendas de produtos são representados por funções matemáticas ao longo do tempo, para ajudar no controle de estoque e facilitar a decisão de quanto e quando comprar novamente. Estes modelos matemáticos também nos ajudam gerando alertas de comportamentos fora do comum. E também para entender o que é comum ou padrão.

Dados quantitativos ajudam a acomodar a incerteza e a imprecisão. Imagine-se tentando classificar clientes por idade. Pessoas até 30 anos serão consideradas jovens, com mais de 30 serão adultos, com mais de 60 farão parte da 3a idade. Mas uma pessoa com idade próxima dos limites acabará por sair de um grupo e entrar noutro apenas com a virada de dia. A lógica difusa (fuzzy) permite que pessoas possam ser classificadas em várias categorias com graus de pertinência diferente. Ou seja, uma pessoa de 20 anos é jovem com certeza, mas um de 29 anos ainda poderá ser considerado jovem mas com grau menor que o de 20.

4.1.2    Estatísticas

O maior benefício da estatística é espantar o "achômetro". Com a estatística, as pessoas podem basear suas decisões com base em fatos e dados. E provavelmente, as decisões levarão a melhores resultados. Por exemplo, os ouvidores de uma concessionária de rodovias acreditava, por intuição, que o trecho mais problemático era um. Após uma análise estatística das ocorrências, eles descobriram que não; o trecho mais problemático era outro. Isto quer dizer que talvez eles estivessem investindo em estratégias completamente erradas.

A campanha de Obama para presidência dos EUA em 2012 foi baseada em dados estatísticos. Sua equipe contava com engenheiros de computação especialistas em Data Mining (Moraes, 2012). Coletaram dados das redes sociais, de listas públicas e de bancos de dados de empresas privadas. Aplicaram Data Mining, incluindo clustering para segmentação de pessoas, web mining para descobrir padrões em acessos ao site da campanha e análise de sentimentos em redes sociais. Com base nisto, definiram as estratégias da campanha e avaliavam também com Data Mining. As que davam mais certo, eram reusadas. Até mesmo para escolher a personalidade que iria participar dos jantares, o Data Mining foi decisivo, traçando perfil dos convidados e cruzando com perfis de famosos do cinema.

No Brasil, o técnico de vôlei Bernardinho e sua equipe têm conseguido grandes resultados para o time nacional de vôlei usando estatísticas. Eles monitoram tudo o que é feito por cada jogador do time do Brasil e também dos adversários. Registram todos os tipos de jogadas, se resultaram em fracasso ou sucesso, como estava a posição dos jogadores, e com isto extraem relatórios de que jogadores estão melhor e quais estão com pior desempenho. Então, quando um brasileiro for "sacar", eles analisam em tempo real as estatísticas e verificam para que adversário deve ser direcionado o saque e de que forma (tipo de saque). E isto é feito para outras estratégias além do saque.

Lewis (2004), no livro Moneyball (que depois virou filme com Brad Pitt), conta a história de Billy Beane e do Oakland Athletics, time de baseball. A estratégia de Beane, com ajuda de conselhos de um estatístico, era selecionar jogadores baratos mas com bons índices estatísticos em alguns quesitos de avaliação. Desta forma, eles conseguiram criar um time barato com bom desempenho, enquanto os grandes times utilizavam olheiros especialistas (scouts) que utilizavam somente intuições para avaliar novos jogadores. Enquanto o Oakland Athletics conseguiu gastar 500 mil por vitória, outros times gastaram 750 mil e o Texas Rangers chegou a 3 milhões de dólares por vitória. Eles conseguiram provar que o sucesso no baseball se deve mais a como você gasta o dinheiro e não quanto você tem.

Entretanto, Nate Silver (2013) comenta que em alguns casos os olheiros do baseball tiveram melhores desempenhos que as estatísticas do sistema Pecota, contrariando a estratégia descrita em Moneyball. As estatísticas funcionaram para jogadores de divisões inferiores, mas não foram muito bem na primeira liga. E para jogadores dos níveis mais inferiores ainda deram resultados muito piores. Lewis (2004) acredita as pessoas (naquele caso, os olheiros) podem acumular mais informações subjetivas, que muitas vezes não estão armazenadas ou não podem ser coletadas por sistemas automatizados. Naquele caso, os olheiros podiam conhecer melhor o ambiente familiar dos jovens jogadores.

Nate Silver fala de dois tipos de tomadores de decisões: os porcos-espinhos e as raposas. Porcos-espinhos são pessoas que acreditam em grandes ideias e que certos princípios regem o mundo. Raposas, por outro lado, são pessoas que acreditam numa infinidade de pequenas ideias e em adotar uma série de abordagens diferentes para um problema. Tendem a ser mais tolerantes em relação às nuances, à incerteza, à complexidade e às opiniões discordantes. Se os porcos-espinhos são caçadores e estão sempre em busca de uma grande presa, as raposas são animais coletores. Raposas usam mais dados. Porcos-espinhos usam poucos índices (reduzir algo complexo a poucas variáveis). E como consequência, Silver acredita que raposas são muito melhores em fazer previsões do que porcos-espinhos.

Em outros casos, informações demais atrapalham a tomada de decisão. Nate Silver fala que "menos é mais" em alguns casos. No exemplo do baseball, alguns olheiros usavam informações pouco relevantes, tal como por exemplo a aparência do jogador. Mas como a interpretação dos resultados estatísticos é humano, muitos dados estatísticos também podem deturpar as análises. Silver comenta que muitas estatísticas do baseball eram baseadas em variáveis que não interferiam nos resultados, e assim as análises estavam gerando interpretações erradas.

Por isto, a equipe de Obama achou melhor mesclar dados e sentimentos das pessoas.

4.1.3    Fatos X Opiniões

Estamos acostumados a pensar que toda decisão deve ser baseada em fatos e raciocínio lógico. Entretanto, como já discutimos antes, pela racionalidade limitada, nem sempre é possível coletar e analisar todos os dados e alternativas necessários, ou mesmo verificar a veracidade de tudo o que ouvimos e lemos. Em muitos casos, utilizar uma informação não confirmada, pode ser o pulo do gato na frente dos demais concorrentes.

Por exemplo, a maioria dos investidores das bolsas de valores utilizam softwares que analisam dados históricos e fazem previsões através de técnicas de Data Mining (mineração de dados). Mas todos os investidores tomarem decisões da mesma forma (com os mesmos dados e técnicas), ninguém vai ganhar. Para vender, é preciso que alguém compre e vice-versa. Então, para ganhar na Bolsa é preciso ter uma visão diferente dos outros, sobre algo que pode dar certo ou errado, enquanto os outros estão pensando o contrário. Isto, é claro, aumenta o risco e a probabilidade de erro, mas também aumenta as chances de sair ou estar à frente. Se formos esperar para confirmar todas as informações, nunca vamos tomar uma decisão.

4.1.4    Sinais Fracos

A estratégia das raposas, segundo Nate Silver, é utilizar uma quantidade maior de dados, mas que aparentemente não possuem um grande diferencial. Existem informações que sozinhas não significam muito, mas quanto integradas podem ajudar a predizer eventos. Estes são os chamados sinais fracos (weak signals) segundo Ansoff (1980). Sinais fracos são aqueles pedaços de informação, ambíguos, vagos, incompletos, imprecisos e controversos. Não são claros; são quase mudos. Estão normalmente escondidos no ruído e não recebem muita atenção no processo de decisão.

Gradualmente se integram para formar um padrão de inteligência, que dão alertas de necessidades de mudanças. Tornam-se fortes quando combinados com outros sinais. "Uma andorinha sozinha não faz verão".

Os sinais fracos analisados separadamente, não significam nada. Gradualmente se integram para formar um padrão de inteligência, que dão alertas de necessidades de mudanças. Tornam-se fortes quando combinados com outros sinais. "Uma andorinha sozinha não faz verão", mas vários bandos voando na mesma direção em dias diferentes e por um certo tempo devem significar algo importante. É por isto que as postagens em twitter, blogs, Facebook e outras redes sociais estão sendo monitorados por departamentos de inteligência, seja em empresas, governo, partidos políticos e até pais e familiares (a importância da análise de textos na Web será discutida mais adiante).

Sinais fracos podem gerar grandes influências nos resultados. A Teoria do Caos (Gleick, 1989) explica que pequenas alterações em algumas variáveis podem modificar completamente o resultado final. Daí é que surge o tal efeito borboleta (uma borboleta voando no Brasil pode gerar uma tempestade no Texas). Gladwell, no livro Ponto da Virada (2013) também comenta sobre pequenos eventos que desencadeiam grandes revoluções. Há muitos exemplos na moda e no marketing. Nate Silver fala de um sinal que foi desconsiderado para um terremoto na Itália: sapos deixaram de desovar 5 dias antes.

Outro caso interessante é com relação à análise de atrasos em voos. Muitas companhias descobriram que a etapa de limpeza da aeronave nas escalas era um determinante para os atrasos. Antes relegada a um fator de pouca importância no tempo da viagem, a etapa  de limpeza recebeu foco de equipes de planejamento. A TAM então passou a usar um tapete vermelho para clientes limpares os pés na entrada. A GOL projetou um esquema em que os clientes ajudam na limpeza interna. E tudo isto deu certo.

Já Pentland estuda outros tipos de sinais fracos, o que ele chama de “sinais honestos”. São sinais que aparecem nos rostos das pessoas, impercebíveis no cotidiano pelo olhar humano, muito porque acontecem num tempo menor que um piscar de olhos. Quando assistimos vídeos em câmera lenta, tais sinais aparecem claramente. Pentland e sua equipe utilizam tecnologias para detectar estes sinais honestos. Os sinais podem ser demonstrações de empatia para facilitar e encorajar comunicação (ex.: acenos com cabeça) ou podem indicar estresse. E não aparecem somente no rosto, mas são demonstrados por todo o corpo humano. A linguagem dissimula emoções, mas o corpo não as consegue esconder. Já há até taxonomias para análise de expressões faciais (Ekman e parceiros, 1997; Kring e Sloan, 2007)

O ser humano intuitivamente consegue identificar tais sinais. É o que muitos dizem de uma conversa olho no olho para conhecer melhor uma pessoa. As decisões referentes a escolha ou avaliação de pessoas são feitas assim. Mas também servem para avaliar veracidade de argumentos e informações que os outros nos passam. Saber reconhecer tais sinais pode melhorar nossa tomada de decisão. Os estudos de Pentland concluíram que empregados que se valem de interações cara a cara acabam sendo 30% mais produtivos.

4.2      Bancos de Dados e Planilhas

Dados estruturados são formatados em tabelas ou planilhas, pois se sabe exatamente o que cada coluna significa ou representa.

Dados armazenados em Bancos de Dados ficam dispostos em tabelas (este é o modelo relacional). Tabelas são compostas de linhas, representando entidades ou instâncias. E cada linha é dividida em colunas, que são os campos do Banco de Dados (partes de informações ou unidades de dados).

Abaixo temos um exemplo de tabela para armazenar dados sobre pessoas.

NOME

CIDADE

SEXO

IDADE

PROFISSÃO

José

São Paulo

M

23

Médico

Maria

Curitiba

F

45

Médica

João

Santos

M

67

Enfermeiro

A vantagem dos Bancos de Dados é poder armazenar dados de uma maneira simples e estruturada, permitindo a fácil recuperação posterior, inclusive por sistemas automatizados.

A recuperação de dados armazenados em Bancos de Dados é feita através de uma linguagem de programação específica para este fim, conhecida como SQL. Um comando de recuperação em SQL precisa informar basicamente que tabelas precisam ser consultadas, quais as condições de recuperação (só serão recuperadas as linhas que satisfazem as condições booleanas) e que colunas (atributos ou campos) devem ser recuperadas.

Outra forma de recuperar dados estruturados em tabelas é usando exemplos. Para isto há a linguagem conhecida como QBE (Query By Example). A consulta precisa montar um exemplo de linha a ser recuperada. Abaixo há um exemplo de consulta em QBE que permite recuperar o nome das pessoas que são do sexo masculino, que possuem mais de 20 anos e que tem como profissão “médico”.

NOME

CIDADE

SEXO

IDADE

PROFISSÃO

?

-

M

> 20

Médico

Para recuperar dados armazenados em estruturas tipo XML, há as linguagens XQuery e XPath, as quais precisam especificar as tags a serem recuperadas, além de informar condições em algumas tags e também poder navegar pela estrutura hierárquica de tags (se houver).

4.3      Dados Multidimensionais ou Cúbicos

Dados estruturados podem ser armazenados ou apresentados numa estrutura chamada Multidimensional. Isto porque há uma estrutura principal de dados (fatos) e estruturas auxiliares (dimensões). Por exemplo, um banco de dados sobre vendas de uma empresa teria como fatos os dados sobre as vendas (nota fiscal, códigos de produtos, código de clientes, data, valor pago, forma de pagamento, código da loja, código do vendedor), enquanto haveria outros dados relacionados a vendas (dimensões). As dimensões normalmente possuem uma estrutura particular e separada. Neste nosso exemplo, as dimensões e seus dados seriam: produtos (descrição, preço, setor), clientes (nome, endereço, idade), lojas (endereço, tamanho, gerente) e vendedores (nome, endereço, salário, data de admissão). Então o modelo deste exemplo possui 4 dimensões e uma base de fatos.

Se olharmos melhor, esta imagem lembra a de um cubo, por isto, muitas vezes os dados multidimensionais são também conhecidos como dados cúbicos.

Figura 11: Comparação de esquemas relacional X multidimensional

Figura 12: Dados multidimensionais - exemplo para 3 dimensões

A vantagem dos dados cúbicos é acelerar as análises e dar respostas mais rapidamente para usuários que tomam decisões. Além disto, a visualização de dados em duas ou mais dimensões ajuda a ver padrões que são difíceis de identificar em tabelas normalizadas (flat).

4.4      Textos

A forma mais simples de coletar e armazenar conhecimento é através de textos. A área de Recuperação de Informações (Information Retrieval) tem por objetivo desenvolver técnicas e ferramentas para recuperar documentos com texto relevante (Cowie e Lehnert, 1996). As ferramentas de Recuperação de Informações, geralmente, trabalham com técnicas de indexação, capazes de indicar e acessar mais rapidamente documentos de um Banco de Dados textual (Yates, 1996)

Existem três tipos de indexação (derivados do estudo de Yates, 1996):

*                    indexação tradicional: é aquela onde uma pessoa determina os termos descritivos ou caracterizadores dos documentos, os quais farão parte do índice de busca;

*                    indexação full-text (ou indexação do texto todo): onde todos os termos que compõem o documento fazem parte do índice; e

*                    indexação por tags (por partes do texto): onde apenas algumas partes do texto são escolhidas, automaticamente, para gerar as entradas no índice (somente aquelas consideradas mais importantes ou mais caracterizadoras).

Índices do tipo thesaurus talvez sejam os mais conhecidos e usados para a indexação tradicional. São tipos específicos de dicionários e seguem a técnica do vocabulário controlado. Segundo Fosket (1997), thesaurus é um dispositivo de controle de termos usado na representação de documentos. Um thesaurus contém termos relacionados semântica e genericamente, baseados na Linguagem Natural, mas num conjunto restrito. As relações podem definir hierarquias entre conceitos (divisão de conceitos em menores). Ainda conforme o mesmo autor, os thesauri proveem mapas de conhecimento, apresentando conceitos ou ideias e indicando relações entre eles. A vantagem do uso deste tipo de indexação é a consistência através de vocabulário padrão, o controle de sinônimos e a facilidade de localização de novos conceitos. Um thesaurus também define os termos usados para descrever um conceito.

Korfhage (1997) complementa afirmando que é possível utilizar termos mais genéricos ou termos mais específicos. Joyce e Needham (1997) comparam thesauri do tipo hierárquico com os do tipo entrelaçado (lattice). No primeiro, termos de significado similar ou relacionado são agrupados em famílias ou hierarquias de noção. Já no último tipo, são permitidas combinações entre termos de níveis ou famílias diferentes, possibilitando a expansão dos conceitos. Entretanto, conforme Sparck-Jones (1997) argumenta, thesauri são difíceis de serem construídos automaticamente (definição de conceitos complexos através de relações simples). Portanto, geralmente são elaborados manualmente por especialistas. Bloedorn (1996) sugere o refinamento do thesaurus para o domínio da aplicação (por exemplo, adicionando conceitos particulares do domínio), o que traz melhores resultados, conforme comprovou em seus experimentos.

A criação de um thesaurus pode gerar falhas no índice, além de ser uma atividade difícil e que consome muito tempo. Problemas podem ocorrer porque é necessário estabelecer hierarquias pré-definidas e nelas encaixar os documentos. Também será necessário analisar os documentos para determinar em que categorias se encaixam. Erros de classificação podem ocorrer quando o conteúdo dos documentos não é bem analisado (ou apenas seu título é considerado) ou quando não existem (não foram definidas) categorias intermediárias (ou seja, quando um documento não se encaixa bem em nenhuma das categorias pré-definidas, dando a impressão de que deveria haver outra categoria). Outros problemas podem ocorrer quando o usuário do índice for recuperar documentos. Se o assunto de busca não for bem determinado ou se não existir uma categoria adequada para o que se deseja, talvez sejam recuperados documentos irrelevantes ou então nenhum documento seja recuperado.

Já o segundo tipo de técnicas (indexação full-text) procura indexar todos os termos, sem estruturas hierárquicas entre estes.

A forma mais simples de recuperar conhecimento registrado textualmente em um documento é analisando as palavras presentes no documento. Ou seja, para que um documento possa ser armazenado e recuperado por sistemas textuais, é preciso que ele tenha texto em seu conteúdo. Não necessariamente somente arquivos de editores de textos ou pdfs podem ser organizados. Mesmo uma planilha eletrônica ou um arquivo de apresentação possuem textos que podem ser identificados em seu conteúdo.

Há sistemas de recuperação que buscam por palavras presentes nos textos. As ferramentas full-text indexam automaticamente todas as palavras do documento, gerando índices volumosos.

Outro tipo de documento que pode ser armazenado são imagens escaneadas. Neste caso, é necessário utilizar um software de OCR (Optical Character Recognition), o qual identifica letras, palavras e textos em imagens.

Os sistemas textuais podem ser utilizados para indexar documentos na web mas também em redes privadas de empresas. A grande vantagem é acelerar a recuperação de documentos.

O esquema de funcionamento de um sistema textual é apresentado na Figura 13. O passo principal é a indexação de documentos eletrônicos que contenham textos. A indexação consiste em encontrar palavras nos documentos e criar o índice. Após a criação do índice, usuários podem recuperar documentos fornecendo como entrada palavras-chave. Serão retornados os documentos que possuem estas palavras-chave. Este é o funcionamento básico dos mecanismos de busca, incluindo o Google. O diferencial do Google é que, como são retornados milhares ou milhões de documentos em cada consulta, o algoritmo do Google utiliza critérios próprios para montar um ranking, ou seja, para determinar que documentos são mais relevantes e assim colocá-los no topo dos resultados.

Figura 13: Esquema de funcionamento de sistemas textuais - recuperação por conteúdo

Figura 14: Estrutura de um índice de palavras

O índice de palavras nada mais é que um banco de dados contendo as palavras encontradas nos documentos e apontadores para onde elas aparecem. A Figura 14 apresenta um exemplo de índice. As palavras são ordenadas e associada a cada palavra existe uma lista de documentos onde elas aparecem.

Para diminuir o problema do tamanho dos índices existem técnicas como árvore TRIE, árvore PAT, listas invertidas, etc (para maiores detalhes, ver Frakes e Yates, 1992). Podem ser eliminadas as chamadas stop-words (palavras que não fazem diferença no conteúdo, tais como preposições e artigos). No link abaixo há listas de stopwords pré-definidas:

http://miningtext.blogspot.com.br/2008/11/listas-de-stopwords-stoplist-portugues.html

Datas e números podem ser normalizados (utilizando-se um padrão). Pronomes podem ser substituídos pelos nomes correspondentes. Sinônimos podem ser substituídos por um termo-padrão, e palavras compostas podem ser substituídas por um termo sinônimo simples (composto de uma palavra só).

Além disto, ainda pode haver um problema: pode haver documentos relevantes que não contém as palavras especificadas para a busca e pode haver documentos que contém as palavras de entrada mas que não tratam do assunto desejado. Este problema é denominado de indexação imprecisa e ocorre porque a pessoa ou técnica que descreve e indexa os documentos pode utilizar termos diferentes de quem  procura pelos documentos. Alguns trabalhos procuram solucionar tal problema com técnicas de indexação semântica ou por contexto. A raiz do problema de contextos diferentes está na imprecisão dos termos (termos com significados diferentes). Este problema pode ser notado tanto no momento da criação do índice, como na hora da recuperação. Isto se dá porque as pessoas utilizam vocabulários diferentes para exprimir suas intenções, conforme Furnas et al. (1987) comprovaram em seus estudos.

Um conjunto muito aberto e amplo de termos gera ambiguidades e problemas com uso de sinônimos (um mesmo termo para representar vários conceitos e um mesmo conceito representado por vários termos). Korfhage (1997) chama a isto de falta de consistência nos termos usados na indexação (seja esta manual ou automática).

Uma das maneiras de reduzir tais problemas é fixando o conjunto de termos que podem ser usados (chamado “vocabulário controlado”). Entretanto, quando se limita o conjunto de termos, outros problemas podem surgir. Um deles se refere ao uso de nomes próprios, os quais não podem ser definidos em pré-coordenação.

Dicionários são um bom exemplo de uso de vocabulário controlado e servem também para a classificação de termos em categorias. Guthrie e outros (1996) argumentam que o objetivo de um dicionário é dar informações sobre palavras (etimologia, pronúncia, morfologia, sintaxe, significados), provendo conhecimento sobre a linguagem e também sobre o mundo. Nos dicionários, também podem ser extraídas algumas relações implícitas entre termos, como por exemplo relações do tipo é-um (is-a), formando hierarquias de tipos.

O terceiro tipo de indexação (por tags) procura indexar somente as partes relevantes do documento. Para tanto, as ferramentas automatizadas deverão analisar cada documento, procurando por marcas (tags) que identificam estas partes mais importantes.

4.4.1    Resumos de textos (sumarização)

Segundo Sparck-Jones e Willet (1997), sumarização é a abstração das partes mais importantes do conteúdo do texto. Miike e outros (1994) apresentam um trabalho de geração automática de resumos em tempo de execução através de interações com o usuário. Já McKeown e Radev (1995) apresentam técnicas e ferramentas para analisar diversos artigos sobre um mesmo evento e criar um resumo em linguagem natural. Em Hersh et al. (1995) é apresentada uma ferramenta para sumarização com dois componentes principais: um planejador de conteúdo (que seleciona informações de uma base) e um componente lingüístico (para gerar as frases de saída em linguagem natural)

Saggion e Carvalho (1995) discutem a geração de sumários. Apesar de este trabalho estar inserido no contexto de tradução de sumários, considerações importantes podem ser observadas nele. Primeiro, este autor distingue sumários informativos de sumários indicativos. Os do primeiro tipo representam o conteúdo do documento de forma sucinta, enquanto que os do último tipo apresentam somente os tópicos abordados. O mesmo autor lembra que, pela ABNT, todo sumário de trabalho científico deveria ter explicitados o contexto, o objetivo, o método utilizado, os resultados alcançados e as conclusões do trabalho.

4.4.2    Normalização ou Lematização

A normalização (ou lematização) é a substituição de várias formas de expressão por uma única forma canônica. Em parte, isto ajuda a resolver problemas quando pessoas utilizam vocabulários diferentes.

Uma das técnicas é realizar uma análise morfológica no léxico empregado, substituindo os termos por seus radicais (este processo é conhecido como stemming). Korfhage (1997) apresenta algoritmos de stemming, para eliminar sufixos, e discute o processo em relação a prefixos (sendo, entretanto, algo bem mais difícil).

Sparck-Jones (1997) sugere reduzir as variantes para uma forma padrão sem sufixos e prefixos, sem flexões (de gênero, número, de grau de advérbios) e uso de verbos no infinitivo.

Marsh e Hamburger (1997) complementam sugerindo o uso somente da voz ativa nas formas canônicas dos verbos.

Já Strzalkowski (1997) vai mais longe, discutindo a possibilidade de uso de frases representadas apenas no formato operadores-argumentos, eliminando preposições, adjetivos e outras palavras que pouco acrescentam. Por exemplo, as expressões “recuperação de informação”, “recuperando informação”, “recuperar informação relevante” poderiam ser substituídas pela forma canônica “recuperação+informação”. Um cuidado que se deve ter é que representações muito reduzidas podem levar a interpretações ambíguas.

Baeza-Yates (1996, 1997, 1998) e Ng (1997) apresentam dicas simples mas eficazes para a normalização, tais como a remoção de sinais de pontuação e símbolos sem significado, supressão de múltiplos espaços, o uso de somente minúsculas, normalização de números e datas.

Baeza-Yates (1996) também discute técnicas mais avançados como a eliminação de stop-words, a substituição de sinônimos por um sinônimo padrão, eliminação de sinais de pontuação, conversão caixa baixa (lower case).

4.5      Hipertextos, Hipermídia e Multimídia

Hipertexto é um texto que não precisa ser lido sequencialmente. Isto quer dizer que, se uma palavra ou tema nos chamou atenção no meio do texto, podemos seguir para outro texto para saber mais sobre este assunto (como na Figura 15). O que facilita a vida do leitor é que o hipertexto já é criado com estruturas de ligações entre os textos (hiperlinks), para ajudar nas conexões e associações. Ou seja, o leitor não precisa procurar o texto auxiliar, basta seguir os links já sugeridos. O leitor sabe quais são os links sugeridos porque as palavras ou expressões que levam a outros textos (chamados âncoras), normalmente estão sublinhados ou em cor diferente. É o que podemos experimentar na Wikipédia.

Já sistemas de Hipermídia ou Multimídia utilizam as estruturas de hiperlinks mas também permitem associar outros tipos de mídias como sons e imagens (figuras, gráficos, diagramas, fotos, vídeos), conforme sugere a Figura 16. É o que podemos experimentar na Web.

Figura 15: Estrutura característica de Hipertexto

Figura 16: Estrutura característica de Hipermídia

A principal aplicação deste tipo de sistema é para apresentar informações de forma mais rica e dinâmica. Então podem ser úteis para apresentar produtos (textos com características, fotos de componentes e design, vídeos de como usar, gravações de depoimentos de clientes). Também são úteis para treinamento de pessoas. A maioria dos chamados sistemas de Computer-based Training (CBT) ou e-learning utilizam sistemas multimídia.

4.6      Sistemas de Gestão Eletrônica de Documentos (GED)

São sistemas que têm por objetivo armazenar e recuperar documentos, utilizando bancos de dados. A recuperação é feita por atributos do documento. Exemplo: encontre o contrato feito com a empresa XYZ no ano de 2002.

Hoje em dia as empresas estão procurando diminuir o volume de papéis. O papel é um problema porque:

•    ocupa espaço: os documentos que hoje ocupam uma sala inteira podem caber em alguns poucos DVDs; é claro que se deve respeitar a legislação específica para alguns casos, onde é necessário manter os documentos em papel por muitos anos;

•    maior perigo de incêndio;

•    pode ser perdido ou se deteriora;

•    demandam tempo para busca: há estatísticas que dizem que as pessoas passam em média 6 horas/semana buscando informações em papéis; multiplique isto por todos os funcionários de uma empresa e por seu salário-hora e teremos um grande prejuízo no final do ano.

O sistema de GED permite colocar em bancos de dados e servidores corporativos os documentos de uma empresa, sejam eles gerados eletronicamente (pdf, doc, xls, ppt, etc) ou sejam imagens de documentos físicos em papel.

A Figura 17 apresenta o esquema de uso de um GED. Documentos em papel devem passar por uma etapa de digitalização com uso de scanners. As imagens resultantes serão consideradas os documentos eletrônicos correspondentes aos documentos em papel. Somando-se a estas imagens os documentos criados eletronicamente com editores de texto, planilhas, softwares de apresentação, diagramas, etc, dá-se início ao processo de catalogação.

A catalogação consiste em incluir os documentos eletrônicos no sistema de GED, ou seja, no seu banco de dados interno. Associados a cada documento eletrônico serão também inseridos atributos de cada documento. Isto significa que antes de colocar o GED em funcionamento é necessário definir que atributos serão armazenados. Isto pode incluir data do documento, número de processo, número de cliente ou dono do documento, valor, tipo do documento, origem, autor, setor, etc.

Há algumas soluções que conseguem capturar tais atributos automaticamente de dentro das imagens (logo após a etapa de escaneamento) ou internamente do conteúdo dos documentos eletrônicos. Se isto não for possível, pessoas terão que manualmente dar entrada destes atributos junto com a inclusão de cada documento.

Uma vez que os documentos estejam no banco de dados interno do GED, só será possível recuperar tais documentos pelos atributos definidos. Então o usuário do GED fornece como entrada um ou mais atributos e recebe como resultado um ou mais imagens referentes aos documentos eletrônicos ou os próprios.

Um sistema de GED pode ainda ter funções adicionais tais como:

•    controle de revisões/versões/alterações: quando há uma modificação num documento ou quando uma nova versão do documento é inserida, o sistema mantém a versão anterior em caso de necessidade de recuperação; as versões são identificadas por datas ou números; alguns softwares como o Word permitem comparar versões e apresentar as alterações ou diferenças entre elas; uma função adicional de um GED seria avisar os responsáveis por um documento, toda vez que uma nova versão deste for criada;

•    controle de acesso: o GED pode ter um esquema de permissões, onde fica definido quem pode ver que tipo de documento; somente usuários autorizados poderão recuperar certos documentos;

•    criptografia de documentos: normalmente, os documentos armazenados no GED são transformados para formatos proprietários, utilizando chaves criptográficas; uma das vantagens é facilitar o controle de acesso visto acima; outra é que os documentos não ficam visíveis em diretórios, e isto evita exclusão acidental ou mesmo cópia não autorizada;

•    controle de autoria através de assinatura eletrônica: utilizando esquemas de certificação digital com chaves pública e privada, o GED pode confirmar a autoria de documentos, ou seja, dizer quem é o autor ou confirmar se o dito autor de um documento realmente é o seu criador.

Figura 17: Esquema de funcionamento de um GED

4.7      Microfilmes

A Lei 5433 (de 8 de maio de 1968) trata da microfilmagem no Brasil. O posterior Decreto n.1799 (de 30 de janeiro de 1996) regulamente esta lei. Segundo a legislação brasileira, entende-se por microfilme “o resultado do processo de reprodução em filme, de documentos, dados e imagens, por meios fotográficos ou eletrônicos, em diferentes graus de redução.” O microfilme, gerado segundo esta legislação, tem os mesmos efeitos legais dos documentos originais de onde se originaram.

O Conselho Nacional de Arquivos (CONARQ) dá orientações sobre o processo de microfilmagem e o armazenamento de microfilmes. Mas cada órgão ou esfera pública pode regulamentar os detalhes desta área.

Após a microfilmagem, os documentos originais podem ser eliminados. Para tanto, deve-se respeitar a temporalidade dos documentos. Cada tipo de documento possui a sua temporalidade. Alguns são definidos por lei específica.

Eis alguns tipos de documentos:

- corrente: é o documento produzido para atender inicialmente o administrador ou a administração;

- intermediário: é o documento cuja informação necessita ser preservada para fins comprobatórios e jurídicos;

- permanente: é o documento que deve ser preservado em função de seu valor histórico.

Para a eliminação de documentos, deve ser feito edital específico para ciência de pessoas ou entidades competentes.

O processo de microfilmagem é composto por etapas detalhadas a seguir.

Primeiro, deve-se fazer a preparação dos documentos, com operações como juntar, limpar, desamassar, tirar elementos metálicos, etc.

Depois vem a digitalização, que consiste em extrair uma imagem digital do documento. Um scanner ultrarrápido consegue extrair 200 imagens por minuto. Pode ser utilizado um software auxiliar para encontrar indexadores para os documentos, caso seja utilizado algum software de gestão eletrônica de documentos (GED). Este tipo de software auxiliar pode ler códigos de barras ou identificar textos via OCR (por exemplo, para identificar números de processos).

Depois vem o passo de microfilmagem, propriamente dito, que consiste em gravar as imagens em filmes ou fitas tipo K7, por exemplo (ver Figura 18). Um filme de uma hora pode armazenar mais de 8 mil imagens. As fitas ou K7 com os filmes devem ser armazenadas como se fossem livros, para posterior recuperação (ver Figura 19).

Figura 18: Fita ou K7 com os filmes onde imagens são gravadas

Figura 19: Prateleiras que guardam filmes ou K7

A etapa de recuperação das imagens a partir dos filmes é feita em máquinas especiais para tal (ver Figura 20). Normalmente, elas ficam acopladas a um computador, onde as imagens são visualizadas e tratadas.

Figura 20: Máquina para visualização de imagens em filmes

4.8      Criptografia e Assinatura Digital

Criptografia é uma técnica para codificar uma informação, ou seja, para armazená-la ou transmiti-la de forma que apenas as pessoas desejadas consigam entender a mensagem (descriptografá-la). Isto é muito utilizado durante a guerra. Mas crianças também brincam com isto, ao trocar letras por símbolos (por exemplo, a brincadeira infantil da língua do P). A criptografia pode utilizar uma tabela auxiliar para as trocas ou uma função matemática que embaralha ou automaticamente troca os símbolos originais.

Uma das técnicas mais seguras de criptografia é a que utiliza duas chaves, uma pública e outra privada. Ela funciona como exemplificado na Figura 21. Um documento original é codificado através de uma função matemática, onde uma senha é inserida. Esta senha é a chave privada e somente seu dono ou detentor deve conhecê-la. As chaves privada e pública são geradas aos pares, ou seja, de forma que cada uma delas só funcione com a outra chave que forma o par. Assim, se um documento é codificado com uma chave privada, ele só pode ser decodificado com a respectiva chave pública. A função da chave pública, e daí seu nome, é que ela possa ser divulgada publicamente e qualquer um possa usá-la. Ou seja, se um documento codificado puder ser decodificado com uma determinada chave pública, isto garante que o documento original foi codificado com a respectiva chave privada e portanto isto também garante quem criptografou o documento original (garante a autoria do documento).

Na prática então, uma pessoa X deve divulgar sua chave pública, para que as pessoas consigam decodificar os documentos gerados por ela, garantindo assim que o documento foi gerado pela pessoa X.

Figura 21: Esquema de criptografia

A assinatura eletrônica pode ser utilizada para restringir acesso a informações armazenadas. Por exemplo, somente pessoas com determinada permissão (garantida por verificação de senha eletrônica) podem armazenar ou recuperar um determinado documento. Ou então, permite controlar quem conseguirá decodificar um documento (por exemplo, muitos podem ter acesso ao documento, mas somente quem tem a senha ou função de decodificação conseguirá ler o documento).

A Assinatura Digital é um tipo de assinatura eletrônica. Mas ela utiliza um certificado digital. A assinatura eletrônica pode ser simples, por exemplo através de uma senha numérica (exemplo: para confirmar uma operação bancária num site ou aplicativo de banco). Já a Assinatura Digital se diferencia das demais assinaturas eletrônicas por usar criptografia e utilizar um Certificado Digital, emitido por uma Autoridade Certificadora. No Brasil, o controle de certificados digitais é feito por instituições (Autoridades de Registro e Certificação) credenciadas pelo Instituto de Tecnologia da Informação (www.iti.gov.br), seguindo o esquema da ICP-Brasil (Infraestrutura Brasileira de Chaves Públicas). A Assinatura Digital é uma assinatura com validade jurídica que garante proteção às transações eletrônicas e outros serviços via internet, permitindo que pessoas e empresas se identifiquem e assinem digitalmente de qualquer lugar do mundo com mais segurança e agilidade. Garante também a autoria de documentos eletrônicos ou a validade de assinaturas em documentos eletrônicos.

A Figura 22 apresenta um exemplo de documento em formato pdf assinado digitalmente. Pode-se ver que informações sobre a assinatura digital aparecem dentro do documento. Operações simples permitem validar a assinatura digital e ver seus detalhes (a quem pertence, qual a autoridade certificadora, etc.).

Figura 22: Assinatura digital num documento PDF

4.9      Workflow

Sistemas de Workflow têm por objetivo permitir o planejamento e controle do fluxo de trabalho (processos) e o roteamento automático de documentos. Eles permitem que pessoas e organizações modelem processos usando diagramas ou representações gráficas, onde o processo é definido através de tarefas a serem feitas e pela sequência de tarefas e regras de transição ou desvios.

Sistemas de Workflow são úteis para armazenar conhecimento sobre processos, indicando o que deve ser feito e como. Isto permite também controlar a execução dos processos para garantia de qualidade.

Todas as empresas possuem processos ou fluxos de trabalho. Ou seja, há processos de entrada, de transformação e de saída, seja entre a empresa e o meio (fornecedores e clientes) ou internamente, entre departamentos ou mesmo dentro de um setor.

A Figura 23 apresenta o exemplo hipotético de um processo. Um funcionário de uma empresa faz um pedido de compra de material. Este pedido pode ser feito diretamente no Departamento de Compras ou enviando por formulários para este departamento. Este pedido inclui um formulário em papel e alguns documentos necessários para avaliação do pedido. A secretária deste departamento então verifica qual o setor responsável e pede que um encarregado leve o pedido e os documentos (o que costumamos chamar de "processo") até o setor responsável. Lá, o gerente do setor avaliará o pedido. Se for um valor abaixo de um limite pré-determinado, ela autoriza automaticamente o pedido. Senão, deverá pedir um parecer para um técnico deste setor. Após, avaliar os documentos, o técnico devolve o pedido e seu parecer. Com base no parecer, o gerente do setor toma uma decisão e a registra nos documentos ("processo"). Então o encarregado leva de volta toda a papelada para o Departamento de Compras, que informará o funcionário que fez o pedido sobre a decisão final.

Os problemas que podem ocorrer durante este processo são os seguintes:

- demora com atividades manuais que não agregam valor ao processo e deslocamentos: como neste caso, o papel do encarregado levando documentos físicos de um prédio ou sala para outro(a);

- demora com esquecimentos: imagine o técnico colocar o processo na sua mesa, junto com outros tantos papéis, e depois não lembrar que possui uma tarefa;

- extravio ou deterioração de documentos: os papéis sendo levados de um espaço físico para outro ou sendo guardados em locais não apropriados podem ser perdidos (em montanhas de papel, voar pelo chão) ou podem ser danificados (rasgados, molhados, etc);

- não saber para onde encaminhar: o técnico pode não saber o que fazer após dar o parecer e então ficará esperando que alguém lhe diga;

- erros de encaminhamento: o técnico pode confundir-se e entregar a papelada em outro setor; e aí, até todo mundo se dar conta do erro, já houve demora (sem falar na possibilidade alguém jogar fora os papéis por não saber do que se trata);

- não saber o que fazer: se o Gerente do Setor deixar os papéis na mesa do técnico enquanto este não estiver presente, o que ele fará quando voltar à sua mesa ? será que ele saberá o que tem que ser feito ? será que ele saberá quem deixou a papelada ali ?;

- falta de informações sobre status ou andamento: o funcionário que fez o pedido volta ou telefona ao Departamento de Compras e pergunta à secretária em que ponto está o andamento do seu pedido; só que a secretária não sabe com quem está o processo nem quanto tempo vai demorar a resposta.

Figura 23: Funcionamento de um workflow

A solução para tais problemas é um sistema de Workflow. Ele permite programar o fluxo de trabalho, incluindo sequências de atividades ("a decisão só poderá ser tomada após o parecer"), decisões ("se o pedido é inferior ao valor limite, aprovar, senão pedir um parecer", "se o parecer do técnico for negativo, rejeitar o pedido"), tempo de espera ("se o técnico não der um parecer em 2 dias, volte o processo ao gerente"). Este fluxo é programado utilizando-se diagramas (com símbolos gráficos).

Depois de programado o fluxo, cada novo fluxo ou processo iniciado (instância) deverá seguir o fluxo programado, e quem controla isto é o sistema automatizado. Então os problemas citados anteriormente deverão ser eliminados porque:

- os documentos são incorporados ao processo como documentos eletrônicos (escaneados ou gerados diretamente no computador, como por exemplo formulários); então não há perda, extravio ou dano a documentos (somente os que precisarem ser armazenados fisicamente podem sofrer, mas não entrarão na rota física);

- o processo é automatizado, então muitas tarefas podem ser automatizadas, eliminando atividades manuais que não agregam valor ao processo ou referem-se a deslocamentos físicos; como neste exemplo, o encarregado levando documentos físicos de um prédio para outro; até mesmo a solicitação poderá ser feita eletronicamente pela Web;

- o sequenciamento das tarefas é controlado pelo sistema, então ninguém precisa saber para onde enviar documentos; isto é programado no fluxo (por exemplo, para qual setor será enviado o pedido dependendo do assunto designado pelo solicitante,  para quem enviar caso uma decisão seja negativa ou positiva); e não haverá erro de enviar documentos para sequências erradas;

- os sistemas de Workflow são dotados de "alertas", programados no fluxo, que avisam os participantes do processo dos deadlines, diminuindo assim os esquecimentos; por exemplo, o técnico poderá ser lembrado a cada 2 dias da sua tarefa, quando fizer "login" no sistema ou por e-mail;

- os usuários do sistema podem receber instruções do que deve ser feito, evitando assim que as pessoas fiquem sem saber o que fazer; o técnico pode pedir ajuda para saber que tipo de parecer deve dar;

- o sistema poderá dar informações sobre status ou andamento do processo; a qualquer momento, o funcionário que fez o pedido entra no sistema de Workflow, identifica-se ou procura por seu processo, e o sistema informará em que ponto está o andamento e poderá fazer uma estimativa de quanto tempo vai demorar a resposta.

Além disto, sistemas de Workflow possuem outras funcionalidades tais como:

- permitir a definição de papéis e alocação de pessoas: por exemplo, no sistema poderão ser definidos os papéis de gerente e técnico, alguns usuários cadastrados em cada um dos papéis; isto permite que o sistema selecione uma pessoa apropriada para desempenhar uma função, assegurando qualidade e controle de acesso;

- escala automática: o próprio sistema seleciona um usuário associado a um papel (entre tantos cadastrados), dependendo da carga de trabalho de cada um; como o sistema de Workflow sabe quantos processos estão em andamento e o que está fazendo cada pessoas participante do processo, ele sistema pode enviar um processo para uma pessoa menos atarefada;

- documentação das decisões: quando há decisões (caminhos alternativos), o sistema de Workflow pode registrar o que foi decidido e por quê, para futuramente as pessoas poderem recuperar o histórico.

A grande vantagem dos sistemas de Workflow é agregar qualidade aos processos, pois há uma documentação formal do que deve ser feito (programação do fluxo) e os processos são realizados exatamente como definido (padrão de qualidade: definir o que deve se feito e fazer o que foi definido).

É possível associar sistemas de BPM (BPMS) aos sistemas de Workflow, para monitorar e medir processos. Assim, será possível saber quantos processos são concluídos a cada período de tempo, quanto cada pessoa demora para realizar suas tarefas, onde estão os gargalos (etapas do processo que demoram mais ou afunilam o processo).

Não se deve confundir Workflow com GED, apesar de ambos utilizarem documentos eletrônicos. No Workflow, obrigatoriamente há roteamento de documentos, ou seja, passando entre pessoas ou tarefas. No caso do GED, os documentos são armazenados para depois serem recuperados mais facilmente, sem necessariamente serem deslocados entre tarefas. É claro que ambos os sistemas podem funcionar de forma integrada, como muitos fabricantes destes softwares já estão propondo.

4.10  Imagens

Imagens estáticas (figuras, fotos, gráficos, desenhos, etc.) podem ser armazenadas de dois modos: Matricial (Raster) ou Vetorial. No modo Matricial, os objetos que formam a imagem são representados por um ponto ou por conjunto de pontos. Cada ponto possui coordenadas (exemplo: linha-coluna, latitude-longitude) e atributos ou características (ex: cor, nome). Por exemplo, um prédio seria representado por pontos entre as linhas 5 e 8 e as colunas de 10 a 14. Já na representação Vetorial, os objetos podem ser representados por pontos, retas ou polígonos. Pode-se ter a formação de objetos complexos em níveis (por exemplo, uma entidade formada por um polígono, que é formado por linhas, que por sua vez são formadas por pontos). Também são permitidas representações em níveis ou escala: uma cidade pode ser representada por um ponto numa escala e por um polígono noutra. Basicamente, a representação matricial precisa guardar informações sobre todos os pontos que compõem uma imagem, enquanto que no modo vetorial é armazenada uma representação da imagem (por exemplo, uma função matemática).

Há algumas vantagens da representação vetorial sobre a matricial:

a)    o armazenamento de dados na representação vetorial é mais conciso, pois pode ser feito por equações matemáticas; por exemplo, uma estrada pode ser representada por diversos segmentos de retas e cada um destes é representado por uma equação de reta; se fôssemos usar a representação matricial, precisaríamos armazenar inúmeras coordenadas de pontos;

b)    em caso de serem utilizadas escalas (para visualização com zoom in/ou), quando há o armazenamento da representação de uma entidade apenas numa escala, para esta entidade ser visualizada em outras escalas é necessário realizar certas operações matemáticas; por exemplo, um estádio de futebol, perfeitamente circular, é representado no modo matricial como um conjunto de pontos: se precisarmos aumentar o tamanho do estádio (como na Figura 24), será que o sistema saberá que deverá manter a figura de um círculo ? no caso da representação vetorial, o estádio é representado pela equação de um círculo, então o dito problema não ocorre em operações de zoom (in ou out);

c)    já que as imagens são representadas geralmente por equações ou fórmulas, fica mais fácil realizar operações matemáticas como cálculos de área, distância, comprimento, etc.

Figura 24: Um círculo na escala normal e depois de uma operação de zoom

No modelo matricial, as imagens são formadas por linhas e colunas de pixels, sendo um pixel uma unidade da imagem (picture element). Geralmente, os pixels são capturados e representados através de 3 sensores, um para cada cor primária (vermelho, verde, azul - formando a sigla RGB = red/green/blue). Assim, cada imagem é uma combinação de 3 imagens monocromáticas (uma para cada cor primária). Segundo Soares (1992), alternativamente, pode-se utilizar outros meios de caracterização dos pixels (ou píxeis) de uma imagem, sendo o padrão luminância-crominância considerado o melhor. Isto porque o olho humano porque olho humano é mais sensível a variações de luminância e porque numa imagem há pouca diferença em cor, além deste padrão poder recuperar valores de RGB. Cada pixel então é caracterizado por um conjunto de bits, informando sua cor, brilho, etc. No padrão luminância-crominância, utiliza-se maior número de bits para a cor verde, porque contribui mais para a luminância da imagem. O número de bits utilizados define o número possível de cores (por exemplo: 4 bits permitem 16 cores, 8 bits = 256 cores, etc.). A informação de cor pode ser definida com o uso de uma tabela ou palheta de cores (padrão usado em monitores e televisores). Cada pixel no monitor é dividido em 3 partes independentes (uma para cada cor de RGB), sendo sua cor dada pela variação da intensidade destas partes (representadas por um valor numérico).

Para armazenar imagens, há diferentes tipos de arquivos eletrônicos. Arquivos do tipo bitmap (mapa de bits ou BMP) seguem este modelo (pixels em linhas e colunas). Já o padrão PCX, além de representar imagens deste modo, ainda comprime o arquivo, através do método RLE (run length encoding), baseado na codificação de bytes repetidos. Os arquivos tipo BPM (como o nome já diz, mapa de bits) precisam armazenar todos os bits que compõem uma imagem e por isto geram arquivos finais grandes.

Há também o formato TIFF (Tagged Image File Format) usado por profissionais de imagens, que não perdem detalhes da imagem. Para arquivos mais compactos, há formatos como o GIF (Graphics Interchange Format), que usa o algoritmo de compressão Lempel-Ziv-Welch (LZW), e o PNG (Portable Network Graphics). Uma vantagem destes formatos é a possibilidade de utilizar uma tabela própria de cores, embutida no próprio arquivo. Além disto, arquivos GIF podem conter informações sobre o dispositivo de vídeo utilizado, a resolução e o tamanho da imagem.

O formato mais comum é o JPEG (Joint Pictures Expert Group), que utiliza compressão de dados. A técnica de compressão consiste em eliminar dados redundantes. Por exemplo, se há 16 pixels (4x4) iguais para formar parte de uma imagem (possuem as mesmas cores), então é possível usar apenas 4 pixels (2x2) para representar aquele quadrado da imagem. Uma compressão maior seria utilizar apenas 1 pixel para representar os 16 originais. O nível de compressão pode ser ajustado em programas de tratamento de imagens.

Os estágios para geração de um arquivo JPEG são:

a) converter a imagem para o espaço de cores: de RGB para luminância e crominância, separando brilho e cor e dando mais ênfase ao primeiro; resulta em 3 imagens separadas que serão tratadas separadamente e combinadas ao final;

b) amostragem: reduzir as imagens independentes a ¼ do original (menos a de luminância);

c) dividir a imagem em 8x8 blocos de pixels, resultando em 64 entradas para o passo seguinte;

d) quantização: utilizando a função DCT (Discrete Cosine Transform), mapear os coeficientes para um conjunto menor e finito (dividindo-os por um conjunto de 64 divisores; zerar os valores próximos de zero e aproximar os demais

e) utilizar a técnica de compressão por Huffman.

Imagens em movimento são armazenadas através de sequências de imagens estáticas ou fixas. O normal é utilizar para filmes 30 imagens (quadros) para serem apresentados num segundo de filme. O padrão mais conhecido para vídeos é o MPEG definido pelo Moving Picture Experts Group, o qual é semelhante ao padrão JPEG, mas incorporando informações temporais para apresentação dos quadros.               Outro padrão bastante conhecido é o AVI (Audio and Video Interleaved), que armazena de modo intercalado imagens dinâmicas juntamente com o áudio correspondente.

Uma forma de diminuir o tamanho de arquivos de vídeo é armazenar somente as modificações de um quadro para o anterior. Assim, se um quadro possui um ponto no céu e no quadro seguinte este ponto está um pouco mais à direita, basta armazenar a imagem completa original e depois ir armazenando somente os pixels diferentes da imagem seguinte em relação à anterior (e assim por diante). Outra possibilidade é diminuir a resolução dos quadros (imagens estáticas) ou o número de quadros por segundo.

Segundo Maybury (1997), imagens possuem diferentes propriedades (estáticas, dinâmicas, temporais, espaciais), sendo possível criar índices estáticos (por exemplo, um histograma de cores) ou índices simbólicos (por exemplo, atributos nominais extraídos da imagem). A representação destas propriedades pode ser feita em 4 níveis básicos:

a) nível intencional: o que se quer informar ou requerer;

b) nível de significado: informações sobre objetos, propriedades, eventos;

c) nível estrutural: divisão da imagem em frases, imagens menores;

d) nível de elementos: que compõem a imagem, tais como textos, áudio, elementos gráficos.

Imagens podem ser armazenadas e recuperadas com sistemas tipo GED. Entretanto, a recuperação não é feita pelo conteúdo do documento mas por atributos associados ao documento. Uma forma de utilizar GED para recuperar imagens pelo conteúdo é associar assuntos (tags) como atributos do documento. Mas a tarefa de definir os assuntos associados ao conteúdo e escolher as palavras a serem cadastradas ainda deve ser feita por humanos.

Há alguns sistemas de TVs que permitem recuperar vídeos ou trechos (novelas, filmes, etc.) pelo conteúdo. Por exemplo, o programa VídeoShow da Globo consegue dizer quantos beijos foram dados numa novela. Certamente não é uma pessoa que fica assistindo a todos os capítulos e contando os eventos que ocorrem nas cenas. Provavelmente é utilizada análise de roteiros (scripts) associados às cenas ou textos utilizados como closed caption (letreiros que aparecem em baixo dos vídeos, para auxiliar pessoas com deficiência auditiva). Aí o processo se resume a uma busca textual. Entretanto, os textos associados às cenas devem ser elaborados por humanos.

O Google Imagens também se vale de palavras associadas às imagens para fazer sua busca (nome do arquivo, palavras próximas à imagem ou que possuem link para uma imagem).

Há tentativas de criar algoritmos que possam identificar o conteúdo de uma imagem de forma automática. Este é um dos desafios do Google para melhorar seu serviço de Google Imagens. Como já existem tecnologias para identificar rostos (Orkut e Facebook permitem marcar rostos de pessoas nas fotos), identificar partes do corpo humano, animais, gestos, sorrisos, etc., grandes avanços estão sendo feitos neste sentido. A Figura 25 demonstra que o Google já utiliza uma tecnologia semelhante. Neste exemplo, note que ele recupera como imagens semelhantes imagens invertidas e imagens com gestos semelhantes.

Figura 25: Busca por imagens semelhantes no Google

A recuperação de imagens estáticas baseada em conteúdo prevê a indexação automática da imagem por suas propriedades (regiões, cores, formas, brilho, arestas, texturas, objetos) e a recuperação por estas propriedades ou através de relacionamentos entre os objetos (estrutura da imagem).

Também a recuperação de vídeo baseada em conteúdo segue a mesma intuição. Também podem ser utilizados modelos específicos (exemplos de tipos: noticiários, reportagens, narrativa, entrevista) ou baseados em conhecimento, extraindo a macroestrutura do vídeo através do uso de regras que analisam dicas ou marcas (tags) (movimentos de câmera, tipos de transições).

Outro tipo de recuperação pode utilizar representações semânticas de conteúdos. Por exemplo, a indexação de propriedades de imagens humanas, como classificar expressões faciais e partes do corpo. As consultas também podem considerar aspectos temporais das imagens dinâmicas (por exemplo, evento A depois de evento B).

Apesar do avanço na área de recuperação de imagens, alguns problemas ainda existem. Primeiro, as técnicas geralmente são muito específicas para um domínio ou atividade particular. Depois, os índices gerados automaticamente estão ainda muito associados a medidas quantificáveis, não incorporando significado (falta entendimento), o que inviabiliza a recuperação semântica (por exemplo, encontrar imagens com cães desenhados em livros infantis).

Para a recuperação quantificada, Zhang (1997) sugere o uso de linguagens tipo query by example (discutida na seção sobre Bancos de Dados), onde o usuário preenche lacunas com possíveis propriedades da imagem desejada. Após, é feita a avaliação da similaridade entre os vetores (um para cada característica de cada imagem - da consulta X armazenada). As imagens recuperadas serão similares à fornecida como exemplo. A análise de similaridade poderá ser feita conforme as técnicas estudadas anteriormente, ou por funções matemáticas mais complexas tipo avaliação de curvas paramétricas, álgebra e geometria, correlação entre mapas de arestas (lembrando da dependência em relação à resolução, tamanho, orientação dos objetos).

Já Wu (1997) propõe a representação de imagens (para futura recuperação) através de coleções de características dispostas em níveis ou hierarquias e dependentes do contexto. Por exemplo, características faciais compostas por partes da face (olho, cabelo) e cada parte contendo atributos (cor, tamanho, forma).

Soares (1992) cita Chang e Fu, que apresentam uma linguagem de consulta relacional para manipular relações pictoriais e relações convencionais. Esta linguagem permite consultar imagens parecidas por similaridade de formato, descrição estrutural, textura, etc., e também consultas a atributos das imagens.

Yang (1994) complementa, propondo uma linguagem tipo query by pictorial example, sendo as imagens representadas por dados físicos e dados lógicos (atributos). Além disto, a linguagem permite consultas através de links de hipertextos, para analisar a estrutura da imagem.

4.11  Sons

A recuperação de áudio pode ser feita de modo digital (analisando padrões nas representações por bits), por conteúdo (padrões semânticos nos sons) ou por análise textual (transformando as falas em textos escritos e aplicando técnicas de RI). Maybury (1997) propõe a representação de áudio por seu conteúdo através da análise das propriedades acústicas do áudio (duração, loudness, brilho, tamanho da banda).

Segundo Soares (1992), para armazenamento de áudio é necessária a transformação de um sinal analógico em dados digitais, seguindo duas etapas:

a) amostragem: representação de sinais temporais contínuos em números reais, sendo a taxa de captura dada pelo número de bits por amostra;

b) quantização: representação dos números reais em um conjunto finito, resultando em uma distorção controlada.

Em geral, utiliza-se um espectrograma para representar sons, especialmente de voz. O espectrograma é um gráfico que mostra a intensidade por meio do escurecimento ou coloração do traçado, as faixas de frequência no eixo vertical e o tempo no eixo horizontal, demonstrando visualmente as características acústicas da emissão (Valentim et al, 2010). Um exemplo pode ser visto na Figura 26.

Figura 26: Sinal de voz armazenado

Arquivos no formato WAVE possuem um cabeçalho definindo tipo e tamanho da amostra (número de canais, amostras por segundo) e armazenam as informações através de representações numéricas de suas características (altura, freqüência, etc.), segundo o tempo dado pela amostra.

Já os arquivos no formato MIDI utilizam tabelas para codificação do áudio, sendo o mesmo dividido em blocos de trilhas (uma para cada instrumento ou voz ou canal), e as informações sendo representadas por comandos associados ao tempo.

Arquivos tipo MP3 armazenam áudio de forma comprimida, eliminando sons com frequências que não podem ser ouvida pelo ouvido humano. Há vários formatos de armazenamento, alguns utilizam compressão e outros não.

Tecnologias para armazenamento e recuperação de sons também estão avançando mas, como no caso de imagens, ainda geram muitas confusões. Alguns autores sugerem o reconhecimento da fala (speech recognition). O índice gerado automaticamente para a posterior recuperação dos áudios utiliza os fonemas ou palavras identificados nos sons como indexadores ou descritores dos documentos (áudio). As consultas então devem ser transcritas para fonemas (por um dicionário de pronúncia) ou palavras. Em geral, a primeira alternativa (indexação por fonemas) é escolhida, com as seguintes vantagens em relação a transformar o áudio para textos (reconhecimento) e depois aplicar técnicas tradicionais de RI:

a)             há poucos fonemas para treino;

b)             permite a recuperação por sub-palavras (por exemplo, radicais).

O reconhecimento da fala é feito pela análise do espectro de áudio, dependente do tempo, fazendo o mapeamento para possíveis unidades lógicas (fonemas, palavras, sub-palavras). Para tanto, utiliza-se uma máquina de reconhecimento de padrões (pattern matching), treinada para cada instância (geralmente, fonemas).

Alguns cuidados devem ser tomados, tais como erros no reconhecimento dos fonemas (usar técnicas contextuais para diminuir ambiguidades ou reconhecer padrões difíceis) e o uso de nomes próprios.

O modelo mais utilizado nestas situações é o Hidden Markov Model (HMM), um modelo em escala, definido por autômatos finitos, formando um algoritmo adaptável com sub-modelos para formar palavras. Redes de Markov, que são modelos estatísticos que avaliam qual a probabilidade de um evento (neste caso, um fonema) aparecer após outro. Por exemplo, é pouco provável que um som de "z" apareça após um som de "r" na língua portuguesa. Isto elimina ambiguidades no reconhecimento, gerando maior precisão.

Sparck-Jones e outros (1997) complementam argumentando que a identificação de cada unidade da fala é computada usando uma sequência de probabilidades de transição com base nos predecessores. O problema deste tipo de modelo é que as pessoas costumam utilizar pronúncias diferentes.

O Youtube já possui uma tecnologia para reconhecimento de fala (entender o texto falado numa gravação sonora). Podemos ver tais tipos de sistemas também em celulares. No início, era preciso gravar um nome para poder fazer a recuperação de contatos por voz. Os sons são armazenados digitalmente pelas suas características (intensidade, frequência, etc.), como no exemplo da Figura 26. Assim, quando um nome era falado, o sistema do celular transformava o sinal analógico para sinais digitais e comparava com o que estava gravado na base de dados. O sinal mais similar seria recuperado.

Atualmente, a tecnologia está evoluindo. Não é mais necessário gravar nomes ou comandos. Há uma base de "falas" já previamente gravadas nos aparelhos (vêm de fábrica). O problema é que variações de timbre, língua, sotaque e barulhos no ambiente podem reduzir a eficiência.

O software Via Voice da IBM permite reconhecer falas com bastante precisão. Entretanto, como ele utiliza redes neurais, deve haver um processo de treinamento da rede anterior a seu uso. E depois de treinado, o software só reconhece frases da pessoa que o treinou.

Alguns Centros de Atendimento por Telefone (Call Center) permitem que o cliente possa falar o que deseja. Neste caso, não é necessário treinamento do cliente. Porém, a limitação é que apenas algumas palavras podem ser identificadas. Como o contexto geralmente é limitado, o reconhecimento funciona com uma boa eficiência e baixa margem de erro.

O problema de identificar qualquer palavra falada a partir de qualquer emissor humano está a caminho de ser solucionado. Para que tais soluções funcionem, é preciso ter uma base de fonemas (sons básicos) para cada língua. Depois, estes fonemas são representados digitalmente, como na Figura 26. Ao se receber uma frase falada, esta é representada também digitalmente. Após, ela deve ser quebrada em partes e cada parte deve ser comparada com os fonemas básicos.

Sistemas que possam armazenar e recuperar gravações sonoras poderão ser úteis para repórteres, emissoras de TV e rádio, mas também nas empresas poderão ser utilizados. Para documentar reuniões, apresentações e treinamentos, muitas vezes é mais fácil gravar do que anotar o que é dito. Mas na hora de recuperar, as pessoas precisam procurar por gravações que contenham certas frases ou palavras.

O interessante dos sistemas de recuperação é que podem combinar textos e sons. Por exemplo, um texto pode ser recuperado de forma audível, através de tecnologias de síntese de voz. Por exemplo, já há muitos anos, existem sistemas de resposta audível para consultar saldo bancário por telefone. Uma voz sintetizada lê um texto. O resultado é ainda um pouco robótico, porque o sistema precisaria imitar a forma de seres humanos falarem, principalmente incluindo entonação e junção de palavras.

Diversos aplicativos já fazem síntese de voz. A Odd Cast possui uma tecnologia muito interessante que permite a escolha da língua e do sotaque, incluindo o sexo da foz sintetizada. O resultado é muito bom, mesmo quando se pede para um francês falar um texto em português.

Schäuble (1997) apresenta um modelo de recuperação tipo vector-space (espaço vetorial), o qual compara vetores representativos da consulta com vetores de descrição do áudio armazenado. O uso de redes neurais é uma das formas mais aplicadas para comparação entre representações.

4.12  Imagens X textos X sons

Na evolução do ser humano, a imagem veio antes da escrita; mas sons vieram ainda antes. McLuhan (1962) comenta o caso de povos africanos que não conseguem entender filmes (imagens em movimentos). O mesmo autor atesta que palavras escritas perdem as emoções da palavra falada. Um sentido pode anestesiar outro. O visual faz perder outros sentidos. Por isto, Cezanne pintava diferente, valorizando características dos objetos (volume, peso) que não apareciam nas imagens.

Pieters e Wedel (2004) afirmam que imagens são melhores para capturar atenção, independente do tamanho. Já os elementos de texto capturam melhor atenção na proporção direta do seu tamanho. Uma marca (brand) transfere atenção para outros elementos. Para estes autores, existem dois tipos de atenção: a básica e a incremental. Isto se compara a chamar atenção X manter a atenção. Enquanto as imagens ajudam a chamar a atenção (básica), os textos ajudam na atenção incremental (manter a atenção).

Carr (2010) acredita que o uso da Internet estimula a inteligência visual e espacial, em detrimento da capacidade de análise, reflexão e pensamento crítico.

4.13  Compressão de Dados

Técnicas de compressão de dados podem ser utilizadas para diminuir o tamanho dos arquivos que armazenam conhecimento e informações, sejam elas estruturadas, multimídia ou textuais.

A grande maioria das técnicas se baseia no fato de que alguns itens se repetem mais que outros. Itens podem ser informações em textos (caracteres, palavras, frases), em arquivos multimídia (pixels, cores), em dados estruturados (valores de campos) ou qualquer outro tipo identificável (sequência de bits ou bytes).

A seguir são apresentadas as principais técnicas.

Marcas para Itens Consecutivos

Uma das maneiras mais básicas de comprimir itens repetidos de forma contígua (consecutivos) é acrescentando uma informação a mais: o número de vezes que o item se repete consecutivamente. Entretanto, cada item que aparece uma única vez também terá associada a mesma informação. Esta técnica é vantajosa quando há vários casos de repetição consecutiva. Uma alternativa é utilizar uma marca especial quando um item aparece repetido, informando também o número de repetições (Furtado e Santos,  1988).

Tabelas de Itens Repetidos Não-Consecutivamente

Quando há muitos itens que se repetem (por exemplo, nomes de cidades em listas de pessoas e empresas), pode-se utilizar uma tabela (tipo dicionário) auxiliar com os itens que se repetem e respectivos códigos (que serão menores que a descrição original do item). Assim, utiliza-se o código ao invés do item, conforme a tabela de associação, permitindo a troca de itens repetidos por índices que apontam para esta tabela (técnica conhecida também como codificação com “code book”). Uma decisão a ser tomada é sobre o tamanho das sequências a serem substituídas. Se a tabela for dinâmica (e os itens mudarem de posição após as primeiras substituições), podem ser usados códigos associados aos itens ao invés de ponteiros para posições (Santos, 1992).

Codificação de Huffman

A técnica é semelhante à anterior mas utiliza códigos (como em tabelas e dicionários) com tamanho variável (Furtado e Santos, 1988). Os menores códigos serão usados para substituir os itens mais frequentes. É necessário ter informações estatísticas sobre que itens são mais frequentes (ou no universo possível ou no próprio arquivo a ser comprimido).               Por exemplo, a letra "a" que é a mais frequente em textos em português, pode ser representada com a menor sequência de bits.

Codificação de Diferenças entre Itens Semelhantes Consecutivos

Esta técnica consiste em somente armazenar as diferenças para o item imediatamente anterior (Furtado e Santos, 1988). Itens novos totalmente diferentes serão codificados por inteiro com ZERO diferenças para o anterior. Uma boa aplicação para esta abordagem é em índices textuais, tais como dicionários de línguas. Esta técnica também é muito utilizada para compressão de vídeos, como já discutido antes, onde um quadro geralmente tem poucas alterações em relação ao quadro anterior.

Técnica LZ e variações

A técnica Ziv-Lempel ou Lempel-Ziv (conhecida pela sigla LZ) comprime o arquivo substituindo os itens repetidos por ponteiros para a posição onde o item ocorreu por primeiro no texto (e não em uma tabela ou dicionário auxiliar). Ou seja, a tabela de itens repetidos já faz parte do arquivo, não sendo necessário acrescentar informações auxiliares. Esta técnica é semelhante à codificação de Huffman, mas com a vantagem de não precisar de uma tabela auxiliar. Também é semelhante à técnica anterior, só que a sequência a ser apontada não é imediatamente anterior, como nos quadros de vídeos.

No momento da decodificação, deve-se trocar os ponteiros pelos conteúdos apontados no próprio texto descomprimido. Os ponteiros são pares(m,l), sendo l o comprimento da sequência que começa na posição m do texto. Por exemplo o texto “abbaabbcdbabab” seria codificado para “abba(1,3)cd(3,2)(10,3)”. Observa-se que no texto comprimido, há ponteiros e caracteres alternados, sendo que os ponteiros indicam uma sequência em qualquer lugar dos caracteres prévios.

Na técnica LZ é necessário fixar o tamanho limite das sequências a serem analisadas e comprimidas e a distância a que os ponteiros poderão ser usados. Tais decisões baseiam-se na velocidade requerida, memória disponível e taxa de compressão. Uma análise prévia do arquivo original poderá indicar qual o tamanho ideal das sequências a serem substituídas. Sequências muito curtas podem não ser vantajosas porque, devido ao tamanho dos ponteiros, o texto codificado pode acabar sendo maior que o original. Já as sequências mais longas podem não aparecer tão repetidas.

Várias extensões a esta técnica foram propostas, algumas mais conhecidas que outras. Uma delas é a técnica LZH, que diferencia ponteiros e caracteres através de marcas. Além disto, esta variação utiliza codificação de Huffman para substituir os ponteiros mais frequentes.Outra variação bastante usada é a LZW, cuja saída contém somente ponteiros (indicando uma sequência analisada previamente). Os ponteiros devem ter tamanho fixo.

4.14  Storytelling – representações por histórias

Os Incas não usavam registros escritos ou desenhos para transmitir suas memórias. Mas nem por isto suas histórias se perderam, porque usavam muito bem a transmissão oral. Para fortalecer a memória de quem ouvia, o conhecimento era transmitido através de histórias. E não foram só os Incas que fizeram isto. Muitas das histórias religiosas que conhecemos hoje em diferentes religiões foram transmitidas por via oral, até que o pergaminho, o papiro e depois o papel e o livro fossem inventados.

Segundo Swap et al. (2001), histórias são parcialmente episódicas e por isto são melhores de serem lembradas. Histórias são utilizadas para descrever assuntos complicados, expor situações e/ou comunicar lições aprendidas ou, ainda, para interpretar mudanças culturais. Jesus transmitiu conhecimentos através de parábolas, que eram histórias com um ensinamento.

Storytelling é o termo utilizado hoje em dia para representar a técnica de transmissão de conhecimento através de histórias. Se você quer que as pessoas lembrem de algo e acredite na mensagem, é melhor dar a informação no formato de uma história. Quanto mais detalhes (quanto mais rica a narrativa), mais facilmente a história será tomada como verdadeira.

Conforme Swap et al. (2001), a recuperação de eventos que foram diretamente experimentados se chama “memória episódica”. Já o conhecimento geral sobre o mundo é a “memória semântica”. Segundo os mesmos autores, a memória que vem com a experiência pessoal é mais facilmente recuperada, devido a algum tipo de associação (Damasio chama de marcadores somáticos, como já visto antes).

Para Zacks e Swallow (2007, 2010), o ser humano organiza a atividade mental em hierarquias de eventos, colocando fronteiras para dividir e entender as partes. Isto ajuda a memorizar e aprender, a entender o contexto e as sequências e lidar com interrupções. Por isto, o registo de memórias através de histórias facilita a recuperação.

Além disto, por razões que a neurociência explica, ao ouvir ou ler histórias, estimulamos as mesmas áreas cerebrais como se estivéssemos tendo a experiência e assim assimilamos melhor as memórias recuperadas (Speer et al., 2009).

As histórias podem ser repassadas de forma oral, mas a modernidade permitiu fazer isto de uma forma mais divertida. Segundo McLuhan (2014), as histórias em quadrinhos “possuem uma forma de expressão altamente participante, perfeitamente adaptada à forma em mosaico do jornal. Dão também um sentido de continuidade de um dia para o outro. Também as notícias sobre pessoas são de baixo teor informacional e por isso convidam a que o leitor as preencha, exatamente como acontece com a imagem da televisão e a radiofoto. Eis por que a TV constitui um golpe fatal nas estórias em quadrinhos, das quais foi antes um rival do que um complemento.”

4.15  Mapas e Informações Geográficas

Uma forma muito comum de armazenar conhecimento é através de mapas. Podemos armazenar rotas, posições de entidades, distâncias e proximidades, regiões, etc. O diferencial dos mapas é trazer informações que não aparecem em dados estruturados tradicionais, tais como distância, proximidade, tipo de terreno, etc.

A principal característica de um sistema geográfico (GIS) é o armazenamento de entidades geográficas (qualquer coisa que possa ser localizada num mapa ou imagem) e a integração de informações descritivas (atributos das entidades geográficas) com informações gráficas ou espaciais (mapas e outras imagens). A representação de entidades geográficas pode ser feita de modo matricial ou vetorial (já vimos antes a diferença de armazenamento de imagens nestes dois modos). Além disto, é possível realizar o chamado geoprocessamento, que consiste em análises sobre as informações geográficas, tais como cálculos de área, distâncias, proximidades, cruzamentos, etc.

4.15.1Localização de entidades em mapas ou imagens (georreferenciamento)

Uma maneira simples de localizar uma entidade num mapa ou imagem é possuir um banco de dados com as entidades geográficas e sua localização fixa na imagem. Neste caso, podemos utilizar as representações matriciais ou vetoriais discutidas acima.

Entretanto, o interessante dos sistemas geográficos é poder encontrar dinamicamente e em tempo real a localização de uma entidade no globo terrestre. Para isto, precisamos de um sistema de referência espacial e de pontos de referência num mapa. A chamada geolocalização pode ser feita de diversas formas. As pessoas leigas normalmente acreditam que somente a tecnologia de GPS pode ser utilizada, mas isto está errado.

Os aparelhos de GPS se comunicam com satélites (normalmente 3 no mínimo) para gerar coordenadas de latitude e longitude. Com estas coordenadas, é possível ir para mapas e encontrar o ponto que representa tais coordenadas. O Google Maps, por exemplo, permite que o usuário forneça estas coordenadas para apontar um resultado no mapa. Os mapas devem possuir pontos de referência.

Outra forma de fazer geolocalização é através de antenas de celulares. O celular capta o sinal da antena com uma determinada intensidade. Isto permite saber em que raio de distância encontra-se o aparelho em relação à antena (ver Figura 27). Feito isto, por um esquema de triangulação de antenas e sinais, é possível determinar onde encontra-se o aparelho com margens de erro de poucos metros. De novo, será necessário ter pontos de referências em mapas (podem ser as próprias antenas), para apontar a localização num mapa.

Figura 27: Círculos representando a intensidade de sinal de um celular em relação a uma antena

Figura 28: Triangulação de antenas

Outra alternativa para geolocalização mas também semelhante ao sistema de antenas de celulares é utilizar a comunicação de dispositivos móveis com antenas Wireless (por exemplo, pela tecnologia de Wifi). Se não houver antenas próximas, pelo menos pode-se saber em que região (área de um círculo) encontra-se o aparelho.

E a mais recente tecnologias de RFID também está sendo utilizada para geolocalização. Da mesma forma que as antenas Wifi, os chips de RFID podem ser geolocalizados. Isto permite encontrar produtos em armazéns e bois numa fazenda.

Note que o alcance das antenas diminui do primeiro caso para este último (nesta escala: GPS, celular, wifi e RFID).

A geolocalização de entidades também pode ser feita tendo como entrada um endereço (logradouro + localização vertical), por exemplo: Rua X, n. 41. É este o modo de operação mais comum no Google Maps.

Para poder realizar tal operação, é preciso ter (ou comprar) mapas de cidades que associam posições de latitude e longitude a números em ruas (localização horizontal), como vemos na Figura 29). Neste exemplo, se quisermos localizar o número 200 da rua ABC, podemos utilizar simplesmente uma regra de 3; então o número procurado encontra-se no meio da quadra.

Notem que é importante que haja estes pontos de referência. Para isto, existem empresas que fazem tais mapas. Entretanto, elas não possuem tantos pontos assim registrados, ainda mais em cidades pequenas. É esta a razão de muitas vezes o Google Maps apontar um endereço uma ou mais quadras distante da localização real.

Outro cuidado é que nem todas as cidades respeitam a regra de separar números pares e ímpares do mesmo lado da rua (esquerda ou direita). E isto também gera confusões como as que podemos notar no Google Maps.

Figura 29: Geolocalização a partir de um endereço

Outro cuidado é que a regra de 3 funciona bem para ruas retas, sem muitas curvas. Por esta razão, já foram localizadas pessoas morando no mar na enseada de Botafogo (ver Figura 30

Figura 30: Causa comum para erros de localização de endereços em mapas (uma rua curva)

Outra possibilidade dos mapas é permitir a usuários selecionarem um ponto ou polígono no mapa e o sistema informar do que se trata (uma empresa, uma escola, etc), O Google Maps possui um recurso que indica o endereço de um ponto no mapa (rua e número). Entretanto, nem sempre ele consegue indicar qual a entidade geográfica correspondente. Para isto, é necessário ter um banco de dados sobre entidades geográficas, além do mecanismo de reconhecer coordenadas no mapa. O Google está tentando criar um banco de dados assim através de colaboração (próprias empresas e pessoas indicando) ou descobrindo por endereços associados a entidades (empresas, associações, etc).

4.15.2Análise de informações em mapas

O armazenamento de informações em mapas permite extrair conhecimento novo e implícito em mapas, através de geoprocessamento ou inferências.

Cálculo de distância (em linha reta)

É uma das operação básicas de geoprocessamento. A partir de 2 pontos selecionados, o GIS indica a distância entre os pontos, mas analisando o menor caminho (distância em linha reta). Isto não leva em consideração se existem vias de deslocamento como ruas, avenidas, estradas, etc. (como será discutido adiante).

A operação fica mais complexa quando é necessário calcular a distância entre um ponto e uma reta, um ponto e um polígono, entre duas retas, entre uma reta e um polígono ou entre 2 polígonos. Mas nada que a geometria não possa resolver.

Exemplos de aplicações incluem saber qual a distância entre uma propriedade e um riacho, qual o comprimento de uma avenida (neste caso, um conjunto de segmento de retas), que prédios ficam próximos da rua Y.

O cuidado que se deve ter é com escalas em mapas, para poder indicar a distância na unidade correta.

Cálculo de área

Outra operação comum em geoprocessamento é o cálculo de áreas de polígonos. Através de fórmulas matemáticas simples, o GIS pode dar tal resultado.

Uma das aplicações deste tipo de operação é na agricultura, para calcular produção de grãos. Dada uma área plantada e um padrão de grãos por hectare (ou outra medida), pode-se fazer a estimativa de quantos grãos serão colhidos.

Este tipo de operação associada a sistemas inteligentes, permitem a pesquisadores verificarem aumento de desmatamento de florestas, diminuição de geleiras e lagoas, deslocamento de margens de rios e lagoas e estimativas de áreas férteis.

Para realizar tal tipo de operação é necessário que haja a identificação de padrões nas imagens. Seja pela cor, textura ou outro atributo, é possível com ajuda de sistemas especialistas saber qual o tipo de terreno nas imagens (qual tipo de plantação, qual tipo de terra, se é rio ou área urbana, etc). A Figura 31 apresenta uma imagem com diferentes tipos de padrões, que podem ser notados pelas diferentes cores.

Figura 31: Imagem de satélite com cores indicando tipos de terrenos

Outra aplicação semelhante é para cálculo de IPTU em prefeituras. Com imagens de satélite e sistemas inteligentes, os terrenos são identificados e a área construída é calculada, sendo então um dos parâmetros utilizados para o cálculo do IPTU.

Análise de cruzamentos e intersecções

Esta operação de geoprocessamento é mais complexa que as anteriores. Ela permite verificar:

- se um ponto está inserido numa reta ou polígono

por exemplo, para saber se uma cidade faz parte de um país ou estado ou está na linha de passagem de uma estrada ou ferrovia.

- se duas retas se cruzam

por exemplo, para saber se um rio cruza uma estrada, ou uma ferrovia passa por uma estrada ou se duas ruas em uma cidade possuem um cruzamento comum.

- se uma reta passa por um polígono

por exemplo, para saber se um rio corta uma propriedade, se uma ferrovia passa por dentro de uma cidade, se uma rua passa por um bairro ou se uma estrada passa por um estado.

- se 2 polígonos possuem uma área em comum

por exemplo, para saber se duas propriedades foram demarcadas corretamente.

Distância levando em conta caminhos possíveis (ruas ou estradas)

Para este tipo de operação, é necessário ter registrado também como entidades geográficas as vias de deslocamento (ruas, estradas, rios, etc.).

As empresas que vendem mapas, geralmente já fazem os mapas com o registro de tais vias. O cuidado que se deve ter é que, dependendo da escala, uma curva numa estrada pode virar uma reta.

Neste caso, o cálculo de distância não é feito em linha reta, mas utilizando as vias possíveis. Note-se que este tipo de cálculo leva também em consideração as alternativas de caminhos possíveis. Por exemplo, na Figura 32, há diversas formas de se ir do ponto X ao ponto Y. Então, para calcular a distância entre X e Y, temos que levar em conta a menor distância.

Figura 32: Caminhos alternativos para cálculo de distância

Cálculo de rota

O interessante do cálculo de distância considerando vias é que se pode traçar rotas entre 2 pontos. Este é o velho problema do Caixeiro Viajante, onde se deve descobrir a melhor rota sendo necessário passar por pontos pré-determinados.

Um cuidado é analisar o caso particular de ruas com um canteiro ou divisória no meio. Em geral, os mapas já fazem esta separação, inclusive distinguindo a via com 2 nomes (os 2 sentidos possíveis).

O problema do cálculo de rota fica mais complexo quando é necessário considerar o sentido das ruas. Em geral, quando pensamos em rotas, estamos pensando em fazer um caminho com algum veículo motorizado e daí precisamos respeitar as leis de trânsito. Neste caso, o menor caminho tem que levar em consideração os caminhos alternativos possíveis, levando em conta os sentidos das vias, como mostra a Figura 33.

A dificuldade é que os mapas nem sempre possuem o sentido atualizado, até porque as prefeituras costumam mudar frequentemente sentidos de ruas. Uma possibilidade é descobrir o sentido automaticamente, utilizando por exemplo geolocalização por GPS, celular ou RFID.

Figura 33: Esquema de sentidos nas vias para cálculo de rotas

Figura 34: Cálculo de rotas considerando sentidos de vias e sinaleiras

A rota mais rápida nem sempre é a menor, pois muitas vezes demora-se mais para passar certos cruzamentos ou vias com maior movimento. A Figura 34 exemplifica este caso.

Pode-se acrescentar um sistema de simulação (visto anteriormente) para verificar melhores rotas com base no tempo. Neste caso, cada quadra e cruzamento seria como um processo, com tempo para passar.

Determinar o melhor caminho passa a ser uma tarefa mais complicada. Pode-ser desejar o menor caminho, o caminho mais rápido ou então o caminho de menor custo (levando em conta pedágios a serem pagos, manutenção do veículo pelas condições das vias) ou então pode-se querer um caminho que passe por certos pontos de apoio (postos, restaurantes) ou que seja mais seguro.

O problema do Caixeiro Viajante é ainda mais complexo pois exige que o caminho escolhido passe por certos pontos intermediários.

Um dos casos mais famosos de análise de mapas e que permitiu descobrir causas está relatado no livro “The Ghost Map” de Steven Johnson. O livro conta a história do médico John Snow que descobriu a causa de mortes e a origem da cólera em Londres, em 1854. Naquela época, todos diziam (sabedoria popular) que a doença se alastrava pelo ar. Dr. Snow, a partir de seus conhecimentos, não acreditava nesta hipótese, mas não sabia a real causa. Após posicionar num mapa da cidade todos os casos, Dr. Snow percebeu que havia mais mortes próximas de uma fonte de água. Sua hipótese então era de que a água seria o meio de transmissão. A análise temporal da disseminação de casos fortaleceu ainda mais a hipótese, pois os casos aumentavam com o tempo a partir da fonte de água. Por fim, as hipóteses do doutor foram confirmadas e muitas vidas salvas.

O trabalho de conclusão de Robson Jardim resultou num sistema automatizado para o registro colaborativo de casos de doenças e a geração posterior de relatórios de evolução da doença. Usuários cadastrados podem registrar o local onde o caso ocorreu, o tipo de doença e a data. O sistema permite aos usuários comparar a evolução e o deslocamento de casos de doenças em mapas ao longo do tempo. Na Figura 49, há um exemplo de como podemos ver o surgimento de novos casos em dois momentos diferentes, permitindo inferir uma direção de deslocamento da doença.

Hoje em dia, com a constante preocupação com novos vírus e a disseminação cada vez mais rápida de epidemias, uma ferramenta visual pode apoiar análises e dar subsídios para decisões de entidades de saúde e governos.

Figura 49: mapa para análise de evolução e disseminação de doenças

Geomarketing e Data Mining sobre mapas

Por fim, vale lembrar que a geolocalização também será utilizada para marketing. A tecnologia de sistemas de GIS ajudam empresas a saber caminhos percorridos por clientes, analisando localização dada por seus celulares ou outros tipos de chips (por exemplo, cartões de crédito). Isto permitirá às empresas recomendarem lojas mais próximas do cliente, em horários determinados, e até mesmo avisar um cliente que está dentro de um prédio (shopping mall), que uma determinada loja está com promoção naquele momento.

Figura 35: Exemplo de aplicação de geomarketing

Outra aplicação de sistemas de GIS para marketing é auxiliar empresas a encontrarem o melhor local para suas lojas. Por exemplo, a Figura 35 apresenta um mapa onde foram marcados os locais onde estão os clientes potenciais da empresa (pontos verdes). E também foi marcada a localização dos concorrentes (pontos vermelhos). Um sistema de GIS com um pouco mais de inteligência poderia indicar então a melhor região para esta empresa abrir uma filial (longe dos pontos vermelhos e próximo aos pontos verdes). É claro que seria necessário ter um banco com informações de clientes potenciais.

Este tipo de problema, saber onde estão os clientes potenciais, pode ser resolvido pelo enriquecimento de dados. Uma empresa pode comprar uma lista telefônica com nome, endereço e telefone de clientes. Mas não sabe classificar os clientes por dados sócio-demográficos. Então, a empresa pode consultar bases públicas sobre setores censitários. Um setor censitário é diferente de um bairro ou quadra; é uma região, geralmente menor que um bairro mas podendo abranger partes de 2 bairros, que foi pesquisada pelo censo do IBGE (exemplos na Figura 36). Então, há informações estatísticas sobre cada setor específico. Imagine que a empresa então possui os seguintes dados sobre uma pessoa: o nome é José da Silva e mora na Rua X, n.41. Bom, usando um sistema de GIS simples, pode-se saber o setor censitário onde ela mora. Depois, procuram-se dados estatísticos sobre este setor e, digamos, temos que neste setor:

•                100% das residências possuem 3 TVs;

•                98% possuem 2 banheiros;

•                90% possuem aparelhos de DVD;

•                90% possuem TVs LCD;

•                etc.

Agora, de posse destas informações estatísticas,  podemos estimar alguns dados sobre José da Silva. Que ele tem 3 TVs, com 100% de chances, que há 98% de chances de ele ter 2 banheiros em casa, e assim por diante.

Então, desta forma, uma empresa combina a lista telefônica com dados censitários e poderá obter um banco de dados de clientes potenciais.

Isto se chama "enriquecimento de dados", pelo cruzamento de bancos de dados. Empresas parceiras também costumam compartilhar dados sobre clientes, por exemplo, administradoras de cartões de crédito, instituições financeiras, redes de varejo, escolas, postos de gasolina, etc.

A questão de privacidade não será discutida neste livro.

Figura 36: Exemplo de setores censitários

4.16  Linguagens gráficas e diagramas

Uma forma de armazenamento de conhecimento é através de símbolos gráficos baseados em uma gramática, como o caso de diagramas.

Existem diagramas para representar esquemas elétricos, plantas baixas, fluxogramas, etc. Diagramas de Venn representam conjuntos e elementos. A tabela periódica representa elementos químicos e relações entre eles. A notação BPMN permite representar processos através de sequência de tarefas.

Árvores são um caso especial de diagramas. São usadas para representar genealogias e esquemas evolucionários de seres vivos (segundo a teoria de Charles Darwin). Mas há também casos interessantes como as partituras para representar sons e músicas, e a álgebra, que é uma linguagem matemática mas que usa a disposição dos elementos com base em regras gramaticais.

4.17  Grafos, Redes, Mapas Mentais e Mapas Conceituais

Outra forma de representar conhecimento não estruturado é utilizando imagens. Leia o livro de Christianson (2012) para entender como os diagramas mudaram o mundo.

Entretanto, as imagens devem ter algum tipo de organização para facilitar o entendimento do conhecimento explicitado.

Desta forma, surgiram os mapas mentais ou mapas conceituais. São estruturas tipo grafo, onde nodos estão conectados por arestas. Os nodos representam conceitos ou ideais e representam unidades de conhecimento. As arestas (ligações) representam associações entre os conceitos e podem ser de qualquer tipo (causa, efeito, consequência, explicação, similaridade, contrariedade, etc.). As arestas podem ser direcionadas ou não e podem ter significado ou algum tipo de associação ou uma classificação, daí portanto as palavras que aparecem junto às arestas.

Os mapas também representar fluxo de informações. Por exemplo, imagine que os nodos representem pessoas numa organização e as arestas direcionadas (setas) indicam de onde a informação vem (de que pessoa) e para onde vai (para que pessoa). Os nodos também poderiam representar grupos de pessoas, tais como setores ou departamentos (ao invés de indivíduos).

Os nodos podem possuir características ou atributos e isto pode ser representado por cores ou pelo tamanho do nodo. Então podemos representar competências das pessoas com cores diferentes, ou o setor de cada indivíduo. O tamanho do nodo pode indicar o tempo da pessoa na empresa (mais antigos = círculos maiores) ou o tamanho de sua competência. Ou então, ao invés de usar círculos, podem ser usados outros tipos de ícones, podendo representar cargos ou funções ou máquinas.

A Teoria dos Grafos surgiu com o artigo de Leonhard Euler, publicado em 1736, sobre o problema das sete pontes de Königsberg. O original em latim está no link abaixo:

http://www.math.dartmouth.edu/~euler/docs/originals/E053.pdf

A Figura 37 apresenta o mapa mental com conhecimentos sobre o Mal de Parkinson. Pode-se entender rapidamente deste gráfico que os distúrbio emocionais afetam esta doença, e que esta doença afeta o cérebro.

Figura 37: Exemplo de mapa mental para o Mal de Parkinson

O mais interessante no fato de que mapas mentais ou conceituais podem representar conhecimento é que podemos fazer análises e inferências em cima do mapa. E isto inclusive pode nos levar a novos conhecimentos ou pelo menos hipóteses. Seria como não precisar ler um livro para poder levantar hipóteses novas sobre o conhecimento que ele representa (se todo o conteúdo do livro pudesse ser representado por um mapa mental).

A Figura 38 apresenta o mapa mental com conhecimentos sobre impressoras. Imagine que você tenha um problema com sua impressora e precisa solucioná-lo. Verifique se o mapa lhe ajuda a encontrar uma solução.

Exemplos de falhas que podem ocorrer: (verifique o que fazer, recuperando conhecimento a partir do mapa mental):

- A máquina parou de funcionar.

- Mando imprimir mas não sai nada.

- Mando imprimir e sai folhas em branco.

- Às vezes imprime direito, às vezes imprime com falhas, depende do dia.

- Papel está saindo mascado.

Figura 38: Exemplo de conhecimento para resolver problemas com impressoras

Tempos atrás o Google estava desenvolvendo um projeto para construir um Grafo do Conhecimento (“Knowledge Graph”), um modo mais rápido e fácil de obter respostas e explorar informações dentro do seu buscador. A ideia era conectar todo tipo de conhecimento recuperado em uma busca. Isto significa associar imagens, sons, vídeos, textos, etc. E mais, apresentar estes diferentes tipos de conhecimento através de um mapa ou grafo.

Figura 39: Mapa de Conhecimento

Assim, se você pesquisar sobre Machado de Assis, poderá encontrar um grupo de conhecimentos contendo seus livros, outro grupo contendo seus poemas, mas também suas biografias. A partir das biografias, poderia ver outros conhecimentos associados, como a cidade onde nasceu (textos e imagens), a época em que viveu (notícias, fotos e mapas da época) e assim por diante.

Mais detalhes sobre este projeto podem ser encontrados em

https://www.google.com/intl/pt-Br/insidesearch/features/search/knowledge.html

A recuperação de conhecimento estruturado como redes ou grafos é feita através das associações (links) entre os nodos (unidades de conhecimento).

Crestani e Rijsbergen (1997) propõem alguns modos para recuperação de conhecimento em redes de conhecimento, a saber:

• redes semânticas: o peso das associações é dado de acordo com a semântica; a recuperação é feita pela técnica de propagação limitada de ativação (constrained spreading activation), onde a consulta de um lado da rede estimula documentos de outro, usando os links; as restrições impostas limitam o número de nodos a serem ativados; o valor final da ativação representa o valor do status de recuperação;

• redes associativas: semelhante ao tipo anterior, mas com a diferença que os links representam associações genéricas (sem significados semânticos, porque o foco não é na semântica mas na força das ligações);

• redes de inferência: neste caso, os links são interpretados como implicações lógicas, segundo uma medida de probabilidade associada a eles; é utilizada a teoria bayesiana da probabilidade para alcançar os documentos.

Segundo Croft e Turtle (1992), as buscas por inferências podem ser feitas por regras, por simples navegação (pelos links), por propagação de ativação (consulta ativa nodos que por sua vez ativam nodos vizinhos até alcançar documentos; ranking dado pelo número de estímulos que cada documento recebe) ou por comparação de estruturas (grafos representam estruturas de documentos e de consultas e a comparação é feita sobre as estruturas).

4.18  Fórmulas e Funções Matemáticas

"Todas as coisas são números", já dizia Pitágoras há mais de 2 mil anos atrás. Se as coisas não nascem números, nós as transformamos em números. A representação por números começou para facilitar as comparações e depois o comércio. E isto permitiu identificar padrões, para entendermos o passado e podermos nos preparar para o futuro. Assim foi contando dias, estações e anos. Só assim entendemos os ciclos da agricultura e de morte-vida de animais, inclusive nós mesmos. E assim também a Física conseguiu explicar eletromagnetismo, atração entre corpos, movimentos e tudo o que é matéria. "A Matemática é o alfabeto com o qual Deus escreveu o Universo", disse Galileu Galilei.

Mais tarde os números nos permitiram dar valor às coisas, sejam materiais (quanto custa, por quanto posso trocar) e mesmo às nossas vidas (por quanto tempo vamos viver, quanto tempo ainda temos, quanto vale nosso dia, nossas horas e nosso trabalho). É mais fácil para entender a natureza, os sistemas, os comportamentos e relações, e até mesmo a complexidade.

A Teoria do Caos diz que há padrão em tudo, até mesmo no nosso livre arbítrio. E tudo se reduz a funções matemáticas. A dificuldade não é nem encontrar a função que rege cada sistema, mas sim saber quais variáveis influenciam cada resultado, e depois conseguir coletar em tempo hábil cada medida.

Já vimos que imagens podem ser representadas por funções matemáticas (modelo vetorial). Algumas são representadas por conjuntos de funções ou fórmulas, como por exemplo rostos. Isto permite comparar imagens de rostos de uma maneira muito rápida e precisa. Documentos e imagens também podem ser representados por uma sequência de números. Este é o método da assinatura. Uma função matemática pega o documento original, aplica operações e gera um resultado numérico (sequência de números ou bits). Este resultado é usado para representar unicamente cada documento ou imagem. Assim, é possível comparar documentos para saber se são iguais ou mesmo comparar versões do mesmo documento, para saber se houve alterações. É assim que os mecanismos de busca (search engines) sabem se um documento na Web foi alterado e se é necessário reindexá-lo. Imagens complexas de fractais podem ser geradas por uma única função matemática.

Números também podem ser utilizados para representar relações entre elementos. O mais famoso é o Pi, que denota a razão entre a circunferência de qualquer círculo e seu diâmetro. Uma série famosa é a que virou a lei de Titius-Bode. Ela foi formulada inicialmente por Johann Titius em 1776 e depois formulada como uma expressão matemática por J. E. Bode em 1778. Esta série descreveria a distância dos planetas ao sol (com algum ajuste). Com esta série William Herschel descobriu um novo planeta além de Saturno: Urano (Losee, 2001). Também procuraram o planeta que faltava entre Marte e Júpiter e descobriram os asteroides Ceres e Pallas.

As relações matemáticas são muito comuns na Arquitetura e já eram usadas pelos antigos egípcios. A famosa série de Fibonacci era utilizada na arquitetura antiga como uma forma de estética e beleza. Mas também foi encontrada em vários casos na natureza (sementes de girassóis, caracóis, alinhamento de planetas). A regra desta série é de que o próximo número é soma dos 2 anteriores (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, ...).

O desenho do Homem Vitruviano de Leonardo Da Vinci (ver Figura 40) apresenta as proporções do corpo humano. E Da Vinci se inspirou em Vitrivius, que acreditava que a arquitetura deveria imitar as proporções da natureza. (Christianson, 2012)

Figura 40: Homem Vitruviano de Leonardo Da Vinci

Também não se pode deixar de falar do famoso teorema de Pitágoras com diversas aplicações como por exemplo cálculo de distâncias, cálculo de menor caminho, etc. Já as leis gerais da geometria do grego Euclides são usadas até hoje para posicionamento em mapas, inclusive em espaços com mais de 3 dimensões. Até em funções computacionais de avaliação de similaridade e raciocínio baseado em casos (RBC), a distância euclidiana é utilizada.

4.19  Dicionários e Enciclopédias

Dicionários permitem a definição de termos. São especialmente importantes para o entendimento de termos técnicos e do jargão específico de um domínio. Também ajudam a reduzir ambiguidades, usos inadequados e contribuem para o entendimento comum de pessoas num mesmo contexto.

Já as enciclopédias vão além dos dicionários, permitindo explicar brevemente um assunto. Não é objetivo da enciclopédia esgotar o assunto em profundidade. O objetivo inicial da enciclopédia, que começou na Idade Média, era poder reunir todo o conhecimento humano da época. E foi assim que ela evoluiu para coleções com muitos volumes em papel com as conhecidas Barsa e Britânia. Com o advento da tecnologia da informação, as enciclopédias foram para CDs e agora estão na Internet, como a mais conhecida delas a Wikipédia (que além disto ainda é construída de forma colaborativa).

Uma enciclopédia pode ser específica de um assunto, ou seja, reunindo conhecimentos de uma área apenas. Uma empresa então pode reunir todo o seu conhecimento numa enciclopédia específica e particular. Entretanto, com as facilidades atuais de busca de informações na Internet ou mesmo numa rede corporativa, como já discutimos antes, talvez não seja necessário reunir tal conhecimento num único lugar, mas tão somente ter boas ferramentas de busca.

4.20  Química e composição por sub-elementos

Uma forma de armazenar conhecimento sobre objetos ou conceitos complexos é armazenar a estrutura de um elemento mais complexo pela composição a partir de elementos mais simples. Assim, como formamos palavras a partir de letras, sons de palavras a partir de fonemas, frases a partir de palavras, textos a partir de frases, há diversas outras representações de conhecimento que utilizam a composição.

Isto é muito comum em Engenharia, onde uma máquina é composta de peças conectadas por alguma estrutura racional. É assim que entendemos um carro composto por motor e outras peças. Depois podemos analisar o motor e ver que peças o compõem.

Da mesma forma, um circuito elétrico é também representado por seus componentes (diodos, resistências, transistores, capacitores, etc.) e as relações entre eles. A vantagem é não precisar explicar ou definir os componentes mais simples, mas tão somente representar as relações entre eles.

A composição mais famosa talvez seja o DNA dos seres vivos. A representação de cada DNA é uma sequência de 4 elementos básicos: adenina (A), citosina (C), guanina (G) e timina (T). O DNA é formado por uma dupla hélice em espiral.

Não somente a sequência dos componentes pode ser armazenada mas também sua estrutura tridimensional. Foi isto que permitiu a Kekulé descobrir a fórmula estrutural do benzeno, onde átomos na molécula formavam um ciclo de forma hexagonal. Ele na verdade sonhou com uma cobra mordendo sua própria cauda e imaginou que a estrutura poderia ser semelhante. E era.

4.21  Conhecimento como regras

Conhecimento sobre procedimentos podem ser representados através de algoritmos, que são sequências de passos bem conhecidos. Por exemplo, sistemas que utilizam cálculos complexos podem ser implementados assim.

Também é possível utilizar regras determinísticas, no formato Se-Então, onde na parte "se" são determinadas condições e, se estas forem verdadeiras ou quando estas forem verdadeiras, as ações especificadas na parte "então" serão disparadas. Por exemplo, uma empresa pode construir um sistema que fique observando os níveis de estoque e quando um produto atingir o valor chamado de "estoque mínimo", uma determinada ação será disparada. A regra seria assim:

Se quantidade de produto = valor do estoque mínimo

Então executar(pedido de compra)

Quando o número de regras é muito grande, pode-se utilizar uma tabela para organizar melhor as regras. Este tipo de solução é chamada "tabela de decisão" mas exige que todas as regras utilizem os mesmos parâmetros de avaliação na condição e tenham o mesmo tipo de saída ou resultado. A Figura 41 apresenta um exemplo de tabela para auxiliar na decisão de dar ou não empréstimo para um cliente de banco, contendo regras onde são avaliadas condições que combinam os seguintes parâmetros: valor solicitado, idade e se o cliente tem conta ou não. O resultado será aprovar ou rejeitar o pedido de empréstimo.

Figura 41: exemplo de tabela de decisão

Quando a tabela de decisão é muito grande, fica difícil analisar manualmente as regras ou mesmo para um software avaliar todas as condições de forma eficiente e chegar rapidamente à resposta. Então, uma alternativa é utilizar as árvores de decisão, que também são compostas pelas mesmas regras mas as organizam de forma gráfica para uma melhor avaliação visual. Um exemplo de árvore de decisão está na Figura 42.

Figura 42: exemplo de árvore de decisão

4.22  Redes Neurais

As redes neurais ou neuronais são criadas a partir de hardware ou software para imitar o funcionamento do cérebro. Elas funcionam como caixas pretas, onde dentro há milhares ou milhões de neurônios, conectados entre si. No início, a rede é burra, ou seja, não possui nenhum tipo de conhecimento. Então ela deve ser treinada, fornecendo exemplos de situações, contendo exemplos de parâmetros de entrada e o tipo de saída que deve ser fornecida.

Imagine o problema da decisão de empréstimo para um cliente bancário. Os parâmetros de entrada podem ser saldo médio, renda, idade, se tem carro e seguro e tipo de profissão. Então alguém deverá buscar casos reais de pessoas que receberam empréstimos, e analisar se pagaram ou não. Se a pessoa pagou, seu caso é classificado como um exemplo positivo (saída "aprovar"). Se a pessoa não pagou, seu caso é classificado como um exemplo negativo (saída "rejeitar").

A fase de treinamento consiste em ajustar os caminhos de conexões entre os neurônios. Os caminhos serão reforçados a partir dos dados de entrada para a saída correspondente. Por exemplo, se todos clientes menores de 30 anos não pagaram o empréstimo, os caminhos que levam deste parâmetro de entrada até a saída "rejeitar" serão reforçados (isto pode ser feito utilizando contadores nas conexões).

Após o treinamento, a rede neural será capaz de indicar saídas a partir de dados de entrada para um caso de teste. Não é preciso ter um caso exatamente igual aos utilizados no treinamento, pois a rede faz combinações entre os neurônios e, a partir dos dados do caso de teste, ela indicará o caminho mais provável observando a força de cada conexão. É como observar caminhos feitos por pessoas ou bichos no mato. Onde a grama está mais baixa, é o caminho mais utilizado.

A desvantagem das redes neurais é que não se pode explicar de onde veio o resultado, pois não é possível analisar humanamente as conexões dentro desta caixa preta.

Para mais informações sobre Redes Neurais ver Lorenzi e Silveira (2011).

4.23  Conhecimento em Casos

Não é necessário ter um conjunto de regras de raciocínio nem treinamento, como nas redes neurais. Somente precisamos de exemplos, que são os casos. Isto é utilizado na subárea de Inteligência Artificial conhecida como Raciocínio Baseado em Casos (RBC, ou case-based reasoning - CBR).

O que se faz é comparar um caso em avaliação com os casos anteriores já armazenados. Por exemplo, quando um cliente novo chegar pedindo empréstimo, seus dados serão comparados aos dados de clientes anteriores que já pediram empréstimo (e tendo-se também a avaliação se pagaram ou não). E eles serão classificados conforme as classes de saída possíveis (neste caso, aprovar ou rejeitar).

A primeira coisa a fazer é estruturar os tipos de casos. Por exemplo, pessoas podem ser representadas por seus atributos sóciodemográficos (nome, endereço, idade) ou físicos (altura, peso).

Para a comparação entre casos, serão utilizadas funções de similaridade. O objetivo é encontrar o caso mais semelhante. Deve haver uma ou mais microfunções, para comparar valores de um mesmo atributo. Por exemplo, se uma pessoa A tem 35 anos e outra B tem 42 anos, qual a similaridade entre estas idades ? O mesmo para atributos quantitativos como peso, altura, etc. Nestas situações, pode-se usar uma função simples de distância entre valores numéricos (normalizando para resultados entre 0 e 1). Já se os atributos forem categóricos (ex.: gosta ou não de esportes, em que cidade mora, sexo, classe social), deverá ser criada uma função específica para dizer qual a distância entre cada valor.  Depois, uma macrofunção de similaridade reunirá os resultados das microfunções resultando num único valor numérico representando a similaridade entre os 2 elementos.

Exemplos de funções de similaridade incluem:

•Inclusão simples (set theoretic inclusion)

–verifica a presença de atributos comuns a 2 vetores; elementos que só aparecem em um dos vetores não influenciam o resultado;

•Coeficiente de Dice = 2c/(a+b),

–sendo c o número de características em comum nos dois vetores, a o número total de características do primeiro vetor e b o número total de características do segundo vetor;

•Coeficiente de Jaccard = c/(a+b-c)

–calcula a média entre atributos comuns e não comuns (dividir pelo total de elementos existentes); o número de elementos que não são comuns diminuem a similaridade;

•Coeficiente de overlap =  c/mínimo(a,b);

•Distância Euclidiana = raiz de (x1 – x2)2 + (y1 – y2)2

–raiz quadrada da soma dos quadrados das diferenças de valores para cada variável (x e y); como o resultado é a distância entre 2 vetores, para se ter a similaridade precisamos utilizar o valor inverso ou complementar a 1;

•Coeficiente do Cosseno: similaridade é o quadrado do cosseno do ângulo formado entre 2 vetores.

Para mais informações sobre Raciocínio Baseado em Casos ver Lorenzi e Silveira (2011).

4.24  FAQs – Frequently Asked Questions

Uma maneira fácil de armazenar conhecimento é através de perguntas e respostas. Isto facilita também a recuperação de conhecimento, uma vez que as pessoas podem procurar diretamente pela pergunta mais semelhante à sua dúvida. Em geral, empresas armazenam somente as perguntas mais frequentes, daí o título FAQ.

Armazenar conhecimento no formato pergunta-resposta é fácil pois se utiliza de textos, além de ser facilmente compreensível tanto por quem cria e armazena quanto por quem quer recuperar conhecimento.

Dúvidas menos frequentes ou mais profundas podem ser resolvidas diretamente com pessoas via e-mail, chats ou fóruns de discussão.

4.25  Assistentes Virtuais

Assistentes virtuais são aplicativos de software para web ou dispositivos móveis, que interagem com usuários respondendo perguntas em linguagem natural irrestrita. O Assistente Virtual (AV) recebe uma frase em linguagem natural, procura compreender a intenção (se é uma pergunta ou afirmação) e busca a melhor resposta numa base de conhecimentos. Seu objetivo é dar informação precisa, por exemplo explicando um produto ou serviço. Mas o AV também pode ser utilizado para outras formas de marketing, como por exemplo para fortalecer a marca através da conversação, como um chatterbot, ou fazendo ofertas e recomendações, especialmente quando o usuário não está fazendo perguntas.

A vantagem do AV em relação a uma lista de FAQ’s é que estas listas podem ser muito grandes, dificultando para o usuário encontrar a pergunta mais adequada a seu problema.

Em geral, os AVs armazenam conhecimento através de pares pergunta-resposta. AVs mais inteligentes podem utilizar técnicas de processamento de língua natural (PLN) para entender a pergunta. Outros, mais simples, utilizam linguagens de marcação (como a AIML) para apenas identificar palavras-chave na pergunta e então direcionar para uma resposta. Neste caso, o AV não entende a pergunta toda.

AVs mais modernos como Siri, Iris, Cortana e Alexa já podem entender comandos de voz e realizar operações básicas como informar trajeto, temperatura ou notícias, e enviar e-mail ou fazer buscas na Web. Eles não possuem todo o conhecimento, mas podem se conectar a outros serviços para busca de informações (por exemplo, sobre trânsito ou clima) e mesmo para realizar operações, acionando serviços de outras empresas (por exemplo, efetivar uma compra).

Figura 43: Exemplo de Assistente Virtual

Para conhecer na prática alguns Assistentes Virtuais, siga os links abaixo e converse com eles:

www.adsdigital.com.br

http://www.adsdigital.com.br/ad/ads/

http://www.adsdigital.com.br/ad/turismo/

http://www.adsdigital.com.br/ad/pipistop/

http://www.adsdigital.com.br/ad/teteold/

http://ulbrajp.adsdigital.com.br

4.26  Yellow Pages

As Yellow Pages ajudam a organizar quem sabe o que, qual a expertise de cada um e dos grupos dentro da empresa. Basicamente, é uma matriz de pessoas X competências (habilidades). A relação das expertises pode vir por aprendizado formal (cursos, treinamentos) ou informal (por experiências).

Sua função é permitir encontrar mais rapidamente pessoas que possam ajudar na solução de certos problemas. Seu nome vem de uma analogia com as páginas amarelas das antigas listas telefônicas, onde as pessoas podiam encontrar profissionais ou empresas para os mais variados serviços tais como encanador, chaveiro, etc.

Em resumo, as Yellow Pages armazenam conhecimento sobre quem tem qual conhecimento. A estrutura pode incluir dados como educação formal, cursos informais, experiências adquiridas, projetos em que participou, lista de conhecimentos e competências, áreas de interesse, etc.

Já que tais descrições geralmente são feitas através de textos (seja em campos de bancos de dados seja em documentos tipo curriculum vitae), a recuperação pode ser baseada em técnicas como as já discutidas antes para recuperar textos.

A seguir, há a imagem do software Text Mining Suite (www.intext.com.br) que pode ser utilizado para encontrar pessoas analisando seus currículos em documentos textuais. A seta esquerda aponta onde é definido o perfil de busca ou de interesse, basicamente através de conceitos ou temas que devem aparecer no currículo (e com pesos de importância). A seta à direita mostra o resultado da busca, onde os currículos são organizados conforme um ranking de satisfação do perfil. Os currículos com melhor posição são os que melhor satisfazem o perfil de acordo com um raciocínio fuzzy embutido no software.

No exemplo da Figura 44, deseja-se encontrar pessoas com conhecimentos em bancos de dados, sistemas de informação, administração e que tenham doutorado e publicação em revistas, sendo que a característica mais importante é o conhecimento em sistemas de informação. Os currículos serão organizados conforme os conceitos que possuam, o peso do conceito dentro do currículo e o peso no perfil.

Figura 44: Exemplo de busca por currículos

4.27  Wikis, Construção Colaborativa e Fóruns

Pessoas não trabalham sozinhas. Não funciona mais a fórmula do cientista maluco trabalhando sozinho em seu laboratório. As pessoas precisam trocar informações. Numa empresa, ainda mais. Todos os setores horizontais e os 3 níveis verticais (estratégico, tático e operacional) precisam funcionar de forma integrada.

Os sistemas colaborativos proveem ferramentas para auxiliar o trabalho em grupo de pessoas. Este tipo de trabalho pode ser feito de duas formas: cooperação, quando as pessoas possuem o mesmo objetivo (um grupo coeso) ou colaboração, quando grupos diferentes trocam informações, cada qual com seu objetivo.

As ferramentas disponíveis para trabalho colaborativo são descritas a seguir.

•murais eletrônicos

Este tipo de ferramenta permite aos chefes divulgarem informações de forma rápida e amplamente dentro da empresa. Eles substituem as antigas CI (comunicações internas), que eram distribuídas em papel. Se a página de entrada dos navegadores for a da Intranet da empresa, todos os colaboradores verão as notícias e comunicados postados ali. Há também os murais para colaboração, tipo quadros brancos (ex.: mural.ly).

•correio eletrônico (e-mail)

A troca de e-mails é um recurso antigo, mas ainda é a ferramenta mais utilizada pelas empresas.

•listas ou grupos de discussão

Tal recurso permite que pessoas possam fazer inscrição em listas ou grupos criados por assunto, e cada mensagem enviada à lista ou grupo é replicada. As inscrições devem ser aprovadas e as postagens podem ser mediadas pelo criador da lista ou grupo. O Google Groups é um exemplo de ferramenta free disponível na Web.

•fóruns

Os fóruns funcionam como as listas ou grupos de discussão. Entretanto, o usuário deve ir até o fórum para ver as postagens. No caso anterior, as mensagens são enviadas por e-mail aos participantes da lista ou grupo. Há algumas ferramentas de fóruns que permitem ao usuário configurar a forma de envio e assim receber um e-mail a cada nova postagem ou um resumo diário ou semanal.

•chats

Os chats permitem a troca síncrona de mensagens. Os participantes precisam estar conectados ao mesmo tempo e na mesma sala. As salas podem ser mediadas, inclusive com seleção de participantes.

•conferências à distância (conference call)

Esta ferramenta permite reuniões à distância, ou seja, com participantes fisicamente localizados em locais distantes ou remotos, mas participando de reuniões síncronas (ao mesmo tempo). Tais reuniões normalmente são feitas somente com áudio e sem imagens.

•teleconferência

Este tipo de ferramenta permite a troca de imagens e sons, facilita as reuniões à distância e síncronas, como no caso anterior, mas com a vantagem de as pessoas poderem ver umas às outras. Dizem que o contato face-to-face é importante em times globais, pois fortalece a confiança entre as pessoas, faz cair barreiras e gera troca de informações com mais honestidade.

Alguns já chamam este tipo de contato de telepresença, pois simulam a participação de pessoas em ambientes remoto. O uso de telas grandes com boa resolução faz as pessoas esquecerem que os colaboradores estão distantes; é como se eles estivessem numa sala ao lado, conectados por uma janela de vidro.

•mensagens instantâneas

Softwares como Skype e o falecido MSN (messenger) facilitam a troca síncrona de informações. Inclusive podem funcionar para atendimento de clientes. Para haver a troca, as pessoas devem formar redes de contatos.

•autoria colaborativa

Este tipo de ferramenta permite que diferentes pessoas possam criar documentos (textos, diagramas, figuras, vídeos, apresentações, etc.). A participação pode ser feita de forma assíncrona, ou seja, sem a necessidade que as pessoas estejam conectadas ao mesmo tempo. Cada alteração no documento é registrada (dia, hora, o que foi alterado e por quem), facilitando o controle de revisões, identificando cada alteração (quem fez o que) e permitindo voltar atrás em caso de enganos.

•Wikis

São sites que podem ser criados e escritos por muitas pessoas. Um exemplo disto é a Wikipédia. Há controles de permissões e as informações incluídas são revisadas por avaliadores designados para isto. No contexto corporativo, uma Wiki permite que cada pessoa contribua incluindo, complementando ou editando informações que depois poderão ser recuperadas e lidas por todos os outros.

•Bibliotecas Virtuais

As quais centralizam os documentos da empresa. Podem contar documentos de texto ou outros tipos de mídias. O Youtube com um canal particular pode ser utilizado como uma videoteca virtual.

•criptografia e assinatura eletrônica

Tais recursos permitem controlar quem pode acessar, visualizar ou mesmo alterar documentos num grupo de trabalho. Também permite identificar quem fez cada alteração.

•formulários eletrônicos

Estão substituindo os formulários em papel. Agora, requisições internas ou mesmo as vindas de clientes podem ser feitas pela Web, pela Intranet da empresa. Os formulários podem ser configurados para receber certos tipos de respostas (textos, escolhas múltiplas ou únicas, seleção de opções, etc.) e para redirecionar as requisições para certas pessoas por e-mail.

•compartilhamento de dados (ftp)

Tal recurso permite que as pessoas possam colocar documentos num mesmo repositório, por exemplo, nas nuvens, para que possam ser acessados de diferentes fontes (inclusive de fora da rede interna da empresa) e por diferentes pessoas (com autorização). Serviços grátis como Dropbox, Google Drive e Microsoft Skydrive são exemplos deste tipo de ferramenta.

Algumas ferramentas deste tipo ainda permitem o controle de versões, isto é, quando uma nova versão de um mesmo documento é adicionado, o software cria uma nova versão identificada por um novo número. O esquema de numeração permite ver versões anteriores e acompanhar o histórico de mudanças dos documentos.

•ferramentas para apoio a discussões e decisões em grupo

Há também ferramentas de software que permitem registrar discussões feitas em fóruns ou chats, como se fossem atas. Também há ferramentas para votação e realizações de enquetes e pesquisas (surveys), como por exemplo no Google Docs.

•Comunidades Virtuais ou de Aprendizado

Há sites como o Ning que permitem criar comunidades privativas, onde as pessoas podem compartilhar documentos e vídeos e podem criar fóruns para discussão. Este tipo de ferramenta acaba reunindo todo os outros tipos de ferramentas.

Mais recentemente também se juntam a este rol de ferramentas os aplicativos para dispositivos móveis (em Android ou iOS). Eles rodam em tablets, celulares e smartphones mas são de uso exclusivo da empresa e seus colaboradores. Por isto, a empresa deve criar sua própria e particular application store (chamada de Enterprise App Store).

4.28  Intranets e Portais Corporativos

Uma Intranet é uma rede interna com padrões Web (servidor Web, páginas Web e navegadores sobre uma rede física e lógica de computadores). O objetivo das Intranets é permitir a divulgação de informações de forma rápida internamente à empresa e ser um meio para troca e compartilhamento de informações entre pessoas.

As Intranets começaram como um suporte para divulgar e atualizar a lista de ramais internos da empresa e para localização de pessoas, eliminando assim papéis e agilizando a recuperação deste tipo de informação (e evitando perda de tempo com informações desatualizadas). Entretanto, hoje a Intranet é o principal meio de divulgação de informações internas, centralizando o que precisa ser centralizado mas também permitindo a cada setor autonomia para criar e divulgar suas próprias informações e serviços.

Outras vantagens das Intranets incluem:

•o custo inicial baixo: se a rede física já existir, o custo de instalar navegadores e um servidor web e criar páginas web zero. O problema está no custo posterior, como discutido a seguir;

•facilidade de uso e aprendizagem: qualquer pessoa sabe utilizar um navegador Web e sabe navegar por páginas Web; os softwares antigos de Groupware eram difíceis de serem usados, necessitavam um forte treinamento e ainda por cima funcionavam em modo cliente-servidor, exigindo licenças para o servidor e para cada cliente instalado.

Outra grande vantagem das Intranets é dar suporte às recomendações de qualidade para documentos. Em geral, os paradigmas de qualidade sugerem retirar de circulação documentos obsoletos e que todos colaboradores devem ter a mesma versão e a mais atualizada de cada documento. Quando isto é feito com documentos em papel, há um grande esforço para controlar se a última versão está fisicamente em cada setor e também para retirar os documentos antigos e substituí-los com os novos.

Se a empresa utiliza uma Intranet, só há uma versão disponível para cada documento, e ela está na Intranet. Se for necessário atualizar a versão para uma mais recente, basta trocar a única versão disponível no servidor Web. Assim, todos colaboradores estarão consultando a mesma versão e ela será a mais atual com certeza.

Um problema que pode surgir é o seguinte: antes, as empresas viviam no paradigma "imprimir-distribuir", ou seja, imprimiam diversas cópias de documentos impressos e as distribuíam fisicamente entre os setores. Com a Intranet, o perigo agora é o paradigma "distribuir-imprimir": cada um imprime a sua versão a partir do documento que está centralizado na Intranet. Isto pode até aumentar os gastos com papéis e toner de impressora, se não houver controle de impressões.

Apesar das várias vantagens, há alguns cuidados a serem tomados com o uso de Intranets.

•custo de manutenção de conteúdos

O custo inicial da Intranet é baixo. Porém, manter e atualizar os conteúdos faz aumentar este custo em termos de trabalho humano. Imagina que haja um mural com a "fala do dia do presidente da empresa". No início, o presidente se empolga e tem sempre algo a dizer. Depois de algum tempo, a criatividade pode diminuir ou o tempo do presidente ficar mais escasso, e as novas postagens acabam tendo intervalos maiores (já não são mais todo dia). Depois de algum tempo, talvez o presidente só consiga fazer uma postagem por mês. Isto desestimula a leitura. As pessoas vão entrar no mural e ver a mesma mensagem por dias. Depois de algum tempo, elas acreditam que não haverá mais atualizações e desistem de olhar o mural.

•custo para organizar a Intranet

A Web é caótica por natureza, ou seja, cada um pode fazer uma página e divulgá-la, e não há padrão de como devem ser as páginas Web. Isto significa que o volume de páginas na Intranet pode crescer absurdamente, sem controle de volume e de padrão. Cada setor vai querer fazer sua página. Cada colaborador vai querer criar seu próprio conteúdo. O problema disto é a sobrecarga de informações. Para encontrar algo na Intranet fica difícil e toma tempo. Aí, será necessário criar um comitê para organizar, padronizar, avaliar e autorizar postagens e páginas.

•mudança de cultura

A Web acelera a vida das pessoas. Isto também acontece dentro das organizações. A Web dissemina a cultura do imediatismo. Antes um cliente mandava uma carta com reclamação para uma empresa e esperava alguns dias pela resposta. Hoje, ele manda um e-mail e quer uma resposta no dia seguinte. Internamente é a mesma coisa. A gente manda um e-mail e se nosso colega não responder no mesmo dia, usamos o telefone. Algumas empresas tiveram que implantar uma regra para responder e-mails de clientes em 24 horas. Ou seja, dar um retorno, não necessariamente uma solução. Aí o que acontece são os vários e-mails como por exemplo "recebemos sua mensagem e estamos tratando do assunto". O que não ajuda e ainda pode provocar a ira do cliente. Então algumas empresas decidiram retirar o tal "fale conosco" de seus sites.

•navegação fora do contexto

Se a Intranet estiver conectada à Internet, os colaboradores podem passar boa parte do tempo navegando em páginas que não contribuem para seu trabalho. Ou mesmo, podem utilizar ferramentas de conversação para assuntos extraordinários. Calcula-se que hoje em dia seja grande o número de horas desperdiçadas, gerando baixa produtividade. Muitas empresas procuram criar regras ou mesmo bloquear o uso de certos serviços. Bloqueiam páginas ou limitam páginas que podem ser acessadas, restringem horários para leitura de e-mails, bloqueiam chats e serviços de mensagens instantâneas. Isto pode ser ruim quando realmente certas páginas precisam ser acessadas ou quando se precisa utilizar alguns serviços bloqueados ou limitados. Outras empresas fazem controles de acessos e uso de serviços (número de horas, páginas acessadas, serviços utilizados), desestimulando o uso indevido. Mas isto exige mais pessoas só para controlar outras pessoas. Uma sugestão é tentar engajar as pessoas neste nova cultura, dando liberdade mas ao mesmo tempo gerando responsabilidades, e cobrando por resultados e objetivos cumpridos e não por hora trabalhada.

•segurança se conectado à Internet ou acessos indevidos

A Intranet da empresa pode conter informações estratégicas para a empresa, que não devem ser acessadas pelos concorrentes. A Intranet corre riscos de invasões por pessoas não autorizadas. Além disto, alguns sistemas internos podem ser acessados a partir da Intranet (como discutiremos nos Portais Corporativos) e a partir daí pode-se chegar ao banco de dados da empresa. Isto oferece também o perigo de danos aos dados. Sistemas de segurança incluindo autenticações, firewalls e antivírus são necessários.

O avanço das Intranets gerou os Portais Corporativos, que têm por objetivo integrar todos os sistemas da empresa (Intranet, ERP, CRM, E-business, etc) num mesmo ponto de acesso e ser o local centralizado para todos os repositórios de dados, informações e conhecimento da empresa. O Portal passa então a ser o único meio de acesso a todos os sistemas da empresa e informações da empresa. O endereço será único (www.empresa.com.br) e a após entrar neste Portal Corporativo usando uma única senha, poderão ser acessados todos os sistemas e repositórios a partir desta página de entrada. O Portal Corporativo deve controlar permissões de acesso distintas para setores diferentes e níveis hierárquicos distintos e ainda pode ter seções exclusivas para agentes externos à empresa, tais como fornecedores e clientes.

4.29  Sistema de gerenciamento de sugestões e banco de ideias

Conforme Barbieri et al. (2009), “a solicitação de sugestões aos funcionários foi usada pela primeira vez na Escócia no século XIX para reduzir o custo da construção de navios. Henry Ford estabeleceu um sistema voluntário de informação pelo qual qualquer operário podia comunicar qualquer ideia e tentar a sua realização. Em 1977 o sistema da Toyota atingiu a marca acumulada de um milhão de ideias; em 1984, 10 milhões e 20 milhões em 1988, com uma média de 47,7 ideias por funcionário ano Toyota.”

É importante que a empresa tenha uma forma de gerenciar as ideias e sugestões para inovações de qualquer tipo (produto, processo, organização, marketing, etc.).

Uma das formas de fazer isto é através de um Banco de Ideias. As ideias devem ficar armazenadas e centralizadas em um local, onde possam ser consultadas por todos os colaboradores. Isto permitirá que um colaborador complementa a ideia de outro ou mesmo que não inclua uma ideia que já existe ou que já foi implementada. É claro que pode haver um controle de permissões e sigilo, para ideias estratégicas não vazarem para o meio externo.

Cada ideia deve ser descrita com detalhes e catalogadas por assunto ou outros atributos, para ser encontrada mais facilmente ou para ser combinada ou integrada com outras.

Deve haver incentivos da empresa para ideias. Os colaboradores que contribuem com ideias devem poder participar de alguma forma dos projetos de inovação associados a suas ideias e devem ser recompensados por isto. As recompensas podem ser definidas como num jogo (gamificação), havendo pontuação conforme resultados e profundidade da ideia. E inclusive podem ser incentivadas ideias mesmo fora da área do colaborador.

Conforme Barbieri et al. (2009), “a abordagem denominada tradicional, ocidental ou norte-americana caracteriza-se pela busca de ideias geniais estimuladas por recompensas econômicas (ideas pay off ou cash for your idea). A abordagem denominada japonesa ou oriental baseia-se na contribuição voluntária de todos os funcionários. As sugestões são estimuladas por recompensas simbólicas com o objetivo de reforçar a coesão interna, pois entende que a busca de recompensas financeiras produz divisões e antagonismos entre os funcionários. A contrapartida da empresa não se restringe a recompensas simbólicas, envolve também recompensas econômicas, não individualizadas como na abordagem anterior, mas coletivas como estabilidade do emprego, distribuição de lucros e resultados, oportunidade de crescimento profissional, ambiente de trabalho seguro, dentre outras.”

Depois, as ideias serão avaliadas. Elas podem ser classificadas como no Modelo de Gary Hamel (2002):

- Ideias Estrela: são ideias realmente inovadoras que tem potencial de mudar o jogo em favor da empresa;

- Ideias Maçã: são ideias interessantes de avanços incrementais que estão “prontas para serem colhidas”;

- Ideias Bola: são ideias que apresentam aparente potencial mas que precisam ser melhor pesquisadas para efetivamente avaliar sua utilidade;

- Ideias Osso: são ideias que num exame inicial apresentam pouca utilidade e que irão ser guardadas para futuras consultas.

Outras formas de fazer avaliação de ideias são discutidas no tópico sobre Gestão de Portfólio.

4.30  Discussão sobre representação de consultas e necessidades

O que motiva uma pessoa a procurar ou recuperar conhecimento é uma necessidade de informação. Para isto, a pessoa deve expressar seu objetivo (ou sua necessidade ou o que está procurando para satisfazer sua necessidade) através de uma consulta.

Para Parsaye e colegas (1989), a consulta deve especificar as propriedades que os itens relevantes devem possuir. Entretanto, nem sempre é possível especificar com clareza tais propriedades, ou porque a pessoa não conhece bem a linguagem disponível, ou porque não consegue traduzir seu objetivo ou necessidade para a linguagem ou porque não conhece bem seu objetivo ou necessidade.

Saracevic (1997) afirma que a consulta não necessariamente coincide exatamente com o que a pessoa tem em mente, pois é comum ao ser humano ter dificuldades para verbalizar suas necessidades. Para o mesmo autor, a necessidade de informação é um estado psicológico associado com a incerteza e com o desejo de saber algo desconhecido.

Belkin e colegas (1997) chama à necessidade de informação um estado anômalo de conhecimento (ASK - Anomalous State of Knowledge), portanto (por ser anômalo) difícil de representar. Geralmente, a pessoa que procura conhecimento não está apta a especificar precisamente o que é necessário para resolver esta anomalia, sendo algo irreal pedir a ela para formular o que precisa se é isto justamente o que lhe falta.

Há duas premissas falsas dos sistemas tradicionais de recuperação de conhecimento. A primeira é que a pessoa pode especificar precisamente a informação que precisa, e a segunda premissa é que necessidades de informação são funcionalmente equivalentes aos documentos que estamos procurando. A necessidade de informação não é uma necessidade propriamente, mas um meio de resolver um problema: a pessoa, frente a um problema, reconhece que seu estado de conhecimento é inadequado para resolver o problema e decide obter informação.

Segundo Wittgenstein (apud Blair, 1992), a linguagem não é um produto do pensamento, mas um veículo de pensamento. Portanto, ela deve ser usada como meio de pensar sobre a necessidade e não para representar a própria. A anomalia e a percepção do problema pelas pessoas podem mudar com cada instância de comunicação entre a pessoa usuária e o sistema ou mecanismo de recuperação.

Por isto, os sistemas de recuperação de conhecimento deveriam ser interativos e iterativos (ao invés de uma só entrada e uma correspondente resposta). Várias entradas e respostas podem ser trocadas até a satisfação do usuário. Ingwersen (1996) complementa afirmando que a necessidade é exploratória e faz um paralelo com o processo científico de descoberta (geração de hipóteses, teste e formulação de teoria).

Taylor (apud Oard e Marchionini, 1996), classifica as necessidades de informação em 4 tipos:

•necessidade visceral: quando há um interesse ou necessidade na pessoa, mas não reconhecido de forma consciente;

•necessidade consciente: quando a pessoa reconhece sua necessidade;

•necessidade formalizada: quando a pessoa expressa sua necessidade de alguma forma;

•necessidade comprometida: é a representação interna da necessidade no sistema.

Oard e Marchionini (1996), de outro modo, classificam as necessidades em estáveis ou dinâmicas (quanto à taxa de alteração) e em específicas ou amplas (quanto ao tipo de informação procurada), conforme o tipo de sistema sendo empregado. Por exemplo, em sistemas tradicionais como o buscador Google, a necessidade é assumida como dinâmica e específica (bem focada, mas podendo mudar durante o processo). Já em sistemas com informações estruturadas, presume-se que a necessidade do usuário seja específica e estável (que não mude muito ao longo do processo). Por outro lado, nos sistemas de navegação na Internet, geralmente a necessidade é ampla e dinâmica.

Croft e Turtle (1992) acreditam que as pessoas tenham um propósito mais ou menos bem definido, e que o entendimento de sua necessidade é que muda durante a pesquisa. O pesquisador ter Hofstede e colegas (1996, 1997) discutem este processo de entendimento de necessidade através da formulação da consulta. Eles identificam 4 fases neste processo:

1) fase explorativa: na qual o usuário procura descobrir que informação existe, como está relacionada e o que significa;

2) fase de construção: na qual o usuário procura formular sua consulta através da linguagem disponível;

3) fase de feedback: o usuário refaz os passos 1 e 2, avaliando os resultados do passo 2;

4) fase de apresentação: na qual os resultados são agrupados ou agregados em formatos.

Podem ser identificados basicamente 5 tipos de consultas:

•consultas com linguagem específica: onde a pessoa formaliza sua necessidade com expressões de uma linguagem específica para tal;

•consultas por linguagem natural: onde a pessoa representa sua necessidade ou objetivo numa linguagem sem restrições;

•consultas conceituais: onde a pessoa expressa sua necessidade com conceitos ao invés de expressões em uma linguagem específica ou natural (neste caso, o sistema recupera documentos com base em inferências sobre os conceitos interpretados da consulta);

•consultas por exemplos: onde a pessoa deve fornecer exemplos de resultados desejados e a recuperação será feita por semelhança;

•consultas por navegação: onde a pessoa explora a base de informações “folheando”, através de mecanismos de browsing por links, comuns em sistemas de hipertexto.

5          ORGANIZAÇÃO DO CONHECIMENTO

Este capítulo discute como se pode organizar o conhecimento coletado e armazenado.

5.1      Taxonomias

São classificações hierárquicas, isto é, utilizam conceitos ou classes para descrever conteúdos ou assuntos. Estes conceitos são estruturados em uma hierarquia, isto é, há um conceito raiz ou pai de todos, depois há conceitos filhos, netos e assim por diante.

A Figura 45 apresenta uma taxonomia para páginas da Web. Era assim que os sites eram classificados antigamente. Yahoo e Cadê eram os sites mais famosos daquela época que utilizavam taxonomias para organizar outros sites ou páginas da Web.

Figura 45: Exemplo de taxonomia

5.2      Folksonomias ou Tagsonomias

Folksonomia (em inglês, folksonomy) é um neologismo utilizado para explicar o recente fenômeno na web em que pessoas comuns descrevem conteúdos (notícias, blogs, vídeos, imagens, sites, etc) através de tags ou labels (palavras-chaves, não necessariamente presentes no conteúdo sendo descrito). Sites como Delicious (http://del.icio.us), Flickr (www.flickr.com), Youtube (www.youtube.com), WikiMapia (www.wikimapia.org) e outros permitem que usuários possam utilizar tags para descrever conteúdos para si ou para que outras pessoas possam recuperar tais conteúdos com maior facilidade posteriormente.

Uma Folksonomia é uma espécie de classificação feita por usuários comuns e não por especialistas (ao contrário das taxonomias ou ontologias). Alguns termos sinônimos estão sendo utilizados tais como “tagsonomia” e “tagging” (ou “collaborative/social tagging” ou “tag generation” ou “tag/web annotation”). Outro termo que poderia ser utilizado é “thesaurus social”, pois uma folksonomia utiliza termos para descrever classes; o termo “social thesaurus” foi utilizado em mas não é comum entre artigos científicos.

A principal diferença técnica de uma folksonomia para uma taxonomia é que a primeira não estabelece uma relação hierárquica entre as classes (no caso, as tags), nem exige exclusividade entre as classes (um elemento pode pertencer a mais de uma classe).

Algumas vantagens do uso de Folksonomia são:

• servem para recuperação (filtro) de documentos e descoberta de conhecimento;

• servem para compartilhar conhecimento e são uma forma de organização [6].

• geram menor carga intelectual para associar classes pré-existentes; às vezes, é difícil

classificar um conteúdo pertencente a vários assuntos; exemplo: um documento sobre

informática médica deveria ser classificado em “informática” ou “medicina” ou “saúde”?; talvez o correto fosse classificá-lo em “informática médica” (mas esta classe pode não existir);

• é uma alternativa para a web semântica; também chamada de “lowercase semantic web”, é uma abordagem evolucionária para gradualmente acrescentar significados simples a conteúdos e quebrar barreiras para reuso de informações;

• permite definir conteúdos secundários, enquanto taxonomias falam do assunto central

ou principal;

• a criação é descentralizada, gerando uma estrutura menos rígida e mais flexível,

enquanto que taxonomias são limitadas à hierarquia;

• já que o significado da tag é dado pelo coletivo (só vale dentro do contexto), conduz a

simplicidade e facilidade de uso.

Porém existem também desvantagens no uso de tags:

• há problemas nas relações de significado entre tags e seus referentes; como estudado pela Semiótica;

• há problemas de polissemia, sinonímia e variações linguísticas (conjugações verbais,

plurais, gênero) e problemas com erros ortográficos e multi-palavras ou expressões

(ex: SanFranciscoCalifornia);

• há problemas no uso de tags genéricas versus tags específicas, assim como algumas tags são para interesse particular enquanto seu principal objetivo deveria ser o coletivo; a frequência da tag pode indicar se é ela é genérica ou coletiva ou pessoal;

5.3      Ontologias

Uma ontologia como uma definição explícita em forma de conceitos (classes ou categorias) e seus atributos e relações (NOY & MCGUINNESS, 2003). Uma ontologia de domínio e uma descrição de “coisas” que existem ou podem existir em um domínio (SOWA, 2002) e contém o vocabulário relacionado a este domínio (GUARINO, 1998).

Uma ontologia também utiliza uma estrutura hierárquica para associar os conceitos ou classes. Mas a principal diferença para as taxonomias é que as ontologias podem incluir regras de inferência ou de associação entre os conceitos.

A Figura 46 apresenta um exemplo de ontologia. As setas podem indicar associações entre conceitos.

Figura 46: Exemplo de Ontologia

6          VALIDAÇÃO DO CONHECIMENTO

Platão, no livro Teeto (o conhecimento), ao registrar a discussão de Sócrates com Teodoro e Teeteto, lembra que conhecimento é a opinião verdadeira que possa ser explicada com a razão. Nestes diálogos também, eles concordam que a explicação racional pode ser feita pela decomposição de algo mais complexo em conhecimentos menores ou mais simples, até chegar a unidades que não precisariam ser definidas ou provadas. É assim com as letras para formar palavras; não precisamos definir as letras mas entendemos as palavras pela combinação das letras.

Desta forma, tomemos com exemplo um suposto áudio que circulasse pelas redes de Whatsapp dizendo ser de autoria de um tal João da Silva (i), diretor (ii) do Hospital Geral (iii) da cidade de Marcianópolis (iv), onde a tal pessoa diz que um vírus de gripe muito forte chamado XYZ (v) já teria feito vítimas nos Estados Unidos (vi), que atingiria o Brasil no próximo inverno de maneira fatal e que as autoridades de saúde no Brasil já teriam sido avisadas (vii) mas não teriam tomados providências (viii).

Assim, para que isto fosse um conhecimento confiável, deveríamos:

(i) saber se realmente este tal João da Silva existe;

(iv) se existe a tal cidade;

(iii) se há um hospital geral nesta cidade;

(ii) se o tal João é diretor deste hospital;

(v) se o tal vírus XYZ existe;

(vi) se ele realmente fez vítimas nos Estados Unidos, e quando;

(vii) se as autoridades realmente já foram avisadas (quem, quando, por quem e como);

(viii) e por fim se estas autoridades fizeram ou não algo.

6.1      Amostragem e erro estatístico

Outro cuidado que devemos ter é com conhecimentos extraídos de amostras. Temos que lembrar que o resultado de uma análise é condizente com a amostra escolhida. Se ela foi mal preparada ou selecionada, o conhecimento resultante pode não ser confiável. Imagine que uma empresa faça uma pesquisa de satisfação com seus clientes. Se a empresa só convidar um certo grupo de pessoas, o resultado pode ter um viés que não reflete a realidade. Este geralmente é o problema com as pesquisas eleitorais. A intenção é boa, mas a amostra é ruim.

Também devemos atentar para o tamanho da amostra, como já discutido antes. Isto determinará a margem de erro dos resultados estatísticos.

Segundo a Wikipédia, a significância estatística é um "procedimento para verificar a discrepância de uma hipótese estatística em relação aos dados observados, utilizando uma medida de evidência (p-valor). Este procedimento foi definido por Ronald Fisher no início do século XX como teste de significância... O nível de significância é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira (conhecido como erro do tipo I). Em testes de hipóteses estatísticos, diz-se que há significância estatística ou que o resultado é estatisticamente significante quando o p-valor observado é menor que o nível de significância definido para o estudo. O nível de significância é geralmente determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados e tradicionalmente fixado em 0,05 ou menos, dependendo da área de estudo. Em muitas áreas de estudo, resultados com nível de significância de 0,05 (probabilidade de erro de 5%) são considerados estatisticamente relevantes. O p-valor (nível descritivo ou probabilidade de significância) é a probabilidade de se obter uma estatística de teste igual ou mais extrema que a estatística observada a partir de uma amostra de uma população quando a hipótese nula é verdadeira. Em outras palavras, o p-valor é o menor nível de significância para o qual se rejeita a hipótese nula. Por exemplo, a hipótese nula é rejeitada a 5% quando o p-valor é menor que 5%."

Um bom livro sobre distorções causadas por análises estatísticas falhas é “Como mentir com estatística” de Darrell Huff (2016).

Além disto, temos que lembrar que não estamos trabalhando com um mundo fechado. Enquanto as análises estão sendo feitas sobre os dados coletados, outros dados estão sendo acrescentados ou aqueles coletados já se modificaram ou mesmo não existem mais. Por exemplo, após fazer uma pesquisa sobre a satisfação de clientes com o atendimento de um loja, ações continuam ocorrendo que podem interferir no resultado, tanto para melhorar quanto para piorar. Da mesma forma, se coletarmos dados com frequentados de um parque, após um mês talvez os frequentadores já sejam outros e tenham perfil diferente.

Isto acontece porque as análises são feitas sobre os dados armazenados na tecnologia (por exemplo, nos bancos de dados das empresas) e não sobre os dados da realidade. Todo processo de observação e coleta de dados acaba deixando dados de fora. Não há como coletar todos os dados; por isto, nosso mundo não é fechado. Até o planeta Terra troca energia e matéria com resto do Universo. E o acelerador de partículas do CERN na Suíça precisa de alguém para ligar (e há sensores também). Não há como coletar toda a realidade. Não há como montar um ambiente ou laboratório para testes ou simulações que seja idêntico ao mundo real.

Funciona como esquematizado na Figura 47. Coletamos dados do mundo real através de diferentes formas e os armazenamos em bancos de dados (tecnologia). As análises são feitas sobre estes dados armazenados. Os padrões encontrados nos dados são interpretados gerando conhecimento novo. E aí acreditamos que este conhecimento explica o mundo real. O problema é que o conhecimento só explica os dados armazenados. O ideal seria coletar todos os dados relevantes para entendimento dos resultados das análises.

Por isto, temos que ter ciência de que os resultados das análises dizem respeito tão somente aos dados analisados, isto é, às amostras analisadas. O conhecimento descoberto é então uma hipótese ou tendência, que deverá ser confirmada analisando o mundo real ou através de tentativa e erro.

Figura 47: Teoria do Mundo Fechado

Neste sentido, Nate Silver (2013) alerta para erros em previsões. Ele diz que uma previsão é autorrealizável quando alguém faz uma previsão que influencia as pessoas e a previsão acaba ocorrendo por causa disto. Por exemplo, “se um grupo de estilistas influentes chega à conclusão de que marrom será a cor em alta no ano seguinte e fabrica várias roupas marrons, contrata modelos e celebridades para vestirem roupas marrons e exibe em lojas, vitrines e catálogos muitas peças marrons, o público pode começar a agir de acordo com a tendência. Mas estão reagindo mais à publicidade dessa cor do que expressando uma profunda preferência subjacente por ela. O estilista pode parecer um ‘sábio’ por ter ‘previsto’ a cor da moda, porém, se tivesse escolhido preto, branco ou lilás, o mesmo processo poderia acontecer." Segundo Silver, há também as previsões autocanceláveis, que acontecem quando a publicação da previsão muda o comportamento das pessoas e altera a previsão. Por exemplo, na transmissão de doenças, se o governo fizer campanhas, a população muda seus hábitos e diminui a velocidade de transmissão. Ou aumenta o número de casos relatados (e os casos escondidos não estavam sendo contados).

6.2      Semiótica

Semiótica é a Ciência que estuda os signos. "Signo é a relação entre significante e significado" (Barthes, 1971)

A Figura 47 apresenta um modelo para os signos, desenvolvido por Ogden e Richards (apud Epstein, 1986).

Figura 47: Esquema de relação dos signos

Outros nomes para os elementos do esquema acima, segundo Epstein (1986):

Referência: interpretante (Peirce), sentido (Frege), intensão (Carnap), designatum (Morris, 1938), significatum (Morris, 1946), conceito (Saussure), conotação/connotatum (Mill), imagem mental (Saussure, Peirce), conteúdo (Hjelmslev), estado de consciência (Buyssens).

Símbolo: expressão (Hjelmslev), veículo sígnico (Morris), signo (Peirce), sema (Buyssens).

Referente: objeto (Frege, Peirce), denotatum (Morris), significado (Frege), denotação (Russell), extensão (Carnap).

Segundo este modelo, um símbolo só está associado a um referente no contexto de uma referência. Por exemplo, a palavra operação pode referir-se a vários significados, dependendo da pessoa que faz a referência. Da mesma forma, não há uma referência universal entre um símbolo e um objeto (referente). Por isto, não há como obter palavras universais, que tenham o mesmo significado em qualquer língua ou que sejam conhecidas desde nascença. Isto significa também que língua deve ser aprendida.

Na linguagem, os signos estão presentes como palavras. Estes símbolos (as palavras) são conceitos sobre as coisas e não elas mesmas. Segundo Charles Morris: "os símbolos não são elementos representativos dos objetos, mas apenas veículos para sua consideração". E ainda cita um exemplo: diante da palavra "Napoleão", limitamo-nos a pensar nele, mas não nos inclinamos (em sinal de respeito) como poderíamos fazê-lo diante dele próprio.

Peirce declara: "O sentido de um signo é outro signo pelo qual ele pode ser traduzido, no qual ele está mais completamente desenvolvido". Isto prova o fato de palavras novas serem explicadas através de outras já conhecidas por nós. Assim confirma Nietzsche: "Conhecer é traduzir algo que não se conhece em termos do que já se conhece".

O estudo da Semiótica é importante porque "qualquer pessoa que, no espírito deste século, tente compreender as complexidades do pensamento humano, verifica ser necessário compreender primeiro as complexidades dos sistemas simbólicos através dos quais o pensamento humano se manifesta" (Miller, 1976).

Conforme Edgar Morin (2000):

“O conhecimento não é um espelho das coisas ou do mundo externo. Todas as percepções são, ao mesmo tempo, traduções e reconstruções cerebrais com base em estímulos ou sinais captados e codificados pelos sentidos. Daí resultam, sabemos bem, os inúmeros erros de percepção que nos vêm de nosso sentido mais confiável, o da visão. Ao erro de percepção acrescenta-se o erro intelectual. O conhecimento, sob forma de palavra, de ideia, de teoria, é o fruto de uma tradução/reconstrução por meio da linguagem e do pensamento e, por conseguinte, está sujeito ao erro. Este conhecimento, ao mesmo tempo tradução e reconstrução, comporta a interpretação, o que introduz o risco do erro na subjetividade do conhecedor, de sua visão do mundo e de seus princípios de conhecimento. Daí os numerosos erros de concepção e de ideias que sobrevêm a despeito de nossos controles racionais. A projeção de nossos desejos ou de nossos medos e as perturbações mentais trazidas por nossas emoções multiplicam os riscos de erro.”

6.3      Credibilidade da fonte

A confiabilidade de um conhecimento está muito relacionada à confiabilidade da fonte que o transmite ou gera. É por isto que o mecanismo de busca do Google procura colocar no topo dos resultados as páginas ou documentos mais apontados. A ideia é identificar as chamadas autoridades, ou seja, quem é mais citado ou apontado por seus pares (páginas do mesmo assunto). Isso se assemelha a identificar quem está falando de quem. Em termos técnicos, basta saber que páginas apontam para que páginas, ou seja, que tem algum link para outra página dentro do código html. As mais apontadas ou que recebem mais links, ou seja, as mais votadas, são autoridades.

No meio acadêmico, para avaliar a qualidade das publicações utilizados índices ou fatores de impacto, que contabilizam o número de citações de cada artigo. Na Figura 48, podemos ver um exemplo de contabilização de citações no Google Acadêmico (scholar.google.com.br).

Figura 48: Resultado do Google Acadêmico com citações de um artigo

Conforme Wittgenstein (apud Epstein, 1986), "o significado de uma palavra é o seu uso na linguagem; depende de quem a usa, quando, onde, com que objetivos e em que circunstâncias". E McLuhan já dizia que o meio é a mensagem. Isto significa que a fonte e o meio de comunicação são importantes para gerar credibilidade sobre a informação transmitida. O meu livro sobre a comunicação entre usuários e analistas de sistemas (2014) discute com mais detalhes os problemas da comunicação.

Por isto, uma maneira de validar conhecimentos é analisando a fonte que o gerou ou transmitiu. Alguns artigos já atestaram a confiabilidade da Wikipédia (https://blog.wikimedia.org/2012/08/02/seven-years-after-nature-pilot-study-compares-wikipedia-favorably-to-other-encyclopedias-in-three-languages/), tendo um deles sido publicado na conceituada revista Nature. Uma das razões de sua credibilidade é que ela é pública e transparente. Apesar de qualquer usuário poder editar os textos, há revisores especialistas que validam as edições. Além disto, qualquer um pode apontar erros ou sugerir complementos ou correções. Este é justamente um dos fatores que fazem do sistema operacional Linux tão confiável.

6.4      Quebra de paradigmas e verdades

Hoje em dia, vemos muita discussão sobre qual seria a verdade verdadeira em muitas áreas. Começa com a discussão entre Criacionismo vs. Big Bang e Evolução. Segue com a disputa entre religiões e provas da existência de Deus. Até chegar às teorias de Física, Química, Biologia, etc. Pois bem, o mais correto seria dizer “no momento, a teoria mais aceita é ...”.  Isto porque não há provas de uma verdade ou outra. Há indícios e há opiniões (maioria x minoria).

Já vimos várias teorias sendo quebradas: Terra plana, Sol x Terra, átomo indivisível, universo x multiverso, matéria x antimatéria, leis de Newton X Einstein X teoria quântica, etc. Até Stephen Hawking está revendo seus conceitos sobre buracos negros. Recentemente, o Museu de História Natural de Londres retirou a estátua de Lamarck e colocou a de Darwin. Mas já existem teorias surgindo dizendo que talvez algumas ideias de Lamarck estejam certas (características adquiridas passando para a prole). Por exemplo, talvez informações passem pelo DNA e aí explicariam a sensação de “déjà-vu”.

Thomas Kuhn, no livro “A estrutura das revoluções científicas”, estuda o surgimento de novos paradigmas. Quando observações não se encaixam na teoria antiga ou vigente, é necessário adaptar a teoria ou criar uma nova. É como funciona a tese x antítese, dando origem a uma nova teoria para acomodar ambos os lados (a dialética também faz isto).

Karl Popper propôs o teste de falseabilidade para provar uma teoria. O teste consiste em procurar o que não se encaixa na teoria. Se nada for encontrado, então a teoria está correta. E se a gente não procurar corretamente ? Se os instrumentos não forem suficientes ? Se a amostra ou o momento da observação não estiverem adequados ? Estaremos validando uma teoria incorreta.

Taleb (2008), no livro “A lógica do Cisne Negro” lembra que o Peru forma um modelo (ou teoria) de que sempre será bem alimentado. Mas isto só dura até o dia de Ação de Graças.

Mas teorias nem sempre são fáceis de serem quebradas. A teoria da Terra plana ainda hoje é defendida por alguns. Quando o assunto é tecnologia, já vimos várias vezes o fenômeno chamado de “lock in”. É quando uma tecnologia melhor não consegue substituir outra mais antiga ou pior. A explicação é que as pessoas já estão acostumadas como uma e acreditam que será muito esforço aprender a nova. Isto aconteceu com o teclado qwerty e com o padrão VHS de fitas de filmes. O tablet também foi inventado pela Microsoft 10 anos antes do Ipad, mas só se popularizou com este último. E justo porque Jobs permitiu que diversas empresas pudessem criar aplicativos para o Ipad. Ou seja, você compra um dispositivo e pode baixar de graça ou comprar funcionalidades adicionais, coisa que não acontecia no tablet da MS.

Por outro lado, às vezes é necessário que um mercado todo se estabeleça para que uma nova tecnologia se popularize. A Kodak não acreditou na fotografia digital que ela mesma ajudou a inventar. Isto porque não imaginava um mercado sem os filmes tradicionais. Mas o celular emplacou anos depois de sua criação porque as empresas criaram também antenas. E o fax só ficou visível ao grande público depois que muitos já o tinham e usavam.

Por isto, uma das formas de confirmar a veracidade de um conhecimento é através da sabedoria das massas (explicada em detalhes no capítulo sobre CONHECIMENTO TÁCITO PELA SABEDORIA DAS MASSAS). Em resumo, a ideia proposta por Surowiecki (2004) é que a soma das percepções de muitas pessoas formaria um conhecimento válido. Entretanto, como será discutido no referido capítulo futuro, nem sempre isto acontece.

6.5      Confirmação ou Refutação de Hipóteses

Segundo Hempel (apud Thomas Kuhn) há 3 fases na avaliação de hipóteses científicas:

1. acumular observações, descrevendo status das observações ou experimentos;

2. verificar se estas observações confirmam, contradizem ou são neutras em relação

às hipóteses;

3. decidir aceitar, rejeitar ou suspender julgamento das hipóteses.

Para confirmar a teoria, é preciso gerar novas observações e verificar se são verdadeiras. Um caso contrário contradiz a teoria e aí é preciso refiná-la ou rejeitar toda a teoria. Karl Popper afirma que não há como testar todas as hipóteses possíveis. E mesmo um número pequeno de hipóteses talvez não valha a pena ou o custo de serem testadas. Então costuma-se usar o que é mais provável até uma nova quebra de paradigma.

Em relação às teorias imprecisas, o que fazemos em cada momento da História é seguir pelas hipóteses mais prováveis. Pode acontecer de não termos conhecimento suficiente ainda para determinar novas teorias. Foi o que aconteceu com Ptolomeu, Copérnico, depois Newton, até a chegada de Einstein. As teorias anteriores conseguiam descrever parte dos fenômenos, mas não eram completas. Algumas exceções eram aceitas e a própria imperfeição da teoria também. Isto em razão de não haver uma teoria mais completa e perfeita (ver o livro de Thomas Kuhn).

A questão é que há muito conhecimento que não é determinístico, ou seja, acontece em muitos casos (talvez a maioria) mas não em todos. Para tanto, devemos usar conhecimento probabilístico e aceitar teorias com um certo nível de confiança. Por exemplo, descobrir que 70% dos clientes que compraram o produto X pagaram em 10 parcelas não se refere a todos os casos, mas pode ser útil para a tomada de decisão.

6.6      Falseabilidade ou Falsificação de Karl Popper

Para uma asserção ser refutável ou falseável, em princípio será possível fazer uma observação ou fazer uma experiência física que tente mostrar que essa asserção é falsa. Por exemplo, a asserção "todos os corvos são pretos" poderia ser falseada pela observação de um corvo vermelho. A escola de pensamento que coloca a ênfase na importância da falseabilidade como um princípio filosófico é conhecida como a Falseabilidade.

Ex.: como provar que horóscopo não funciona ?

Se não existir um procedimento que permita provar isto, não é uma "boa" teoria. Se tiver como provar, e não se conseguir provar, a teoria está correta.

Falsas teorias podem explicar praticamente tudo em seus respectivos campos.

Ex.: a teoria marxista da história, a psicanálise, a psicologia individual, astrologia.

Se há uma teoria de que todos os cisnes são brancos, para refutá-la precisaríamos encontrar um cisne que não fosse branco. Após exaustiva busca, se não acharmos damos como verdadeira aquela tese. Entretanto, talvez não tenhamos procurado direito ou só olhamos para uma certa região ou confundimos os cisnes negros com patos pretos.

Taleb (2008) explica tal situação no livro “A lógica do cisne negro”. O melhor é exemplo é o que acontece com o peru; ele pensa assim: “eu fui muito bem tratado durante o ano; a família desta casa me deu comida e cuidou da minha segurança e da minha saúde”. E acha que isto vai continuar para sempre. Mas só até o Dia de Ação de Graças.

Portanto, nem sempre é possível provar uma teoria ou que um conhecimento é verdadeiro. Talvez o seja só por um período de tempo ou numa região.

6.7      Fake News

“Fake News” são notícias ou divulgações contendo informações falsas, produzidas com o intuito de enganar os leitores. Podem servir para orientar ações políticas como o voto, para denegrir imagem de pessoas ou entidades ou mesmo para reforçar marcas mas através de fatos ou dados fictícios.

A força das Fake News é explicada por Mlodinow (2009): “Se os detalhes que recebemos se adequarem à imagem mental que temos de alguma coisa, então, quanto maior o número de detalhes numa situação, mais real ela parecerá, e, portanto, consideraremos que será mais provável – muito embora o ato de acrescentarmos qualquer detalhe do qual não tenhamos certeza a uma conjectura a torne menos provável.” Um exemplo dado por Mlodinow: “É mais provável que o presidente aumente os gastos federais com educação ou que aumente os gastos federais com educação utilizando fundos obtidos pelo corte de outros gastos dirigidos aos estados? ... embora a segunda opção seja menos provável que a primeira, pode parecer mais provável. Ou, nas palavras de Kahneman e Tversky, ‘uma boa história muitas vezes é menos provável que uma … [explicação] menos satisfatória’.”

Conroy e outros (2015) apresentam uma tipologia para métodos de detecção de fake News, contendo duas abordagens: por análise linguística (analisando pistas nos textos) e por análise de redes (analisando relacionamentos entre as fontes e entre os textos). Aqueles autores propõem uma abordagem híbrida combinando os dois tipos.

Shu e Liu (2017) dividem as técnicas para detecção de fake News em duas categorias:

•baseadas no conteúdo: analisam características do conteúdo tais como estilo de escrita e palavras;

•baseadas no contexto social: analisam informações auxiliares como o viés e a opinião dos usuários, as formas de propagação, a credibilidade das fontes.

Shu e outros (2017) apresentam algumas características que podem ser analisadas: a fonte da informação (análise do indivíduo e de seu grupo social), o estilo do título, o estilo e as palavras utilizadas nos textos que compõem o conteúdo, as imagens associadas, a trajetória das propagações. Ruchansky e outros (2017) utilizam mineração de textos para encontrar padrões em fake News, rumores e spam. A ideia é utilizar aprendizado de máquina (machine learning) para identificar padrões no uso de pronomes, conjunções e palavras com emoções negativas. Tacchini e outros (2017) descobrem textos tipo “hoax” analisando quem curte e quem não curte os textos.

Aaron Edell utiliza técnicas de aprendizado de máquina para analisar o modo como um texto foi escrito e com isto descobrir se é similar a textos escritos sem vieses, adjetivos fortes, opiniões e linguagem rebuscada.

https://towardsdatascience.com/i-trained-fake-news-detection-ai-with-95-accuracy-and-almost-went-crazy-d10589aa57c

A detecção de fake News também pode utilizar a rastreabilidade do Conhecimento (track of knowledge), analisando de onde veio a informação, qual a fonte, por onde passou, quem alterou (acrescentou algo ou tirou), quem fortaleceu, quem afirmou, validou, acreditou, etc.

Shu e outros (2017) dizem que as pessoas tendem a acreditar em conhecimentos que condizem com suas crenças e conhecimentos prévios. As pessoas formam grupos ideológicos onde opiniões similares ecoam. E todos nós temos a propensão a acreditar em conhecimentos que vêm de pessoas de nossas relações e que são tidas como confiáveis por nós. Além disto, quando ouvimos repetidamente uma informação, temos a tendência a acreditar nela.

Ecker e outros (2011) concluem que repetir a informação falsa aumenta a familiaridade, reforçando-a (mesmo sendo para corrigi-la). Há uma frase atribuída a Joseph Goebbels, ministro da propaganda de Hitler: “uma mentira contada mil vezes se torna uma verdade”.

Segundo Shu e outros (2017), estudos psicológicos concluem que a correção de informações falsas não ajuda muito e pode até mesmo aumentar os enganos. Segundo Ecker e outros (2011), mitos simples são mais atrativos (cognitivamente) do que refutações complicadas. A dica é corrigir com histórias curtas. Ecker e outros (2011) e Lewandowsky e outros (2012) dizem que o conhecimento errado, mesmo após sua correção, continua a influenciar a memória e o raciocínio. É necessária uma forte retratação, usando explicações diferentes, usando poucos argumentos e simples e colocando ênfase nos fatos, evitando assim repetir ou reforçar o mito.

PARTE II – CONHECIMENTOS TÁCITOS

7          CONHECIMENTO TÁCITO – PESSOAS INOVADORAS E VISIONÁRIAS

Buyssens (1974) diz que “o Eu é inefável”. Isto significa que é muito difícil para uma pessoa conseguir colocar em meio físico tudo o que sabe. Na Gestão de Conhecimento, chamamos isto de Conhecimento Tácito. Quando alguém consegue colocar o conhecimento que tem na cabeça em um texto escrito num papel, ou num desenho na areia, ou faz uma escultura na pedra, então o conhecimento virou Explícito. O problema a que Buyssens se refere é que nesta passagem (chamada de Externalização por Nonaka e Takeuchi), muito do conhecimento se perde. A razão é simples: não há como colocar tudo o que a gente sabe em meios físicos; só se o meio físico fosse outro cérebro e tivéssemos um meio para copiar as conexões neuronais de um para outro (e há cientistas pesquisando isto).

O Conhecimento Tácito é tão importante para as organizações quanto o Conhecimento Explícito. Se este permite que pessoas possam recuperar e reusar conhecimento, o tácito permite resolver problemas novos, fazer adaptações, analogias e gerar soluções novas.

Um dos pilares da inovação nas empresas é ter pessoas inovadoras atuando no início do processo de inovação. Muitos autores afirmam que a inovação na verdade vem de pessoas, do chamado capital humano (já discutido no primeiro texto). Ou seja, sem pessoas inovadoras, não é possível fazer inovação. E o que distingue os inovadores dos demais é seu conhecimento tácito.

Visionários são pessoas especialistas em estudar ou entender cenários futuros. Não são magos, nem possuem bola de cristal. Alguns nem mesmo possuem métodos, ou pelo menos, não contam que têm. Este é um dos perfis necessários para empresas que querem ser inovadoras. Gerar inovação pode ser para qualquer um, mas gerar grandes inovações e diferentes ideias em tempo curto é uma tarefa para alguns poucos talentos.

A seguir, discutiremos questões relacionadas à geração de conhecimento tácito.

7.1      O DNA dos Inovadores

Dyer, Gregersen e Christensen (2009) estudaram grandes inovadores e chegaram à conclusão que são necessárias 5 habilidades para uma pessoa ser inovadora. Eles chamaram este conjunto de “DNA dos inovadores”. Para aqueles autores, a habilidade de gerar inovações não é só questão de criatividade ou espírito mental; a conclusão é que hábitos e comportamentos são também tão importantes (ou até mais). As 5 habilidades são: fazer associações, questionar, observar, experimentar e praticar relacionamentos.

A Figura 49 apresenta o esquema de uso das 5 habilidades.

Figura 49: Modelo do DNA do Inovador para gerar ideias inovadoras

Fonte: Dyer et al., 2009.

Dyer e parceiros (2009) analisaram alguns inovadores e determinaram o grau de cada uma das 5 habilidades do DNA em cada inovador. A Figura 50 mostra isto.

Figura 50: Exemplos de inovadores e seus DNA

A seguir, cada uma das 5 habilidades do DNA do inovador são discutidas em detalhes.

7.1.1    Associatividade

Esta habilidade trata de conectar as diferentes perspectivas, questões, problemas e ideias, gerando uma nova solução que ainda não havia sido proposta. Pensar nos problemas como um conjunto de peças que podem ser recombinadas e em novas configurações. Steve Jobs dizia que Criatividade é conectar coisas (Kahney, 2008). Uma das formas de conectar ideias é explorar áreas diferentes. Jobs aproveitou seu interesse por caligrafia para fazer uma interface melhor para os primeiros computadores da Apple. E usou seus estudos sobre arte para propor melhorias no design externo dos gabinetes dos microcomputadores (por exemplo, cantos arredondados).

Pierre Omidyar conectou 3 ideias para criar o famoso site eBay,:

a) fascinação por criar mercados mais eficientes;

b) desejo da noiva para localizar produtos difíceis de achar;

c) ineficiência dos classificados locais.

Por isto tudo, é importante estender domínios e conhecimentos. A diversidade aumenta possibilidades, pois inclui mais conhecimento e gera mais alternativas de soluções. Alex Pentland (2014) e Max Gunther (2013) falam da importância da diversidade para negócios e fluxo de ideias. Um grupo de trabalho precisa ser multidisciplinar, com pessoas trazendo conhecimentos diferentes e talvez até pensando diferente.

Roger Martin (2007) descreve pessoas criativas como aquelas que possuem ideias conflitantes. Isto funciona como a Dialética, onde uma 3a ideia surge a partir de 2 ideias que colidem. Johnson também confirma a importância de "colidir ideias" para combiná-las.

Pentland (2014) fala da importância dos que contrariam, para evitar que o fluxo siga sempre para o mesmo lado sem refinamento de ideias. Segundo Nelson Rodrigues, o consenso é burro. A técnica de brainstorming é muito adequada nestes casos porque é possível levantar alternativas sem pensar em viabilidade e sem fazer críticas. A combinação de ideias muito diferentes gera soluções diferentes, o que possibilita combinar as soluções ou avaliar uma ampla maior de soluções possíveis. No capítulo sobre Criatividade, discutiremos mais sobre a associação falando das descobertas científicas de Steven Johnson (2011) e Arthur Koestler (1964).

É por isto que executivos fazem cursos de 6 mil dólares para aprender a subir em árvores e descer rios em botes (rafting). Porque precisam aprender novas formas de tomar decisões, de ligar neurônios e gerar novas ideias. Também ajuda fazer atividades diferentes. Se você trabalha num escritório, faça dança, música, teatro ou escultura. E juntar arte com negócios dá bons resultados. Jobs estudou artes e dizia que era importante juntar tecnologia e estética.

As técnicas de síntese e análise também são úteis. Por exemplo, se preciso atravessar um rio, procuro materiais disponíveis ao meu redor e penso em como eles poderiam me ajudar (síntese), ou então penso numa solução (ponte ou rio) e procuro materiais ao meu redor que me ajudem a criar uma das soluções pensadas (análise).

Veja o comercial da Apple sobre "pensar diferente" (procure no Youtube por estes termos).

7.1.2    Questionar

Fazer perguntas desafia nosso senso comum e as ortodoxias dos setores. Inovadores fazem mais perguntas. O que é isso? Por que é assim? E se fosse assim? Por que não fazer diferente? São perguntas comuns utilizadas pelos inovadores.

Para Sawyer (2006), metade da solução do problema consiste em defini-lo corretamente. Isto passa por definir corretamente perguntas para objetivos (o que) e métodos (como).

Peter Drucker (2011) fala do poder das perguntas provocativas; "a tarefa mais importante e difícil não é achar as respostas corretas, mas encontrar a pergunta certa".

Michael Dell se perguntou por que um computador custa 5 vezes o valor da soma de suas peças. E fez uma empresa líder de mercado. Por exemplo, a pergunta "E se fossemos proibidos de vender para nossos clientes atuais ?" permite avaliar novos mercados. Outro exemplo: pensar em como mudar o mundo: "e se a gente fizesse isto ou aquilo, o que aconteceria ?" (esta é a técnica do what-if). Dizem que Darwin chegou a sua teoria da Evolução das Espécies porque fez as perguntas certas (Koestler, 1964). Isaac Newton perguntou-se “por que a maçã cai para baixo e de forma reta ? Por que não sobe ? Por que não cai em diagonal ou para o lado ? A NetShoes acreditou que seria possível vender tênis pela internet, quando ninguém acreditava. As perguntas forma estas: por que ninguém quer comprar tênis pela Internet ? quais os problemas que aconteceriam se houvesse um site de vendas de tênis pela internet (e quais as soluções possíveis) ?

Podemos usar a técnica dos 5W + 1H (o que, quando, por quem, por que, onde, como) que será discutida no capítulo sobre criatividade.

7.1.3    Observar

A curiosidade faz parte das descobertas e invenções. Pasteur descobriu a penicilina porque foi curioso. O livro de Royson Roberts sobre "Serendipity" (1989) fala da importância da observação nas descobertas acidentais. O motor elétrico foi descoberto porque alguém notou que a peça que gerava energia elétrica rodava se o processo fosse feito ao contrário (ou seja, fornecer energia na ponta final).

É importante observar o dia a dia das pessoas, os problemas simples e comuns, como as pessoas resolvem pequenos problemas. Lembra do Newton e a maçã ?

Jobs comprou um walkman Sony para desmontá-lo e estudar como funcionava. E daí saiu o Ipod.  Howard Shultz visitou bares e cafés na Itália para criar a Starbucks.

Através da observação do comportamento dos consumidores, fornecedores, competidores e outros agentes, podemos estabelecer novas formas de fazer as coisas.

7.1.4    Experimentar

Thomas Edison disse: "Eu não falhei; eu simplesmente encontrei 10 mil maneiras que não funcionam". Devemos aprender com os erros (anotar o que aconteceu, como e por que). Criar protótipos e projetos pilotos podem ajudar a testar ideias.

Experimentar consiste em construir coisas para testar incertezas, hipóteses e fazer emergir rapidamente insights e aprendizados sobre as ideias inovadoras. Questionar, observar e trabalhar em rede fornece insights e dados sobre o passado e o presente. Experimentar permite coletar dados sobre o comportamento esperado no futuro. Gutenberg inventou a prensa móvel baseado nas máquinas para produção de vinho. Thomas Edison dizia que seus experimentos que não deram certo não foram erros, mas formas diferentes de se saber o que não funciona e o que funciona.

7.1.5    Networking

Networking consiste em relacionar-se com pessoas de diferentes gerações, formações, áreas de atuação que possam trazer novas ideias e perspectivas. Combinar suas ideias com outras pessoas de áreas distintas pode fazer você aprender coisas novas.

No artigo "Anatomy of an idea", Steven Johnson (2011) fala da importância de twitter, blogs, facebook, e-mail, conversas pessoais para que ele conseguisse concluir seus livros.

Malcolm Gladwell fala da importância dos eleitos, pessoas que fazem a diferença na disseminação de informações (ou mesmo de doenças e outros tipos de influências em rede). São também chamados de Formadores de opinião (opinion leaders) ou Influenciadores. Gladwell descreve 3 tipos de eleitos:

a) os hubs: são os que possuem muitas conexões e ajudam a disseminar rapidamente uma ideia;

b) os experts: são vistos como autoridades num assunto e assim suas ideias penetram melhor;

c) os vendedores: aqueles que sabem persuadir e por isto possuem poder de convencer outros.

Max Gunther (2013) diz que os eleitos aceitam estar em qualquer grupo, iniciam conversas e não recusam convites para encontros e reuniões. Um resumo do livro de Gunther está em

http://miningtext.blogspot.com.br/2013/07/5-fatores-que-distinguem-sortudos-de.html

Onde encontrar os eleitos, segundo a Raper Consulting:

• Participam de almoços e jantares de negócios.

• Fazem palestras.

• Escrevem para um jornal, revista ou participar de programas de TV.

• Fazem grandes doações para organizações.

• Fazem reclamações.

• Participam de reuniões públicas, eventos políticos, palestras.

• Participam de comitês.

• Fazem perguntas em encontros públicos.

• Organizam um evento social especial.

• São membros ativos de grupos ativistas.

7.2      Características de pessoas criativas

Simonton (2002), a Criatividade tem mais probabilidade de aparecer numa pessoa com as seguintes características:

1. Interesses amplos, pensamento divergente, associações de contextos diferentes, analogias

2. Aberto a estímulos novos, complexos e ambíguos (faíscas para inovação)

3. Atenção desfocada (mais de uma ideia simultânea)

4. Incubar ideias, vários projetos ao mesmo tempo

5. Introvertidos, contemplação solitária

6. Independentes, autônomos, não convencionais, não rejeitar nada nem absurdos

E ainda: Simonton (2002) descobriu que certos estímulos familiares ajudaram crianças superdotadas, tais como: idas a bibliotecas, visitas a museus, prática com instrumentos musicais, viagens (conhecer outros lugares).

Segundo Sawyer (2006), vários estudos descobriram outras características que eram comuns a pessoas criativas, a saber:

- Inteligência acima da media;

- Discernimento, observação e prontidão;

- Abertura a experiências novas;

- Personalidade balanceada entre masculine e feminine;

- Falta de mecanismos de repressão ou supressão de impulsos e imaginação;

- Infância prazerosa e materialmente confortável;

- Preferência pela complexidade;

- Articulação verbal;

- Pensamento metafórico;

- Flexibilidade para tomada de decisão;

- Habilidade para visualizar problemas internamente;

- Tolerância a ambiguidade;

- Perseverança e desejo de passar obstáculos;

- Vontade de assumir riscos;

- Energia, independência de julgamento, autonomia, autoconfiança, etc.

Roberts (1989) cita ainda:

- curiosidade: entender o que causa os eventos observados;

- percepção: ver, observar, anotar, ver o que é diferente, o que os outros não viram;

- observação: como registrar observações e dados, o que observar.

Weiner (2016) resume os atributos dos criativos em 3 Ds:

- desordem: necessária para tirar as pessoas de suas zonas de conforto, para quebrar paradigmas;

- diversidade: para produzir mais e diferentes pontos de vista; e

- discernimento: para saber separar as boas ideias das ruins.

Duhigg (2012) discute o poder do hábito. Ele e Gladwell (2008) contam que os Beatles tocavam várias horas seguidas e dias seguidos e como Bill Gates passou muitas horas de suas férias programando. Para eles, o talento vem da preparação e do treino. Talento não seria então nato, mas viria de prática. Há a famosa regra das 10 mil horas de treino para gerar um especialista, proposta por Ericsson (1994, 2006, 2007).  Shenk (2011) conclui de seus estudos que o talento é um produto de genes e cultura, ou seja, a pessoa precisa nascer com certa predisposição para algumas habilidades mas também precisa treiná-las e desenvolvê-las. Seria como aquela combinação entre inspiração e transpiração.

7.3      Perfis de Profissionais para Inovação

Além dos inovadores, uma empresa precisa de outros tipos de profissionais para ajudar o trabalho dos inovadores. Por exemplo:

- Criadores: são os que questionam, associam, percebem sinais e tem condição de antecipar oportunidades e montar uma proposta inicial sobre determinado tema;

- Refinadores: têm dificuldade de partir do zero mas são muito bons em fazer as ideias evoluírem, perceber falhas, identificar riscos e complementar abordagens ainda brutas;

- Experimentadores: são prototipadores, com alta orientação para testar e colocar para funcionar um projeto piloto que possa indicar aprendizados e até novos caminhos para a ideia; são flexíveis e abertos a incorporar aprendizados nas ideias;

- Executores: são focados em implementação, possuem facilidade para gerenciar pessoas, orçamento, cronograma e fazer as coisas acontecerem dentro ou fora de grandes empresas.

7.4      Visionários da Ficção Científica

A ficção científica gerou grandes inovadores, que inventam coisas em seus livros, as quais mais tardem se tornam produtos concretos. Seu interesse e responsabilidade eram com a imaginação e não necessariamente com a Ciência. Ou seja, eles queriam mesmo é inventar coisas e não saber como construí-las.

Talvez o maior de todos tenha sido Júlio Verne. Ele imaginou o submarino no livro “20.000 léguas submarinas”, previu em 1863 que Paris (em 1960) teria ar condicionado, TV, elevadores, trens, automóveis a gasolina, máquinas de fax e algo parecido com Internet (no livro "Paris no Século XX"). Em 1865, no livro "Da Terra à Lua" (“From the Earth to the Moon”), previu detalhes da missão para a Lua (tamanho da cápsula, local do lançamento perto do Cabo Canaveral, número de astronautas, tempo total da viagem, perda de peso na lua, e a volta caindo no oceano). Apesar de frequentar feiras de ciência e inovação para ter ideias, suas invenções não precisavam estar fundamentas.

Outro grande escritor de ficção científica foi H. G. Wells que escreveu “guerra dos mundos” (em 1898), “a máquina do tempo” (em 1895) e “o homem invisível” (em 1897).

Na mesma esteira, podemos incluir Philip K. Dick com seus livros que inspiraram filmes (Blade Runner, O Vingador do Futuro, Minority Report, O Vidente, Agentes do Destino e O Pagamento).

Não podemos esquecer de Mary Shelley com suas inovações para o famoso Frankenstein, Arthur C. Clarke (2001 uma odisséia no espaço, 2010 o ano em que faremos contato), Aldous Huxley (Admirável mundo novo), George Orwell (livro “1984”).

Merecem também citação Isaac Asimov, que escreveu sobre um mundo com robôs inteligentes, e Eugene Wesley Roddenberry criador da série “Star Trek”, cujas tecnologias estão se tornando realidade.

7.5      Visionários Cientistas

A Humanidade contou com diversos visionários que eram também cientistas, ou seja, faziam experimentos e utilizavam conhecimentos científicos para inventarem coisas. Podemos citar Leonardo Da Vinci (com inúmeras invenções e estudos em diversas áreas), Benjamin Franklin (famoso por fazer experimentos com pipas), Thomas Alva Edison (que registrou 2.332 patentes e inventou gramofone, cinematógrafo, lâmpada incandescente, microfone e fundou a General Electric) e Nikola Tesla (inventor da corrente alternada).

Merece nosso destaque o brasileiro Santos Dumont. Desde jovem, já se interessava por novidades e invenções. Talvez a inspiração tenha vindo da leitura dos livros de Júlio Verne, a quem admirava como romancista e visionário.Veio de família e rica, e isto lhe deu mais oportunidades. Financiamento para estudar, ir a Paris ver as grandes exposições e implementar seus projetos e experimentos. Entendeu desde cedo que precisava estudar para inventar ou por em prática suas ideias. Orientado por seu pai, procurou aprender com especialistas em mecânica, física, química, eletricidade, etc. Fez 14 protótipos de balões. Foi o primeiro a conseguir dirigir um balão. O último dos protótipos deu sustentação ao aeroplano que ficou conhecido como 14 Bis. Era meticuloso e planejava soluções. Chegou a ficar 3 anos sem levantar um protótipo. Foi visionário porque conseguiu antever que sua criação poderia encurtar distâncias e diminuir tempos. Poderia levar pessoas, cargas e correspondências através dos oceanos. Anteviu e aconselhou que o avião seria utilizado em guerras. E viu isto acontecer na 1a Guerra Mundial. Ao contrário do que muitos dizem, Santos Dumont era a favor do uso de aviões na guerra. Sua casa em Petrópolis, hoje é um museu com várias de suas invenções (Dumont, 1918).

7.6      Visionários Pesquisadores sobre o Futuro

Há muitas pessoas que trabalham como consultores para empresas analisando cenários e tentando prever o futuro. O mais famoso foi Alvin Toffler, que trabalhava para a IBM na década de 1980 e escreveu os livros “A 3ª Onda” e "O choque do futuro".

Atualmente, um dos mais famosos é Ray Kurzweil (aquele da “Lei do Retorno Acelerado”, já discutida antes).  Ele é inventor, empreendedor, escritor e o futurista preferido de Bill Clinton e Bill Gates. Atualmente trabalha no Google onde ajudou a criar a Universidade da Singularidade.

Eis alguns links interessantes sobre Kurzweil:

Accelerating Intelligence: http://www.kurzweilai.net/

Entrevista na Revista Isto-É:

http://www.istoe.com.br/assuntos/entrevista/detalhe/169925_ANTES+DE+2030+PODEREMOS+NAMORAR+ROBOS+

Palestra em Abu Dhabi: http://www.youtube.com/watch?v=H4axEZwLdno

E por falar em singularidade (união de homens e máquinas), outro famoso é Kevin Warwick, conhecido como professor Cyborg. Warwick acredita que os robôs serão mais inteligentes e fortes que os seres humanos e irão nos dominar. Para evitar isto, a única alternativa seria nos unirmos a ele. Para tanto, ele implantou em si mesmo sensores para poder capturar sinais de seu cérebro e poder manipular objetos à distância.

Outro cientista famoso atualmente é Michio Kaku. No livro “A Física do Futuro (Physics of the Future)”, Kaku estuda e descreve como será o mundo daqui a 100 anos. Para escrever este livro, ele reuniu estudos científicos sobre diversas áreas a partir de pesquisas e entrevistas com cientistas. Outro livro interessante de Kaku é “A Física do Impossível”, onde ele analisa o que pode ser inventado (o que hoje é impossível, pode ser possível amanhã). Para tanto, ele classifica as invenções em 3 classes, a saber:

•Classe 1: coisas impossíveis hoje mas que não violam leis da Física (leis conhecidas hoje); serão realidade dentro de 1 século; ex.: teletransporte;

•Classe 2: estão no limite do nosso entendimento; levarão milhares de anos; ex.: viagem no tempo;

•Classe 3: violam as leis da Física (leis conhecidas); representam mudanças de paradigmas nos conhecimentos atuais; então só serão possíveis se descobrirmos novas leis; ex.: movimento perpétuo (por causa do atrito), pré-cognição (conhecimento de eventos futuros).

Ver também a palestra do Michio Kaku em Abu Dhabi:

http://www.youtube.com/watch?v=_UgE-NhcmbM

7.7      Visionários que erraram

Há também os visionários que fizeram previsões erradas ou que não se confirmaram, por exemplo:

•  1927, Harry M. Warnet (um dos fundadores da Warner Brothers): “quem quer ouvir os atores falarem ?”

•  Thomas Watson (1943) chairman da IBM: “Eu acho que há um mercado mundial para talvez 5 computadores.”

•  1899, Charles H. Duell, do escritório de patentes dos EUA: “tudo que podia ser inventado já foi inventado.”

•  New York Times: em 1920, criticou cientista de foguetes dizendo que foguetes não podem se mover no vácuo. Em 1969, quando a Apollo 11 aterrissou na lua, eles se retificaram: “Está definitivamente comprovado que um foguete pode funcionar no vácuo. Times lamenta o erro.”

•  Revista Varietym sobre o rock’n’roll, em março de 1958: “Até julho sai de moda”.

7.8      Empresas de Consultoria em Previsão de Futuro

Algumas empresas são especializadas em prever cenários e tecnologias futuras ou identificar tecnologias disruptivas. O Gartner Group é uma delas, junto com a E-Consulting, Deloitte, Hot Techs e Roper Consulting.

Estas empresas analisam diversos contextos, culturas e o histórico de eventos, além é claro de tecnologias que estão surgindo, para poder dizer o que será utilizado na sociedade no futuro.

Eis alguns vídeos muito bons sobre cenários tecnológicos futuros:

Uma vida feita de vidro: http://www.youtube.com/watch?v=wk146eGRUtI

A vida em 2020 pela Microsoft: http://www.youtube.com/watch?v=55p3vNCF4JQ

7.9      Previsões sobre o Futuro

Nate Silver (2013) discute como as previsões são feitas e principalmente porque elas fracassam. É muito em razão dos ruídos, que atrapalham as previsões. Este é um caso de "menos é mais", ou seja, muitos dados podem confundir. Ele discute técnicas estatísticas e como a estatística pode confundir interpretações. Ele dá exemplos de várias previsões certas e erradas, nas áreas de desastres naturais (furacões, terremotos), jogos (baseball, basquete) e também discute muitas previsões econômicas (por exemplo, a crise de 2008-2009) e políticas (resultados de eleições). Há também discussões sobre como epidemias se alastram e as previsões que são feitas sobre isto.

Uma das formas de fazer previsões é analisar os chamados sinais fracos. Existem informações que sozinhas não significam muito, mas quanto integradas podem ajudar a predizer eventos. Estes são os chamados sinais fracos (weak signals) segundo Ansoff (1980). Sinais fracos são aqueles pedaços de informação, ambíguos, vagos, incompletos, imprecisos e controversos. Não são claros; são quase mudos. Estão normalmente escondidos no ruído e não recebem muita atenção no processo de decisão. São informações mal estruturadas, esparsas e desconexas. Não são certezas, mas pistas. Podem surgir na forma de frases, fotos, cheiros, imagens, desenhos, pedaços de artigos ou qualquer observação pronunciada por alguém. Nesses fragmentos esparsos pode residir um potencial informativo importante para a investigação.

Os sinais fracos analisados separadamente, não significam nada. Gradualmente se integram para formar um padrão de inteligência, que dão alertas de necessidades de mudanças. Tornam-se fortes quando combinados com outros sinais. "Uma andorinha sozinha não faz verão", mas vários bandos voando na mesma direção em dias diferentes e por um certo tempo devem significar algo importante. É por isto que as postagens em witter, blogs, Facebook e outras redes sociais estão sendo monitorados por departamentos de inteligência, seja em empresas, governo, partidos políticos e até pais e familiares.

Sinais fracos podem gerar grandes influências nos resultados. A Teoria do Caos (Gleick, 1989) explica que pequenas alterações em algumas variáveis podem modificar completamente o resultado final. Daí é que surge o tal efeito borboleta (uma borboleta voando no Brasil pode gerar uma tempestade no Texas). Gladwell, no livro Ponto da Virada (2013) também comenta sobre pequenos eventos que desencadeiam grandes revoluções. Há muitos exemplos na moda e no marketing. Nate Silver (2013) fala de um sinal que foi desconsiderado para um terremoto na Itália: sapos deixaram de desovar 5 dias antes.

O importante é saber juntar os sinais fracos, entender suas relações, seu poder de conjunto e para onde apontam. Para Nate Silver (2013), havia dados suficientes para prever o ataque terrorista de 11 de setembro. O problema não era a carência de informações, mas sim que as peças não foram corretamente juntadas (exatamente como aconteceu nos ataques a Pearl Harbor). O que faltava era exatamente uma teoria que pudesse explicar os dados em conjunto, um padrão que indicasse um evento significativo ou mesmo uma hipótese por menos provável que fosse.

Lesca (2003) apresenta uma metodologia para análise de dados sobre mercado competitivo, onde os chamados "sinais fracos" são também considerados. Isto inclui opiniões e até mesmo boatos. A ideia é não descartar nada. A metodologia de Lesca é interessante porque demonstra como conectar dados e sinais fracos, para gerar hipóteses. Talvez o conjunto final de dados possa mostrar uma tendência que os números não apresentavam.

Martino (1993) fala em previsões tecnológicas (technological forecasting) como o conjunto de métodos e materiais usados para prever características futuras de máquinas, processos ou técnicas. Primeiro, ele lembra que quem faz a previsão não precisa saber como estas características serão alcançadas. Ou seja, o visionário não precisa inventar a tecnologia. Por isto, citamos antes neste capítulo os visionários da ficção científica. Segundo, a previsão deve lidar com a tecnologia futura em si, com o tempo em que irá estar disponível, a lista de suas características ou funcionalidades e uma probabilidade associada com a previsão. As capacidades funcionais a serem previstas podem não incluir capacidades técnicas, ou seja, detalhes técnicos de como as funcionalidades irão operar. Segundo Martino (1993), a previsão tecnológica pode ser feita para uma tecnologia específica e individual ou para um conjunto delas.

Eis alguns métodos de previsão tecnológica estudados por Martino (1993):

- Extrapolação ou curvas de crescimento: neste método, a previsão é feita estendendo ou projetando um padrão já existente, por exemplo utilizando uma série temporal. É o método do Retorno Acelerado proposto por Ray Kurzweil; o padrão pode ser linear, exponencial ou de outro tipo, inclusive cíclico; por exemplo, na moda, sabemos que certas tendências são retomadas após alguns anos, mesmo que com algumas adaptações;

- Modelos causais ou de correlação: neste método, um indicador permite prever o aparecimento ou presença de outro; para tanto, é necessário descobrir correlações; por exemplo, períodos longos de secas podem gerar inovações para poços artesianos; então, se for prevista uma seca longa, será possível também prever que inovações surgirão nesta mesma época para extrair água do solo;

- Método Delphi: consiste em reunir especialistas num assunto; cada um faz suas previsões e apresenta para os demais; após, cada especialista revê e refaz suas previsões, sem comunicação entre eles; o ciclo se repete até que as previsões sejam muito parecidas; lembrando que não é necessário que haja consenso ou debates entre eles;

- Analogias: quando uma solução foi eficaz num dado problema, é possível que uma solução similar seja adequada a problemas similares; a ideia é adaptar soluções que já deram certo para novas situações; foi o que aconteceu com o invento do avião; o Homem olhava os pássaros voando e tentava fazer igual; a solução foi parecida mas não igual (o avião não bate as asas);

- Monitoramento do ambiente: a ideia é fazer como em processos de Inteligência Competitiva, buscando informações sobre mudanças no mercado, tanto por parte de consumidores quanto de concorrentes; pode-se monitorar fatores tecnológicos, econômicos, gerenciais, políticos, ecológicos, sociais ou culturais (incluindo religiões e mudanças éticas).

Nate Silver (2013) nos alerta para cuidar com 2 tipos de previsões:

a) Previsão autorrealizável: alguém faz uma previsão que influencia as pessoas e a previsão acaba ocorrendo por causa disto.

Vejam este texto extraído de "O Sinal e o Ruído" de Nate Silver:

"Se um grupo de estilistas influentes chega à conclusão de que marrom será a cor em alta no ano seguinte e fabrica várias roupas marrons, contrata modelos e celebridades para vestirem roupas marrons e exibe em lojas, vitrines e catálogos muitas peças marrons, o público pode começar a agir de acordo com a tendência. Mas estão reagindo mais à publicidade dessa cor do que expressando uma profunda preferência subjacente por ela. O estilista pode parecer um “sábio” por ter “previsto” a cor da moda, porém, se tivesse escolhido preto, branco ou lilás, o mesmo processo poderia acontecer."

b) Previsão autocancelável: a publicação da previsão muda o comportamento das pessoas e altera a previsão. Por exemplo, na transmissão de doenças, se o governo fizer campanhas, a população muda seus hábitos e diminui a velocidade de transmissão. Ou aumenta o número de casos relatados (e os casos escondidos não estavam sendo contados).

Outro texto extraído de "O Sinal e o Ruído" de Nate Silver:

"Ozonoff acredita que esse fenômeno pode ser responsável, em parte, pela velocidade com que a gripe suína pareceu se espalhar pelos Estados Unidos em 2009. A doença se disseminou com rapidez, mas parte do acentuado aumento estatístico pode ter vindo de pessoas que notificaram aos médicos sintomas que, de outro modo, teriam ignorado. Se os médicos quiserem fazer estimativas sobre o ritmo em que uma doença se espalha na população, o número de casos publicamente notificados pode gerar resultados falhos."

8          CRIATIVIDADE E CONHECIMENTO TÁCITO

A criatividade não depende somente de genes, pois é muito influenciada pelo meio em que vivemos e a forma como fomos educados ou como nos desenvolvemos (Shenk, 2011; Simonton, 2002). Apesar de haver inventores com alto QI, Simonton (2002) e Sawyer (2006) rejeitam a ideia de que somente pessoas com alto QI podem ser criativas ou que a criatividade seria hereditária.

Neste capítulo, discutiremos de onde vem as ideias e quais as técnicas que podem ser empregadas para gerar ideias.

8.1      De onde vêm as boas ideias - O Ato da criação

Segundo Koestler (1964) e Johnson (2011), 2 elementos principais são necessários para a geração de ideias: maturação de ideias e associação de planos ou contextos diferentes (procure no Youtube o vídeo “De onde vem as boas ideias” com animação e legendas, que é um resumo do livro de Johnson).

8.1.1    Maturação de ideias

Arthur Koestler fala em amadurecimento (ripeness). Steven Johnson fala em palpite lento (slow hunch). Isto significa muito estudo, coletar muitas informações, propor teorias (hipóteses), testar a teoria com exemplos reais e refazer o processo muitas vezes. Tim Berners-Lee maturou a ideia da WWW por mais de 10 anos. E perseverou. Christianson (2012) inclusive apresenta uma cópia do manuscrito original, onde o orientador de Tim escreve a mão: "vago mas excitante ...". Segundo Simonton (2002), Einstein levou 10 anos para chegar à teoria da Relatividade, e Darwin, 22 anos para lançar sua teoria do evolucionismo. Devemos lembrar o caso de Thomas Edison, que disse não ter falhado nas vezes em que suas invenções não deram certo; ele apenas descobriu maneiras que não funcionam (até encontrar as que funcionaram).

Dean Simonton (2002) lembra que as descobertas ou invenções ocorrem porque os descobridores tentaram várias vezes. A sorte, como diz Pasteur, favorece quem está trabalhando e focado num problema. Mesmo as descobertas ou invenções acidentais (como a penicilina com Alexander Fleming) aconteceram porque alguém estava trabalhando para produzir algo novo ou melhor.

Segundo Weiner (2016), a geração de ideias inclui fluidez e retrocesso. O primeiro é a vontade de perseguir dicas que até podem não levar a lugar nenhum. O retrocesso é justamente para que, nestes casos, se possa voltar e tentar um caminho diferente.

Estudo apresentados em Sawyer (2006) concluíram que os grandes resultados advêm de pequenas contribuições, como na construção de um muro onde cada indivíduo coloca um tijolo. Então, os agraciados com o prêmio Nobel seriam os que colocaram o último tijolo. Isto não significa que todas as contribuições são consideradas. O estudo de Prince (citado por Sawyer, 2006) concluiu que 35% dos artigos não são citados, 49% são citados apenas uma vez, 9% duas vezes, 3% três vezes, 2% quatro vezes, 1% é citado apenas uma vez e os restantes 1% são citados seis vezes ou mais.               Weiner (2016) lembra que os gênios mais admirados hoje em dia não eram necessariamente os mais conhecidos em seus campos. Einstein, por exemplo, conhecia menos da Física que seus contemporâneos.

Sawyer (2006) relembra as anotações de Darwin para chegar à teoria da evolução pela seleção natural. Foi um processo incremental, uma série de pequenas minivisões, cada uma um passo em direção à teoria completa. O resultado foi construído dia a dia, ao longo de um período extenso de atividades. Johnson fala em agregar e combinar ideias ou palpites menores, formando algo maior. Para Johnson, não existe um momento Eureka (relembrando Arquimedes). A solução de um problema ou o surgimento de uma ideia inovadora devem passar por estágios anteriores, não surgem por mágica.

Gruber (citado por Sawyer, 2006) lembra que muitos cientistas chegaram perto da mesma teoria, mas só Darwin foi capaz de formular uma teoria completa, acomodando as diversas dúvidas. A incubação das dúvidas foi importante para a teoria completa, mas cada uma delas teve que ser analisada em separado até que fossem integradas num todo coerente.

8.1.2    Junção de contextos diferentes

Arhtur Koestler fala em bissociação de matrizes (bisociation of matrices); Johnson, em colisão de ideias (collision of hunches). Koestler descreve como passar repentinamente de um plano (assunto) para outro (como Arquimedes), conectando as partes e gerando uma solução nova. Johnson diz que é preciso completar nossas teorias com as ideias de outros. Eric Weiner e Dean Simonton confirmam. Devemos lembrar que Steve Jobs estudou caligrafia e artes; Galilleu, artes visuais; Da Vinci, anatomia; Einstein, música; Freud, arqueologia (era colecionador de antiguidades); Tom Jobim, os pássaros.

É preciso também ter conhecimentos generalizados, além dos especializados. Darwin foi influenciado pelo trabalho do economista Thomas Malthus sobre o crescimento da população, a falta de alimento e a possível morte de pessoas por causa desta disparidade. E Darwin iniciou sua jornada de estudos investigando pedras (na área de geologia). Steve Jobs revolucionou as interfaces homem-computador, criando telas encantadoras. Boa parte deste sucesso se deve a seus estudos de caligrafia, que o ajudaram a criar as fontes de textos.

Segundo estes autores, o processo criativo inclui a busca por informações, associações e combinações de informações. Podemos usar analogias e mesmo pegar ideias emprestadas de outras áreas (por exemplo, adaptando-as para novas situações). Simonton (2002) lembra que muitas invenções surgiram quando o inventor teve visões (insights) fazendo outras coisas (Gutenberg estava amassando uvas para fazer vinho, e Arquimedes estava tomando banho nas banheiras públicas).

Para Koestler (1964), o ato de criação não é criar do zero, do nada; é combinar, descobrir, selecionar, organizar o que já existia (fatos, ideias, habilidades). A probabilidade de descoberta é maior se temos as partes (necessário mas não suficiente). A criação seria uma combinação de foco e ideias periféricas (cérebro funciona assim, como a visão só vê o que está no foco). As ideias periféricas incluem experiências passadas, não são percebidas, mas que podem ajudar na junção de matrizes (por exemplo, associação de palavras). A solução então pode vir de um processo analítico (por exemplo, para transpor um rio, ver a solução e regredir para encontrar elementos que compõem a solução, tal como uma ponte feita de árvores) ou sintético (a partir dos elementos básicos existentes, construir uma solução, como por exemplo, utilizar cordas e galhos próximos para criar uma ponte).

8.2      O Processo Criativo

Segundo Sawyer (2006), o processo criativo possui 4 estágios básicos, a saber:

• Preparação: fazer de coleta de dados, busca por ideias relacionadas, recebimento de sugestões;

• Incubação: o material é internamente analisado e organizado;

• Visão (insight): é a experiência subjetiva de ter a ideia (o momento “aha” ou “eureca”);

• Verificação: inclui a avaliação do valor da visão e sua complementação.

Segundo Sawyer (2006) ainda, as ciências que estudam a criatividade ainda não sabem bem sobre a estrutura psicológica das visões criativas. Não sabe bem quando ou como as partes no cérebro se encaixam, como as memórias se combinam para formar a visão. Muitas pessoas recebem a visão durante uma tarefa ou trabalho.

O livro de Simonton (2002) talvez seja o mais próximo que se chegou de conclusões sobre o processo de criação (ou como um gênio faz seu trabalho), reunindo diversos estudos nas mais diversas áreas.

8.3      Design Thinking

Design Thinking é um método de solução de problemas focado no Design: "Pensar como um designer." Design é função, e não forma. Para Steve Jobs, o design era a maneira pela qual o produto funcionaria.

Segundo este método, designers pensam diferente, vêem o mundo de vários ângulos, objetivam criar significado para as pessoas e não produtos ou marcas; são mais observadores e vivenciam as experiências, além de incorporarem valores nos mínimos detalhes (por exemplo, ver um carro com atributos humanos).

O método genérico consiste em, primeiro, pensar no uso do produto (utilidade + usabilidade) e depois então pensar em como construí-lo. Por exemplo, o Ipad primeiro foi pensando como um produto entre um notebook e um celular. Depois, o time de engenharia da Apple foi atrás de como construí-lo.

Steve Jobs utilizou muito o método de Design Thinking. Uma das formas de uso era começar pensando na experiência do consumidor (o que ele gostaria) e depois retroceder para a tecnologia (como fazer).

8.3.1    Etapas do Design Thinking

A Figura 51 apresenta graficamente as etapas do método de Design Thinking, segundo Tim Brown (2008). Note que é possível voltar de qualquer etapa para qualquer etapa.

Figura 51: Etapas do Design Thinking

Fonte: Brown (2008).

O primeiro passo é Entender o problema. Para isto, é necessária a imersão no aprendizado, pesquisas e conversas com especialistas. Descubra e defina qual é o público alvo. Procure entender as necessidades destas pessoas e quais suas dificuldades. E também o que é valor para a pessoa. Por exemplo, um celular pode ser valioso não para fazer ou receber ligações, mas para conectar pessoas, diminuir distâncias. Defina bem o problema. Uma das maneiras para fazer isto é escolher as palavras certas (por exemplo, "não significa projetar uma cadeira, mas sim criar um modo de suspender uma pessoa"). Tente definir quais adjetivos representam melhor o problema. Por exemplo, na hora de decidir qual máquina de lavar comprar, pode-se perguntar o que é mais importante: que a roupa fosse lavada em uma hora em vez de uma hora e meia ou as roupas ficassem bem macias e durassem mais.

O segundo passo é Observar. Inclui analisar como as pessoas se comportam e interagem, como é o ambiente físico (espaços, lugares), o que as pessoas estão fazendo e como, quais são as limitações. Isto não se faz com questionários mas saindo a campo, em situações reais. Tenha atenção aos extremos (o que é normal e o que são os extremos). Utilize a visão sistêmica para entender todas as peças que podem influenciar a situação e como elas interagem ou se integram. O passo consiste em perguntar e refletir sobre possíveis respostas.

Depois, é preciso definir Pontos de vista. Este é o passo para ver o problema de formas diferentes. Envolva diferentes disciplinas e conhecimentos. Procure conhecer as necessidades das pessoas e desenvolva insights e pontos de vista. Pense em “como nós poderíamos fazer ...”, “como podemos impactar nas experiências das pessoas”. Pense em cenários diferentes. Coloque o cliente ou usuário no centro, procurando descrever sua jornada. Procure ver o problema visualmente, através de desenhos (mais adiante explicaremos porque desenhos são melhores que palavras num momento criativo).

O quarto passo é a Idealização. É aqui que começam a ser geradas alternativas ou hipóteses para soluções do problema. Um bom método é o brainstorming. Não se deve julgar, nem rejeitar nada. A preferência é por quantidade ao invés de qualidade. Uma criatividade e diversão. Sonhe com o impossível. Não é preciso que a ideia seja perfeita pois será possível voltar a este passo ou a anteriores.

O quinto passo é a Criação de Protótipos, isto, modelos ou maquetes reais que possam representar as soluções possíveis. Faça modelos para várias alternativas. Um modelo pode ser feito com materiais simples, em escala menor e mesmo sem todas as características do produto final. Use um meio barato, rápido, mesmo que seja imperfeito. Ele servirá para testar a ideia ou objetivo principal.

O sexto e último passo é Testar os modelos construídos, buscando aprender sobre o que funciona e o que não funciona. Assim, a próxima versão poderá ser um pouco melhor. Muitas vezes o resultado de um teste pode levar à decisão desistir de uma determinada solução, ou até de reavaliar o ponto de vista e criar um novo se necessário.

Depois, basta refazer alguns passos até que se chegue a um resultado aceitável.

8.3.2    Foco na Experiência do Cliente – Foco do Cliente

Uma das contribuições do Design Thinking para o processo criativo é sugerir que se pense no cliente em primeiro lugar. Muitos falam em “foco no cliente”, ou seja, colocar todas as atenções e razões de nossas decisões no cliente. Por outro lado, há uma corrente que já fala em “foco do cliente”, ou seja, que a gente se coloque no lugar do cliente (empatia) para melhor entendê-lo e para melhor estar nossas ideias de soluções.

Também podemos pensar em que tipo de experiência desejamos proporcionar ao cliente. Esta experiência pode ser:

- sensorial (tato, olfato, gosto, auditiva, visual);

- multisensorial (ex.: restaurante com cores, áudio, tecido fino);

- emocional;

- para desfrutar hoje X para lembrar para sempre;

- para relembrar experiências passadas X gerar novas experiências (ex.: turismo);

- para satisfazer necessidades básicas X para gerar encantamento;

- para gerar mudança de comportamento.

Domenico de Masi (2000) defende o ócio criativo, procurando juntar trabalho, lazer e aprendizado. Ou seja, em tudo o que a gente fizer, temos que procurar aprender, nos divertir e ainda usar para nosso sustento.

Os defensores do marketing de experiências dizem que as pessoas felizes compram mais ou que as pessoas compram para ficar felizes. Por isto, estão redesenhando ambientes e meios de atendimento. Veja por exemplo as novas livrarias, as lojas tipo Tok Stok e o modelo de lojas da Apple.

8.4      Imagens X Palavras - Hemisférios Cerebrais

Segundo Gladwell (2005), no livro “Blink”, o melhor é raciocinar e iniciar uma criação com imagens. Tentar explicar o que está acontecendo na nossa cabeça reduz nossa capacidade para resolver problemas. Usar imagens é nosso meio natural de pensar. Os homens das cavernas já faziam assim quando fizeram desenhos na pedra. A linguagem é artificial.

A razão científica disto é que nosso cérebro é dividido em duas partes e cada uma possui suas particularidades, funções e capacidades. A Figura 52 faz um resumo das funções principais de cada hemisfério e explicita suas diferenças.

Hemisfério Esquerdo

Hemisfério Direito

Lógico

Matemática e números

Recordar sequência de acontecimentos

Linguagem

Pensamento linear e metódico

Sequencial

Passado e futuro

Organizar informações

Analisar detalhes e associar ao passado e futuro

Pensa em palavras

Regras e limites

Criativo

Intuitivo

Reconhecimento de rostos

Capacidades artísticas

Momento presente

Sensações, sentidos

Paralelismo

Percepção de energia

Pensa em figuras e imagens

Conexão com ambiente e Espaço

Sentimentos e emoções

Figura 52: Quadro comparativo entre hemisférios cerebrais

O lado direito é criativo e especializado em informações visuais, enquanto que o esquerdo domina a linguagem, a lógica, e é sequencial. O lado direito, por ser paralelo e estar mais associado aos sentidos, possui melhor capacidade para gerar conexões com o mundo em volta, e isto permite gerar melhores ideias. As ideias então surgem no lado direito e só depois é que as organizamos no lado esquerdo e as colocamos em uma linguagem compreensível.

Por outro lado, Sawyer (2006) afirma que é difícil associar a criatividade apenas com um hemisfério. Na verdade, ambos trabalham juntos para gerar ou aperfeiçoar uma ideia. Cada um faz uma contribuição diferente mas importante para o processo criativo. O lado esquerdo, por exemplo, captura detalhes (habilidades analíticas) enquanto que o direito vê as peças como um todo (percepção holística).

Além disto, antigamente se pensava que era necessário se especializar num dos hemisférios cerebrais. Hoje em dia, muitos estudos já concluíram que é preciso desenvolver ambos os lados, para que os neurônios façam mais conexões e gerem mais inteligência. É por isto que muitos executivos fazem cursos caros que consistem em sobreviver no mato ou criar algo que eles nunca fizeram. A mudança de ambiente, de forma de pensamento e de métodos de decisão gera novas conexões neuronais, que ajudam a pessoa a encontrar novos caminhos mentais.

8.5      Ambientes Criativos

Weiner (2016) fala da importância de se ter um ambiente para criatividade. A informalidade estimula a criatividade. Não é possível gerar inovação num ambiente único. Não existe um tipo de ambiente único para criação. O ambiente de bar numa happy hour certamente vai funcionar melhor que um escritório com mesas e computadores. A diversidade ajuda na geração de ideias. Por isto, muitas empresas estão procurando oferecer salas de descompressão ou de convivência para que seus colaboradores interajam e tenham ideias. Seria como simular os ambientes da Belle Époque no final do Século XIX e início do Século XX, ou os cafés e Óperas de Paris que reuniam compositores, músicos, artistas, escritores, etc. Veja o filme “Meia-Noite em Paris” de Woody Allen para entender como um escritor consegue ter mais criatividade nestes ambientes encontrando-se com outras pessoas criativas.

Estudos de Ravi Mehta (University of Illinois at Urbana-Champaign) concluíram que pessoas expostas a barulho moderado foram mais criativas que as expostas a muito barulho ou que ficaram em ambientes silenciosos. “Um estado de distração ou foco difuso” parece ajudar a criatividade. Alguns exemplificam isto com imagens do apartamento de Beethoven e da escrivaninha de Einstein.

É claro que é necessário ter uma certa organização, senão as ideias seriam perdidas. Mas os cientistas recomendam quebrar a organização e a rotina, gerando diversidade no cérebro.

Outro exemplo de ambiente criativo são os Hackatons, como os que acontecem no Facebook. São noites da criatividade com jogos e desafios, onde as pessoas podem desenvolver sua criatividade, suas habilidades para solução de problemas, e isto tudo em conjunto com outras mentes criativas, que estarão complementando ou criticando suas ideias.

Já o Google incentiva que seus funcionários trabalhem em outros projetos para gerar diversidade de ideias no indivíduo e nos grupos. Gruber (citado por Sawyer , 2006) descobriu que pessoas criativas são mais bem sucedidas porque estão engajadas em múltiplos projetos relacionados ao mesmo tempo. Ele acha que o que faz uma pessoa criativa não é uma ideia única mas um modelo conceitual amplo onde as ideias emergem, são interpretadas e elaboradas.

8.6      Curva da Criatividade

Von Oech (1988) relata uma pesquisa feita nos EUA, que estudou o nível de criatividade de pessoas ao longo de suas vidas. A tal pesquisa descobriu que, de um grupo de crianças com idade entre 3 e 5 anos, 98% delas apresentaram alta criatividade. O mesmo grupo de crianças foi testado aos 10 anos com resultado de que apenas 30% delas tinham alta criatividade. Com 15 anos, somente 12% dos pesquisados tinham alta criatividade. O mesmo teste foi aplicado a um universo de mais de 200.000 adultos com a conclusão de que somente 2% deles se mostraram altamente criativos. A conclusão geral é que a nossa criatividade vai decaindo com o tempo. Talvez as crianças entrem na escola como "pontos de interrogação" e saiam como "frases feitas“.

Figura 53: Nível de criatividade ao longo do tempo

8.7      Educação para Criatividade

Sawyer (2006) lembra a importância da educação formal para a criatividade. Ninguém pode se criativo sem antes internalizar o domínio. Por isto, a educação formal é essencial para a criatividade. Simonton (2002) corrobora contando o caso de várias pessoas criativas e como o estudo ou conhecimentos prévios foram importantes em suas descobertas ou invenções.

Simonton (2002) também lembra a importância de estímulos familiares que deram certo com crianças superdotadas: bibliotecas, visitas a museus, instrumentos musicais, viagens (conhecer outros lugares).

Para Ken Robinson (2013), a criatividade na Escola é tão importante quanto a alfabetização. Devemos preparar as crianças para empregos que não existem ainda, para tecnologias que não existem ainda e para problemas que não existem ainda. Ele conta o de Gillian Lyne, famosa bailarina e coreógrafa, que foi diagnosticada com déficit de atenção em sua infância. A escola não estava preparada para crianças criativas como ela. A Escola antiga era uma fábrica de trabalhadores e consumidores. Ela ensinava fatos. A nova educação deve ensinar a resolver problemas.

Algumas escolas modernas utilizam o método Montessori para educar desenvolvendo a criatividade nas crianças. Este método foi criado por Maria Montessori que viveu entre 1870 e 1952. Os fundadores do Google foram educados com este método. Os princípios fundamentais do método são: a atividade, a individualidade e a liberdade. Ele se baseia na livre escolha das atividades pela criança, promovendo a concentração e a imaginação. O aluno usa (individualmente) os materiais à medida de sua necessidade e por ser autocorretivo faz sua auto-avaliação.

Veja Reportagem do Fantástico sobre Escola no Rio de Janeiro que usa este método

http://g1.globo.com/fantastico/noticia/2013/03/escolas-publicas-apostam-na-tecnologia-dentro-das-salas-de-aula.html

8.8      Pensar diferente

Scarufi lembra que a contracultura e o ambiente hippie ajudaram a fazer o Vale do Silício. Jovens rebeldes conseguiram enfrentar grandes empresas. Se uma ideia não parecer absurda, não será uma boa ideia. A rotina nos limita e se torna um obstáculo à inovação. É preciso pensar diferente.

Por isto, a Polaroid contratou Lady Gaga como diretora de inovação. Nas palavras dela: “Eu me considero uma visionária e não apenas uma compositora e cantora. Eu sou uma artista. Eu trouxe a minha visão e amor pela tecnologia, moda e obsessão com o futuro em todo o meu trabalho com a Polaroid.”

Já Will.i.am do Black Eyed Peas é diretor de inovação criativa da Intel. Ashton Kutcher trabalhou na Lenovo em 2013. E por que isto ? Talvez estas pessoas não entendam da parte técnica, não sejam especialistas no ramo, nunca tenham trabalhado em empresas semelhantes. Mas é justamente isto que importa. Alguém que pense diferente, que esteja sempre inovando, inventando.

Koestler (1964) lembra que o motor elétrico foi descoberto porque alguém ligou um dínamo num motor parado. Em geral, o dínamo gera eletricidade a partir do movimento mecânico. A descoberta ocorreu porque justamente se fez o inverso. O mesmo aconteceu com a invenção do fonógrafo por Thomas Edison. O código Morse era registrado num papel ou meio físico. Quando se fez o processo inverso, os registros geraram os sons do código. Este é o princípio do disco de vinil.

Quando uma criança tenta colocar uma peça quadrada num buraco redondo, muitos pensam que já algum problema com ela. Na verdade, ela só está tentando algo diferente.

Veja o vídeo da Apple “Think different”.

8.9      Mudança ou Quebra de Paradigmas

Pensar diferente muitas vezes é quebrar paradigmas. Muitas descobertas e invenções surgiram após a quebra de dogmas da nossa sociedade. Por exemplo, hoje se sabe que:

•    A Terra gira em torno do Sol e não o contrário;

•    A Terra não é chata mas redonda;

•    O Átomo não é a menor partícula;

•    Ao invés de um Universo, Multiversos;

•    E não somente temos Matéria mas também Antimatéria.

O famoso experimento com macacos demonstra bem como o comportamento pode ficar condicionado pelo meio e pelas multidões. Um grupo de 5 macacos foi enclausurado numa jaula. Num lugar alto, colocavam comida. Quando algum macaco tentava pegar a comida, todos levavam choque. Depois de um tempo, os macacos aprenderam que não deviam tentar subir para pegar comida, mesmo estando com fome. Quando um tentava pegar comida, os outros batiam neste mesmo sem levar choque. Aí trocaram um macaco. O novo não sabia da história e tentava pegar comida. Nisto, os "antigos" macacos batiam nele (mas o choque não era dado). Mais um foi trocado e o mesmo acontecia. Depois de um tempo, todos os 5 macacos originais haviam sido trocados. Os 5 restantes seguiam a mesma regra, de bater em quem tentava pegar comida, mesmo nunca tendo recebido o choque. E faziam sem saber por quê.

Para solucionar o desafio proposta na Figura 54, é preciso pensar de forma diferente e ilimitada.

Figura 54:Desafio: ligar os 9 pontos com 4 traços sem levantar o lápis

Normalmente a mudança de paradigma ocorre quando as “regras do jogo”, estabelecidas, não conseguem oferecer soluções eficazes para os problemas (Kuhn, 2011). Pela dialética na Filosofia, quando dois paradigmas colidem, um terceiro deve acomodar as demais, gerando uma nova teoria.

Paradigmas, regras, modelos e padrões são úteis porque nos ajudam a agilizar a tarefas (fazer quase sem pensar). É mais fácil viver no mundo usando classificações fáceis e com poucas classes. Por isto estamos tão acostumados a ver as coisas como dicotomias (quente-frio, longe-perto, bom-ruim). Entretanto, isto pode gerar preconceitos, intransigências e limitações à criatividade.

O novo gênio do xadrez, o norueguês Magnus Carlsen, (“o Mozart do Xadrez”) não usa técnicas usuais. Ao sair dos padrões de jogadas conhecidas, ele desconcerta o adversário, induzindo a erros. O grande campeão Garry Kasparov experimentou isto na prática (procure o vídeo no Youtube).

8.10  Técnicas e ferramentas para criatividade

A seguir, discutiremos algumas técnicas que podem ajudar na criatividade.

8.10.1Brainstorming

Serve para coletar o máximo de ideias, sem compromisso com avaliar viabilidade ou comparação entre elas.

Fases:

1. coleta de alternativas (maior número possível);

2. pré-seleção de algumas (definição de critérios ou intuição);

3. complementação das alternativas selecionadas, podendo ser um novo brainstorming, mas direcionado às alternativas selecionadas;

4. definição das alternativas candidatas, mais promissoras para solução;

5. comparação das alternativas candidatas;

6. escolha da melhor alternativa.

8.10.2Brainwriting

Funciona como no brainstorming, mas ao invés de falar, as pessoas devem anotar as ideias. Escrever ajuda a entender detalhes da ideia. Ao tentar explicar sua ideia para alguém, você desenvolve sua ideia.

8.10.3Analogias

Para juntar as matrizes ou colidir ideias, muitas vezes podemos reutilizar soluções que deram certo em outra área. O objetivo aqui é pegar emprestado soluções de uma área e tentar aplicar em outra. Quando mais similares os problemas inicias, mas provável que a solução se encaixe. Talvez, seja necessária alguma adaptação na solução, pois ela provou funcionar em outra área.

8.10.4Combinação

A ideia é combinar elementos diferentes. Por exemplo, a câmera instantânea da Polaroid combina câmera fotográfica e impressora. O celular moderno combina diferentes funções (a chamada convergência).

A biologia sintética combina genes diferentes de diferentes seres vivos para criar um novo "ser vivo" com funções específicas. Por exemplo, já foi criada uma substância que “acende”, como um vagalume, quando há certos líquidos com grandes concentrações em um copo de cerveja (serve para medir a qualidade de bebidas).

8.10.5"Reframe", repensar o problema

O termo "reframe" está associado à criatividade e solução de problemas. Repensar o problema com outros esquemas, elementos, dados, contextos, regras, pode ser a solução. Talvez o momento Eureka dependa de vermos o problema com outros olhos, sem mesmo precisar mudar as informações ou o contexto. Basta "pensar diferente".

Não se pode simplesmente ficar em cima de um problema usando os mesmos paradigmas; o resultado será sempre o mesmo. Repensar tem que ser "reformular". Por isto que quando temos um problema devemos sair do ambiente, fazer outra coisa (ex. Arquimedes). Muitas vezes fazemos isto e quando voltamos "enxergamos" a solução de primeira e pensamos: "por que não vi isto antes ?"

Para reformular, temos que nos libertar das regras que estamos usando. Einstein, Galileu e Darwin quebraram paradigmas. Mas para isto, precisaram se libertar das teorias aceitas em suas épocas. Se pensarmos que um problema só tem uma solução possível (ou caminho para a solução), a tendência é tentar colocar os dados num esquema que leve por este caminho. É por isto que muitas soluções aparecem em sonhos, porque quando dormimos a parte do cérebro que dita regras e conexões lógicas está dormindo também. Por isto é que sonhamos coisas estranhas, sem lógica. Mas é também o que permite conectar diferentes matrizes e fazer associações novas (que acordados não fazemos).

Uma sugestão é utilizar esquemas diferentes para representação ou descrição do problema. Podemos usar diagramas (esquemas visuais), textos, imagens em sequência (storytelling), planilhas e até mesmo gravações de áudio (segundo a Neurolinguística, algumas pessoas retém melhor as informações ouvindo, outras vendo, outras tocando, etc.).

Precisamos voltar, tomar direções diferentes, usar dados diferentes, observar detalhes que talvez não fossem considerados tão importantes, refazer as perguntas.

8.10.6Fazer as perguntas certas

O que diferenciou Darwin de outros pesquisadores que acreditavam e estudavam a teoria da evolução foi que conseguiu provar a teoria com o seu porquê e como. Mas para isto, ele precisou fazer as perguntas certas. Neste caso, por que as espécies evoluíam e como (origem das modificações e como passavam entre as gerações).

O começo é sempre com hipóteses. Segundo Darwin, "ninguém pode ser bom observador se não tiver uma teoria antes". É preciso direcionar o foco da observação, porque pode haver muita informação.

Isto não significa apaixonar-se pela teoria e não enxergar outros caminhos. Darwin mesmo tinha algumas teorias iniciais (vindas de Lamarck) que acabou refutando com suas descobertas.

Fazer as perguntas certas significa coletar e armazenar os dados certos, ou seja, já ter algumas hipóteses do que pode ser a causa ou o que pode influenciar. Se a causa para quebras de máquinas é a temperatura ambiente, então temos que coletar estes dados e inseri-los na base de dados para depois poder utilizar as técnicas de análise com ajuda de software. Se esta for a causa e tais dados não estiverem na base, ou não descobriremos nunca a causa ou então estaremos calcados em descobertas enganosas.

Detalhes podem fazer a diferença. O ser humano tem a tendência de analisar o que é comum, mais frequente, o que aparece mais. É assim com a moda. Ninguém dá atenção para um tipo de acessório que só uma pessoa usa. Se vários estiverem usando o mesmo estilo, isto chama a atenção das pessoas comuns. Entretanto, num processo de descoberta ou investigação, os pequenos sinais podem ser muito úteis. Pergunte a um investigador policial. Então, num primeiro momento nada deve ser descartado. Todos os dados possíveis devem ser coletados e analisados. Todos os caminhos devem ser considerados. E várias hipóteses iniciais devem ser construídas.

Descobrir as hipóteses iniciais é um processo de tentativa e erro. Podemos acelerar com analogias e benchmarking. Mas talvez seja necessário fazer o processo de descoberta, analisar padrões ou causas possíveis, gerar hipóteses, testá-las com casos reais e aí refazer tudo de novo.

8.10.7Visão Holística

Significa a "Visão do Todo", ver todos os elementos e suas relações. Isto ajuda a entender como o todo (problema) está composto e pode ajudar a direcionar o foco ou mesmo ver detalhes pouco percebidos.

Procure observar as interações, não só estabelecendo as conexões entre os elementos mas entendendo que tipo de conexão existe. X pode estar conectado a Y por ser sua causa, mas pode estar conectado a Z por que são ideias contrárias e pode estar conectado a W por outra razão diferente. Não estabeleça regras de tipos de conexões, não fique preso a paradigmas, tenha mente aberta.

Os gregos só conseguiram entrar em Troia porque estudaram o povo troiano. Se tivessem visto o todo (problema) somente como uma cidade-fortaleza com muros altos, poço de fogo, portão forte e guerreiros, estariam até hoje tentando entrar. A ideia do Cavalo de Troia veio porque eles entenderam que o problema incluía o povo troiano, e este detalhe fez a diferença. Eles descobriram que o povo troiano era supersticioso, muito religioso e acreditavam em presentes dos deuses. Daí veio o insight da solução.

Visão holística também tem a ver com Sinergia (o todo é maior que a mera soma das partes). Se ao analisar a molécula de água (H2O), observássemos os elementos hidrogênio e oxigênio em separado, não saberíamos que o estado natural da água é líquido. Quando os elementos de um todo interagem entre si, formam um sistema complexo que pode levar a resultados imprevisíveis.

Só listar os elementos não é suficiente; temos que entender as relações entre eles.

8.10.85W + 1H

Esta técnica consiste em fazer perguntas para coletar mais informações e gerar ideias de soluções. Eis as perguntas:

- o que (what): quais eventos, objetos, qual o problema, o que está impactando;

- quando (when): acontece sempre, algumas vezes ou em momentos específicos, quando deveria ocorrer (ao invés de quando ocorre);

- onde (where): em toda parte, só em alguns lugares, onde realmente deveria ocorrer;

- quem (who): quem faz e quem deveria fazer, para quem está destinado, quem se beneficia;

- por quê (why): quais as causas, motivos, eventos antecessores, consequências, associações;

- como (how): como acontece ou como deveria acontecer, como fazer ou realizar.

8.10.9SCAMPER

É uma acrônimo para perguntas que podem ajudar a encontrar soluções (SCAMCEA, em português):

• S = Substituir (Que outro material? Outro local? Outro processo?)

• C = combinar (Juntar idéias? Juntar propósitos? Juntar aparências?)

• A = adaptar (O que mais em lugar disto? O que mais adicionar? Tornar maior? Mais freqüente? Multiplicar? Exagerar?)

• M = modificar (Outra cor? Outro som? Outra forma? Outro sabor?)

• C = colocar para (outras pessoas podem usar isto? Em que lugares posso fazer uso disto?)

• E = eliminar (Diminuir? Subtrair? Condensar? Dividir?)

• A = arrumar (Mudar de padrões? Outra aparência? Outra seqüência? Outra fórmula?)

8.10.10                    Harvey Cards

Esta técnica consiste em pensar em formas diferentes para a mesma solução (produto, processo ou serviço).

- Animar: pense nos objetos como humanos, pense em qualidades humanas aplicadas a eles; uma empresa projetando um carro combinando atributos humanos, por exemplo, o que seria um carro com forte personalidade, esbelto, instigador;

- Contradizer: questione as funções originais de um objeto; imagine o objeto em contraste com as leis da natureza (gravidade, campos magnéticos, ciclos de crescimento);

- Simbolizar: o objeto poderia ser visto com um símbolo público ou uma imagem icônica ?

- Sobrepor: sobreponha imagens ou ideias, combine percepções sensoriais; por exemplo, uma empresa fazendo carro para pessoas sinestésicas;

- Transferir: pense no objeto em uma nova situação, lugar, contexto ou ambiente; procure adaptar, realocar, deslocar o objeto;

- Acrescentar: estenda, expanda, complemente, faça maior;

- Substituir: troque ou substitua elementos;

- Distorcer: mude a forma do objeto, mude seu significado ?

- Transformar: mude de estado, pense no objeto em estado de mudança, como uma lagarta se transformando em borboleta;

- Simpatizar: coloque-se no lugar do objeto, por exemplo, você sendo um sapato;

- Fazer analogias: compare, faça associações, procure similaridades

- Disfarçar: pense em camuflagens, peles, máscaras ? como podemos esconder ou mascarar ?

- Criar mitos: crie um mito ou história sobre seu objeto; como ele poderia ser um objeto icônico.

8.10.11                    Técnica da listagem de atributos

A listagem de atributos obriga-nos a analisar aspectos que normalmente passam despercebidos. Pense: quais são os atributos de uma escova de dentes? É de plástico, tem uma escova numa das extremidades para lavar os dentes e um cabo para a segurar. É muito fácil identificar os elementos principais de um produto ou de um problema e, depois de analisar cuidadosamente cada um deles, basta descobrir novas formas de os melhorar. No caso da escova de dentes, poderá considerar as seguintes hipóteses: fabricá-la num material diferente ou alterar o formato do cabo. Mas os atributos físicos não são os únicos que pode listar. Basta que olhe para o elemento em análise em diferentes perspectivas, por exemplo, sociais (responsabilidades políticas, liderança), processuais (vendas, marketing, produção, distribuição, prazos), psicológicas (necessidades, motivação, imagem), financeiras (preços, custo para o fornecedor, produtor e intermediários).

8.10.12                    Miscelânea de dicas

Aqui vão algumas ideias finais para gerar criatividade.

- análise competitiva: o que os outros estão fazendo; o que podemos fazer de melhor

- evolução de produtos ou serviços: relembre os 20 tipos de inovação e tente pensar na ideia para cada um dos tipos; por exemplo, pense no mesmo produto mas para um público diferente;

- pensar em cenários futuros: como será a vida no futuro, como as pessoas vão trabalhar, se relacionar, comprar, vender, namorar ? e aí pense no que será necessário neste cenário, o que as pessoas vão querer ou precisar;

- pensar em tecnologias futuras: pensar em tecnologias complementares, pensar em novas aplicações ou novos usos;

- pensar no que as pessoas já fazem hoje e como seria de uma forma diferente: dar um novo meio (ex: digital); Michio Kaku diz que somos os mesmos do tempo das cavernas (só em maior número, bilhões, e com mais tecnologias); as redes sociais nada mais são do que a evolução da conversa ao redor do fogo;

- estudar histórias de ficção científica e pensar em como concretizar as ideias no mundo atual;

- crie a sua ficção científica como uma história; seja o Prof. Pardal, sem pensar se é viável ou possível.

9          CONHECIMENTO TÁCITO PELA SABEDORIA DAS MASSAS

A ideia de que algo feito por várias pessoas tende a ser melhor do que se fosse feito por apenas uma não é nova e virou dito popular. Em “Politics”, Aristóteles defendeu uma forma de democracia referenciada como “sabedoria das massas”: “Cada indivíduo será pior juiz que os especialistas, mas quando todos trabalham juntos, eles são melhores ou no mínimo iguais (com desempenho semelhante)”.

Surowiecki (2004) comenta diversos casos (não comprovados cientificamente) onde a coletividade suplanta os resultados de indivíduos. Há o caso de um experimento simples durante uma palestra, em que a plateia consegue acertar as medidas de uma pessoa. Cada pessoa sugere valores com base em sua intuição ou experiência, e a média das suposições gera erro zero. Surowiecki avaliou diversas situações num jogo de auditório tipo Quiz, nos EUA, semelhante ao Show do Milhão aqui no Brasil. Os especialistas (“universitários”) estavam corretos em 65% dos casos enquanto que a plateia (pela escolha da maioria) estava correta em 91% dos casos, sem comunicação entre eles.

A partir disto, Surowiecki utilizou o termo Sabedoria das Massas ou Multidões (Wisdom of Crowds), para explicar este fenômeno. Segundo este conceito, a opinião da maioria das pessoas leva ao que é correto ou ao melhor caminho. Surowiecki acredita que a maioria poderia acertar o número de feijões numa caixa, sem contagem prévia; bastaria utilizar a média de todos os valores fornecidos individualmente por cada elemento do grupo. Sob certas circunstâncias, grupos são mais inteligentes do que os indivíduos mais inteligentes agindo sozinhos. Quando nossos julgamentos imperfeitos são agregados do modo certo, nossa inteligência coletiva é frequentemente excelente. Os erros acontecem em todas as direções e um neutraliza o outro.

Miller (2007), na reportagem de capa da National Geographic, comenta diversos casos de animais que, seguindo apenas regras simples, conseguem sobreviver em bandos, encontrando comida e fugindo de inimigos, o que não conseguiriam se estivessem sozinhos. Ele comenta o caso das renas fugindo de lobos. A rena mais próxima do lobo, corre quando avista o inimigo. As outras, ao ver alguém correr, correm também (sem saber motivo, sem saber para onde). Cada uma corre para um lado, em direções contrárias e diversas, sem coordenação e sem aviso central. Com isto, o lobo não sabe a quem seguir e fica confuso, acabando por não conseguir capturar nenhuma vítima.

Outro termo utilizado com significado semelhante é "Inteligência Coletiva", proposto por Pierre Lévy. Ele tem sido usado em diferentes aplicações, mas sempre tendo em comum a ideia de que “o todo é mais que a mera soma das partes”, ou seja, várias partes integradas podem realizar um objetivo que nenhuma parte conseguiria em separado (Lévy, 1998). Este também é o fundamento do conceito de Sinergia, da Teoria Geral de Sistemas. Por exemplo, a molécula de água (H2O) é formada por dois átomos de Hidrogênio e um átomo de Oxigênio. Hidrogênio e Oxigênio são gasosos em seu estado natural; se olharmos somente as partes, tenderemos a acreditar erroneamente que o estado natural da água é gasoso. A ideia de Sinergia é que elementos em conjunto podem fazer mais que cada um em separado se estiverem atuando de forma integrada (exemplo: mover uma pedra).

9.1      Premissas para Sabedoria ou Inteligência das Multidões

Surowiecki (2004) propõe 4 premissas para a Sabedoria das Massas:

1.         Diversidade de opiniões: cada um sabe uma parte do todo e um complementa o outro;

2.         Independência: opiniões individuais não devem ser influenciadas por outras opiniões;

3.         Descentralização: experiências locais (individuais) ajudam no contexto global;

4.         Agregação: deve haver um mecanismo para juntar as decisões individuais numa decisão coletiva.

Wolpert and Tumer (1999) veem 4 características principais num sistema de inteligência coletiva:

1.         Há vários agentes (ou processadores) atuando de forma concorrente, realizando ações que afetam os demais;

2.         Há pouca ou nenhuma comunicação centralizada, sendo que cada agente se comunica com alguns poucos agentes, de formas diferentes;

3.         Há pouco ou nenhum controle centralizado, sendo que cada agente controle ou influencia outros agentes de formas diferentes, mas não há um agente central controlador de todo o sistema;

4.         Existe um objetivo bem especificado, que é o foco do comportamento de todo o sistema.

9.2      Inteligência em Insetos Sociais

A inteligência coletiva acontece na prática em insetos sociais como formigas e abelhas e outros tipos de animais que andam em bandos.  Colônias de insetos sociais são grupos de indivíduos que vivem juntos e se reproduzem como uma unidade. A colônia representa um nível de organização acima dos organismos individuais com suas próprias características morfológicas, comportamento, organização interna e padrão de desenvolvimento. Os modelos mais recentes tratam as colônias como um sistema descentralizado e auto-organizado cujo comportamento emerge da ação e decisão dos indivíduos, com ativa cooperação e sem uma comunicação central explícita. Esta é a chamada Inteligência de Enxames (Swarm Intelligence), conforme Bonabeau (1999).

Outro caso de inteligência coletiva em formigas é a chamada "stigmergia", a comunicação indireta via ambiente. As formigas seguem feromônios deixados (não intencionalmente) por outras formigas para encontrar comida (Moura e Pereira, 2003). É o mesmo caso de pessoas que entram numa floresta e seguem o caminho mais "pisado" ou com árvores e galhos derrubados para encontrar uma saída.

9.3      Auto-organização

Outro fator característico dos sistemas de inteligência coletiva é a auto-organização. Os componentes do sistema (agentes) são capazes de realizar tarefas complexas mesmo sem uma coordenação central e sem um plano previamente elaborado, mas unicamente através da inteligência individual, da comunicação e da integração de tarefas menores.

Miller (2007) comenta o exemplo de formigas que conseguem definir o número suficiente de indivíduos para encontrar e trazer comida ao formigueiro (uma espécie de equilíbrio para atingir o objetivo geral.

Outro exemplo de auto-organização é encontrado nas abelhas. Elas utilizam um espécie de votação para decidir o melhor lugar para um nova colmeia e sem nenhum tipo de controle central (a Rainha não interfere). Quando um grupo de 15 abelhas se reúne ao redor de um lugar, é porque o lugar já foi escolhido (Miller, 2007). As abelhas também usam a coletividade e a troca de informações para decidir qual a melhor fonte de néctar.  Elas viajam até 10 km longe da colmeia para coletar néctar e retornam com informações sobre a fonte de néctar (direção, distância e qualidade da fonte de néctar). Elas utilizam a dança para recrutar novas abelhas para aquela fonte (Camazine et al, 2003).

Handl e Meyer (2007) citam o experimento com agrupamento de resíduos feito por formigas (Ant-based clustering). Num local onde há resíduos de corpos, de larvas e de areia misturados, as formigas conseguem organizar a "bagunça" agrupando os resíduos corretamente. Elas fazem isto observando o que as outras estão fazendo. No início, o processo é aleatório, com as formigas colocando as partes em qualquer lugar. Mas a observação dos indivíduos próximos ajusta o resultado, e as formigas vão juntando partes semelhantes em pequenas pilhas e corrigindo eventuais enganos.

O interessante na auto-organização destes animais é que cada um sabe o que tem que fazer e qual é o objetivo comum. Se todos atingirem seus objetivos individuais, o objetivo do grupo será atingido.

A Inteligência Coletiva está fortemente calcada no fundamento de que cada indivíduo só tem parte do conhecimento e a inteligência está distribuída entre os elementos do grupo. Este é também o princípio dos sistemas multiagente inteligentes da Inteligência Artificial. Imagine alguém tentando controlar o trânsito em uma grande cidade. Não há como olhar todas os cruzamentos, mesmo numa sala central com diversas câmeras. Pior ainda tenta sincronizá-las. Mas se cada sinaleira for inteligente o suficiente para saber se há carros passando em cada direção e qual a velocidade (através de sensores), ela poderá comunicar-se com outras sinaleiras e trocar informações. Assim, poderá manter uma direção aberta por mais tempo, se há carros vindo em sua direção e se não há engarrafamento mais adiante. Ou poderá segurar o tráfego em caso contrário. Poderá até mesmo indicar desvios por ruas menos movimentadas, caso receba tal informação de outras sinaleiras.

9.4      Avaliação de confiabilidade de fontes de informação

Certa vez, eu fiz um experimento. Desejando saber a idade com que Getúlio Vargas morreu, fui para a Web. Em vários locais (a maioria), havia a data de falecimento em 24/08/1954. O Globo Online falava em “A morte de Getúlio Vargas: 23/08/2004”.

Sobre o nascimento, encontrei várias divergências. No site do Partido Democrático Trabalhista (PDT), havia a seguinte informação: 1883-1954. No Yahoo Answers, alguém colocou: 19/04/1882. No site do Objetivo (roteiro para estudos), 19/04/1883. No site do Senado, 19/04/1882. A maioria apontava a data de nascimento como 19/04/1882.

Se eu tivesse que responder esta questão numa prova, eu seguiria a maioria.

Aí confirmei a minha impressão na Wikipedia, onde encontrei as seguintes informações:

–        Nascimento: São Borja, 19 de abril de 1882.

–        Morte: Rio de Janeiro, 24 de agosto de 1954.

O Google usa um raciocínio parecido para determinar quais os sites mais importantes sobre um tema (e colocá-los no topo dos resultados orgânicos de buscas). As páginas mais apontadas vão para o topo do ranking, pois são consideradas as autoridades no assunto, uma vez que outras páginas sobre o mesmo assunto apontam para elas.

Crossan (1994) utilizou uma metodologia semelhante na sua tese e livro sobre “O Jesus Histórico”. Para determinar se um fato descrito sobre Jesus era verdadeiro, ele verificava se o fato tinha sido comentado em duas ou mais fontes independentes.

9.5      Web 2.0

Web 2.0 é um termo criado por Tim O'Reilly (2005) para designar um novo tipo de plataforma, uma segunda geração de comunidades e serviços na Internet, como por exemplo, Wikis, aplicativos baseados em Folksonomias, blogs e redes sociais. "Hiperlinks são o fundamento da rede; à medida que os usuários adicionam conteúdo e sites novos, esses passam a integrar a estrutura da rede à medida que outros usuários descobrem o conteúdo e se conectam a ele. Do mesmo modo que se formam sinapses no cérebro – com as associações fortalecendo-se em função da repetição ou da intensidade – a rede de conexões cresce organicamente, como resultado da atividade coletiva de todos os usuários da rede".

Apesar das críticas de alguns autores com relação ao significado do termo, a Web 2.0 é sinônimo de colaboração entre pessoas. Muitos sites modernos permitem a construção coletiva do seu conteúdo (Wikipedia, Wikimapia, Flickr, Delicious, etc.). Os defensores acreditam que a construção de conteúdos baseada na colaboração pode gerar conteúdos de maior qualidade além de quantidade em pouco tempo (produtividade).

Em 2005, a revista Nature publicou um artigo comprovando que a Wikipedia tem qualidade semelhante à da Enciclopédia Britânica (Giles, 2005).

Simulação social e Comportamento de Multidões

Entender o comportamento de multidões é um desafio. Conforme a teoria de Herbert Simon (1972), o ser humano toma decisões sob uma Racionalidade Limitada à informação disponível, à capacidade cognitiva das mentes e ao tempo disponível. Na maioria das vezes não vale a pena (pelo custo ou tempo) coletar todas as informações necessárias para tomar uma decisão. Por exemplo, se uma pessoa quiser comprar um sapato, pensará em verificar na cidade qual a loja com o preço mais barato. Entretanto, se for avaliar o preço de cada loja, ao terminar o processo, terá levado tanto tempo que os primeiros preços consultados já poderão ter sido alterados e o custo total de deslocamentos e perda de tempo não valerá o desconto que conseguir. É impossível que o indivíduo conheça todas as alternativas para uma decisão e que possa avaliar todas as suas consequências. A tendência do ser humano é simplificar as escolhas. Isto quer dizer que não temos como saber se a decisão tomada foi a mais acertada antes de tomá-la; somente após saberemos se deu certo ou não. E mesmo tendo alcançado êxito, talvez não tenhamos certeza se foi a melhor alternativa.

Em geral então, as pessoas procuram diminuir a incerteza das decisões mas assumem certos riscos pela racionalidade limitada. Por exemplo, se alguém quiser traçar uma rota de fuga em caso de incêndio num prédio, talvez não consiga avaliar todas as alternativas possíveis (local de início do fogo, quantidade de pessoas, etc.). E no momento da situação de incêndio, o ser humano tem que simplificar ao máximo seu processo de decisão para acelerar as ações. Isto quer dizer que os planos iniciais podem ter sido esquecidos ou terão que ser simplificados. E assim, as atitudes planejadas mudam pela racionalidade limitada. E o ser humano se torna imprevisível.

Neste caso, observar o que a maioria está fazendo, pode ser uma maneira de obter produtividade. Muitas pessoas já conseguiram sair de engarrafamentos simplesmente seguindo um grupo de carros por atalhos desconhecidos. Isto não significa que funcione sempre.

Em outros casos, as pessoas podem pensar que é melhor não seguir a maioria. Por exemplo, num engarrafamento, pode-se pensar em pegar um atalho diferente se todos estão indo por um atalho muito conhecido (que poderá engarrafar também). Nas grandes rodovias pedagiadas, a escolha da cabine de pedágio pode ser assim: as pessoas tendem a se aproximar pelas filas do meio para poder selecionar uma fila menor quando chegarem perto pela observação. As pessoas pensam que, se estiverem na ponta, talvez só possam selecionar uma ou duas cabines ou à esquerda ou à direita, enquanto que chegando pelo meio podem selecionar uma ou duas tanto de um lado quanto de outro, dobrando as possibilidades. Isto faz com que as filas das cabines do meio fiquem maiores. Uma boa escolha seria chegar por uma das pontas, onde as filas estão menores.

Por esta razão, há pessoas planejando o design de locais públicos não pelo estabelecimento de regras ou considerando uma coordenação centralizada, mas simplesmente observando o comportamento das multidões quando atitudes aleatórias e descoordenadas acontecem. Numa situação de incêndio, informações vindas de uma coordenação local não serão ouvidas e talvez nem mesmo os avisos luminosos sejam percebidos.

A entrada e saída de multidões em eventos públicos deve ser pensada como um evento complexo onde pessoas com racionalidade limitada e atitudes diversas agem (como as renas fugindo dos lobos). Dizem que o Coliseu de Roma original, com capacidade para 50 mil pessoas, podia ser evacuado em 3 minutos devido a sua estrutura bem planejada. E naquela época não havia microfones, alto-falantes e avisos luminosos.

Além disto, a ação de uma pessoa acaba por influenciar a decisão dos que estão próximos. Isto pode modificar o comportamento dos outros, que podem imitar ou fazer algo bem diferente. Por vezes, algumas decisões de pessoas pensando no benefício próprio e único podem prejudicar ainda mais o sistema. Tomar decisões de forma independente, talvez não seja a melhor alternativa, conforme a teoria do Equilíbrio de John Nash. Talvez a melhor alternativa para todos seja cada um “perder” um pouco de algo para todos “ganharem”. As técnicas relativas à Teoria dos Jogos ajudam a entender os resultados nestes tipos de sistemas complexos.

9.6      Crowdsourcing

O termo lançado por Jeff Howe e Mark Robinson (Wired Magazine, Junho de 2006) se refere a uma chamada aberta para realizar uma função que deveria ser feita internamente. A ideia é que o público possa participar com opiniões, sugestões e mesmo com a escolha de melhores alternativas. Por exemplo, os responsáveis pelo salgadinho Doritos fizeram um concurso para receber sugestões de propagandas. Reuniram as melhores ideias e fizeram a peça publicitária que foi ao aro no Super Bowl americano. A empresa GoldCorp Challenge distribuiu para geólogos dados geológicos para que examinassem e dessem pareceres. A reunião das informações ajudou a empresa a resolver um problema específico.

As etapas do Crowdsourcing são:

1.      Postar um problema no meio público;

2.      Receber sugestões de soluções vindas de diversos indivíduos;

3.      Recompensar algumas ideias;

4.      Utilizar as ideias para benefício da empresa.

É diferente de Open Innovation, que é feito de forma mais organizada e entre empresas.

9.7      Memes

O termo cunhado em 1976 por Richard Dawkins no seu bestseller "O Gene Egoísta" é hoje utilizado amplamente nas redes sociais. Ele se refere à distribuição e replicação de informações pelas redes e são também considerados elementos chave no marketing viral (que passa de boca-a-boca).

Para Dawkins, o meme é para a memória o análogo do gene na genética. É uma unidade de informação que se multiplica de cérebro em cérebro, ou entre locais onde a informação é armazenada (como livros.

O meme é o meio como a Sabedoria das Massas se difunde (e pode auto-propagar-se), contagiando outras pessoas. Podem ser ideias ou partes de ideias, línguas, sons, desenhos, capacidades, valores estéticos e morais, ou qualquer outra coisa que possa ser aprendida facilmente e transmitida enquanto unidade autônoma. A Memética é a área que estuda os modelos evolutivos da transferência de memes.

Alstott e parceiros (2013) publicaram um artigo onde investigam a velocidade das mobilizações feitas por redes sociais, chegando a conclusões sobre o que influencia (país de origem, sexo de quem posta e de quem recebe, idade, etc.).

Os fenômenos conhecidos como Flash MOB e as manifestações populares pelo mundo todo no ano de 2013 são organizados através da Internet, pela difusão viral, de uma pessoa para outra. As facilidades das redes sociais para encontrar amigos antigos, criar novos relacionamentos virtuais e disseminar informação aceleram as mobilizações.

"O que muda atualmente é que os cidadãos têm um instrumento próprio de informação, auto-organização e automobilização que não existia. Antes, se estavam descontentes, a única coisa que podiam fazer era ir diretamente para uma manifestação de massa organizada por partidos e sindicatos, que logo negociavam em nome das pessoas. Mas, agora, a capacidade de auto-organização é espontânea. Isso é novo e isso são as redes sociais. E o virtual sempre acaba no espaço público. Essa é a novidade. Sem depender das organizações, a sociedade tem a capacidade de se organizar, debater e intervir no espaço público." (Manuel Castells)

Há o lado bom disto tudo, mas tais ferramentas também podem acelerar erros como a difamação e o julgamento precipitado de pessoas.

9.8      Query mining e outras aplicações

A Sabedoria das Massas também está presente na análise de consultas feitas em mecanismos de busca (query mining). Ela ajuda a identificar as palavras mais usadas em conjunto, para sugerir expansões de consulta (reformular consultas acrescentando outras palavras, para dar maior precisão). Spink et al. (2001) analisaram estatisticamente diversas consultas feitas em mecanismos de busca e chegaram às seguintes conclusões:

–        o número médio de consultas por sessão é de 4,86;

–        usuários utilizam de 2 a 3 termos na consulta (média de termos por consulta = 2,7);

–        52% das consultas em mecanismos de busca são reformuladas;

–        32,5% das consultas modificadas sofreram alterações nos termos submetidos, mas não no número total de termos;

–        41,6% das consultas modificadas incluíram termos novos;

–        25,9% das consultas modificadas excluíram termos.

Facebook, Twitter, Yahoo e Google também utilizam análises estatísticas sobre consultas, links mais clicados, postagens mais difundidas, etc. Isto permite fazer melhores recomendações, melhorar o ranking de resultados a consultas, sugerir termos, etc. O Yahoo analisa os links mais clicados para descobrir consultas semelhantes, encontrar definições de conceitos, identificar sinônimos e tags (descritores de páginas) e até mesmo para analisar a Economia de um país. Há vários trabalhos de Baeza-Yates descrevendo tais estudos.

As sugestões de correções ortográficas do Google também usam princípios semelhantes. E mesmo nós, se estamos em dúvida sobre duas formas de escrita de uma palavra, consideramos como certa aquela que é usada por mais pessoas (basta colocar as formas divergentes como busca no Google e verificar quantas páginas há com cada palavra). Até para nomes próprios isto funciona. Há também tradutores automáticos baseados em estatística e não em análise linguística. Eles comparam textos originais com traduções feitas por pessoas e utilizam como traduções para um trecho de frase original, os trechos que mais aparecem nas traduções.

O Google Scribe é capaz de escrever um texto sozinho, somente pela análise estatística da sequência de palavras. Usando redes de Markov, o Google mapeou a probabilidade de palavras seguirem outras. Assim, se você iniciar uma frase em inglês com uma palavra, ele sugere por probabilidade qual a próxima a ser usada. É também o mesmo procedimento na escrita de celulares e o que ajuda o físico Stephen Hawking a montar suas frases rapidamente, já que não pode digitar nem falar.

Os filtros de spam também usam a Sabedoria das Massas para identificar o que é spam. Por isto é importante o botão "reportar spam" nos serviços de Webmail.

9.9      Prever futuro ou Entender presente

Estudos sobre Sabedoria das Massas ou Multidões (Wisdom of Crowds) também possuem tal pretensão. Observando-se o que a maioria das pessoas está fazendo, seria possível prever resultados ou entender o que está acontecendo. Por exemplo, o Google Trends é usado para monitorar epidemias nos EUA. Quando há muitas pesquisas no Google, vindas de uma mesma região, por palavras-chave relacionadas a uma determinada doença, isto significa que o número de casos desta doença está aumentando nesta região. Há um experimento do Google (http://www.google.org/flutrends/br/#BR) para monitorar casos de gripe. O artigo de Dugas et al. também trata do mesmo assunto.

A análise de redes sociais virou uma maneira fácil de observar as multidões. Um artigo de 2011 (Bollen et al.), conseguiu provar a correlação entre o tipo de humor nas postagens do twitter e o índice Dow Jones da bolsa de valores americana. Outros artigos provaram ser possível prever receitas de filmes, aumento no número de turismo e mesmo prever eventos futuros analisando postagens ou buscas (Asur et al. 2010; Mishne, 2006; Radinsky & Horvitz, 2013; Choi & Varian, 2012).

A grande aplicação da Sabedoria das Massas ou Inteligência Coletiva é que os indivíduos conseguem repetir o que já foi feito de bom pela coletividade e evitam o que foi feito de errado. E isto pressupõe que as próximas decisões serão melhores.

9.10  Dúvidas sobre a Sabedoria das Massas

Um conjunto de crianças saberia responder perguntas tão bem quanto um adulto sozinho ? Nem é necessário fazer experimentos para saber que isto não funciona. Por outro lado, a Sabedoria das Massas conseguiriam o mesmo resultado que especialistas reunidos (como no Método Delphi) ? Dizem que os especialistas tendem a excluir certos conhecimentos e por isto podem levar a discussão (e consequentemente os resultados) para uma alternativa condicionada ou influenciada; o tal do viés (bias em inglês). Experimentos têm demonstrado que grupos de pessoas com habilidades variadas são melhores para resolver problemas do que grupos com somente especialistas de uma área. E aí é que talvez pessoas não especialistas possam levar o processo de investigação ou decisão para caminhos ainda não pensados e gerar uma solução nova e criativa. Dizem que a estratégia do jovem campeão mundial de xadrez Magnus Carlsen é justamente utilizar jogadas não previstas pelo seu adversário. Em geral, os jogadores de xadrez estudam vários jogos e aprendem as diferentes jogadas. Isto faz com que possam calcular melhor o que pode acontecer (20 jogadas à frente, por exemplo), depois que uma peça é movida. A estratégia do jovem norueguês é usar jogadas que não se encaixam nesta Sabedoria das Massas e desconcertar o oponente (que não saberá prever o que o jovem irá fazer em seguida).

Sabedoria das Massas também não é consenso. Nelson Rodrigues dizia que “o consenso é burro”. Se todos pensarem igual, não teremos muitos avanços científicos. A dialética era uma técnica importante para a evolução filosófica dos gregos antigos. Steven Johnson constatou que é preciso haver colisão de ideias para que inovações aconteçam. Cada pessoa só possui uma parte da ideia completa. Por isto, salas de cafés e comunicações por tecnologias de redes podem acelerar o encontro das partes para formar uma ideia melhor, mais completa.

A troca de informações pode acelerar o que a Sabedoria das Massas já proporciona. Ela aumenta o conhecimento individual e consequentemente o conhecimento coletivo (pela colaboração ou cooperação). Decisões coletivas devem gerar resultados melhores que decisões individuais. Por exemplo, foi feito um experimento com diversos grupos de pesquisa para "quebra' de uma chave criptográfica. Cada grupo separado só conseguia descobrir até X bits e a quebra de 1 bit adicional começou a demorar muito. Depois que os grupos puderam trocar informações, a quebra de 1 bit adicional ficou mais rápida e conseguiram chegar ao resultado final.

“A voz do povo é a voz de Deus” ? Será ? Há diversas teorias sobre Democracia, defendendo o que funciona e o que não funciona. Alguns falam na Sabedorias das Elites, ou seja, que alguns grupos com poder maior poderiam favorecer seus interesses, influenciando as massas. Além disto, alguns autores apontam que decisões em grupo tendem a deixar as pessoas mais extremistas em seus pontos de vista.

E há quem fale na Tolice das Massas ((Foolishness of Crowds; Folly of Crowds), para explicar fenômenos como a caça às bruxas na Idade Média e a ascensão de Hitler. Em 1841, Charles Mackay escreveu um livro sobre o assunto: "Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds". Nestes casos, pode nem haver manipulação de um Big Brother que centraliza as decisões ou tudo vê.

O famoso experimento com macacos representa bem o comportamento que humanos também podem ter, condicionados pelo meio e pelas multidões. Um grupo de 5 macacos foi enclausurado numa jaula. Num lugar alto, colocavam comida. Quando algum macaco tentava pegar a comida, todos levavam choque. Depois de um tempo, os macacos aprenderam que não deviam tentar subir para pegar comida, mesmo estando com fome. Quando um tentava pegar comida, os outros batiam neste mesmo sem levar choque. Aí trocaram um macaco. O novo não sabia da história e tentava pegar comida. Nisto, os "antigos" macacos batiam nele (mas o choque não era dado). Mais um foi trocado e o mesmo acontecia. Depois de um tempo, todos os 5 macacos originais haviam sido trocados. Os 5 restantes seguiam a mesma regra, de bater em quem tentava pegar comida, mesmo nunca tendo recebido o choque. E faziam sem saber por quê.

Irving Janis (1972) discute a pressão do grupo sobre o indivíduo, através da sua teoria conhecida como "Groupthinking".  A pressão para um grupo chegar rapidamente a uma decisão de consenso é tamanha que inibe indivíduos de se manifestarem com dúvidas ou opiniões contrárias. Então o indivíduo acaba concordando para evitar conflitos ou mesmo para não ser considerado ridículo. Isto faz com que grupos tomem decisões precipitadas ou irracionais, sem que haja uma avaliação mais profunda da situação. A moda e o bullying na escola são expressões deste tipo de comportamento.

As loucuras que acontecem nos mercados econômicos e nas bolsas de valores também são resultados dos comportamentos complexos das multidões. Muitas vezes não há uma explicação lógica para a correria de venda ou compra nos mercados. Simples boatos podem se difundir rapidamente e levantar medo na população, gerando comportamentos ilógicos de indivíduos e levando as massas para direções inesperadas.

Carolina Bezerra fala do fenômeno conhecido como "lock-in", que explica o aprisionamento a uma tecnologia devido à sua maior difusão (uso pela maioria) apesar de existir algo melhor. Foi assim com o teclado tipo QWERTY, foi assim que a tecnologia VHS suplantou Betamax e razão também porque o Google comprou o Youtube mesmo tendo o Google Vídeos.

10     PATENTES COMO CONHECIMENTO EXPLÍCITO

Um dos indicadores de inovações mais utilizado é o número de patentes registradas. O melhor indicador mesmo é a receita gerada pelas inovações. Mas as patentes são importantes porque geram receitas ao país na forma de royalties. É claro que nem todas as patentes geram receitas. Segundo Basalla (1988), estima-se que 50% das patentes não chegam a ser utilizadas. Mas ainda assim, é uma das formas que se tem de receber dinheiro de outros países. Segundo Chang (2004), a proteção à propriedade intelectual é um dos mais poderosos instrumentos do desenvolvimento econômico.

As patentes são uma forma bastante comum de armazenamento de conhecimento explícito. Entretanto, a patente, após ser registrada, se torna um conhecimento público. O objetivo das patentes é proteger invenções, principalmente permitindo ao inventor obter retorno pelo custo e esforço dispendidos no desenvolvimento da invenção. Isto tende a incentivar a inovação, uma vez que custos e esforços investidos na invenção não se percam com cópias desautorizadas. Por outro lado, a patente permite a difusão da invenção, para que outros utilizem pagando royalties. Segundo Macedo e Barbosa (2000), a patente parece contraditória, pois protege o inventor mas também o desafia a facilitar a o uso da invenção por terceiros.

O sistema de patentes iniciou no século XV em Veneza, segundo Clark (2007), quando artesãos estrangeiros com conhecimento especializado foram atraídos para o local. Para que pudessem vir, seu conhecimento precisava ser protegido. Antes mesmo da Revolução Industrial, o mundo já sentia a necessidade de impor direitos de propriedade, especialmente para proteger os resultados dos grandes inovadores. Segundo Chang (2004), outros países logo depois de Veneza também implantaram sistemas de patentes: Inglaterra em 1623, França em 1791, EUA em 1993, Áustria em 1794, Rússia em 1812, Espanha em 1820, Bélgica e Holanda em 1817, Portugal em 1837, Prússia em 1815 e Japão em 1885.

No Brasil, Petrobrás e Unicamp são as que mais fazem pedidos de patente.

10.1  O que é uma patente ?

O INPI (Instituto Nacional de Propriedade Industrial) define patente como:

“Um título de propriedade temporária sobre uma invenção ou modelo de utilidade, outorgados pelo Estado aos inventores ou autores ou outras pessoas físicas ou jurídicas detentoras de direitos sobre a criação. Em contrapartida, o inventor se obriga a revelar detalhadamente todo o conteúdo técnico da matéria protegida pela patente”.

A concessão da patente é um ato administrativo declarativo, ao se reconhecer o direito do titular, e atributivo (constitutivo), sendo necessário o requerimento da patente e o seu trâmite junto à administração pública.

Patente é resguardada pelo Direito de Propriedade Industrial, concedido ao titular de tecnologias industriais e marcas. É diferente de Direito Autoral, concedido aos autores de obras intelectuais como Obras Artísticas, Artigos Científicos, Livros, Programas de Computador (softwares), Circuitos integrados, etc.

10.2  Características Fundamentais das Patentes

O direito de propriedade é limitado temporalmente. Diferentemente de outros sistemas de propriedade, a validade limitada a um determinado período de tempo, permite que após o transcurso desse período a patente caia em domínio público, estando apta para ser usada por toda a sociedade, incentivando o inventor a prosseguir na pesquisa de aperfeiçoamentos, buscando evitar a superação por seus concorrentes.

A patente pressupõe que haja interesse público na divulgação da informação contida no pedido de patente. O interesse público fica preservado na divulgação da informação, permitindo à sociedade o livre acesso ao conhecimento da matéria objeto da patente. Dessa forma, os concorrentes do inventor podem desenvolver suas pesquisas a partir de um estágio mais avançado do conhecimento, promovendo, assim, o desenvolvimento tecnológico do país.

Da mesma forma, empresas podem licenciar patentes existentes para que possam reutilizar componentes para melhoria de produtos ou processos sem a necessidade de ter que refazer todo o processo de invenção ou descoberta.

10.3  Patente Nacional ou Internacional ?

A patente é nacional. Patente internacional não existe, pois a proteção é conferida somente nos países em que a patente foi requerida e concedida. Todavia, se não há a patente internacional, existe a possibilidade de, por intermédio de um único depósito, obter-se o chamado "pedido internacional".

Cada país é soberano para conceder ou não a patente independentemente da decisão em outros países sobre pedidos de patentes correspondentes (art. 4° bis da “Convenção da União de Paris para Proteção da Propriedade Industrial” – CUP, promulgada através dos decretos nº 75.572, de 8 de abril de 1975 e nº 635, de 21 de agosto de 1992).

10.4  Tempo de direitos

No Brasil, a patente de invenção vigora pelo prazo de 20 (vinte) anos e a de modelo de utilidade pelo prazo de 15 (quinze) anos, contados da data de depósito junto ao INPI.

Toda invenção que não estiver protegida por patente no território de um país é de domínio público neste, podendo, portanto, ser livremente usada por qualquer pessoa, sem remuneração aos inventores. Além disso, no Brasil, a patente passa para domínio público quando:

• expira seu prazo de proteção;

• por renúncia do(s) titular(es);

• por falta de pagamento de anuidade;

• por haver sido concedida contrariamente à lei vigente sobre patentes;

• decorridos 2 (dois) anos da concessão da primeira licença compulsória, esta não foi suficiente para prevenir o abuso ou o desuso; e

• desapropriada por questão de segurança nacional ou do interesse nacional.

10.5  Patente de Invenção (PI)

São produtos ou processos que atendam aos requisitos de atividade inventiva, novidade e aplicação industrial. Sua validade é de 20 anos a partir da data do depósito.

Exemplo: Uma invenção relativa a aparelhos telefônicos, em que, inicialmente, resolveu-se o problema da comunicação pela aplicação da ação eletromagnética.

10.6  Modelo de Utilidade (MU)

É um objeto de uso prático, ou parte deste, suscetível de aplicação industrial, que apresente nova forma ou disposição, envolvendo ato inventivo, que resulte em melhoria funcional no seu uso ou em sua fabricação. Trata-se de uma inovação em equipamento ou produto já existente e não protegido por patente. Sua validade é de 15 anos a partir da data do depósito.

Modelo de utilidade é toda disposição ou forma nova obtida ou introduzida em objetos conhecidos, desde que se prestem a um trabalho ou uso prático. A disposição ou forma nova refere-se a ferramentas, instrumentos de trabalho ou utensílios que nele são empregados para aumentar ou desenvolver a sua eficiência ou utilidade. (Requião, 1989).

O modelo de utilidade é uma categoria onde encontramos objetos já conhecidos, que não se caracterizam como novidade absoluta, tais como automóveis, computadores, móveis e outros, modificados em sua forma de maneira a desempenharem melhor a função a que se destinam.

Exemplo: A modificação de forma e estrutura de um aparelho telefônico inicialmente utilizado, em que a modificação consistiu em integrar o transmissor e o receptor numa só peça, visando seu uso prático.

O MU pressupõe a preexistência do objeto que ele visa melhorar.

Exemplo: dobrinha sanfonada existente em canudos para sucção de líquidos. Uma simples adaptação protegida por MU porque, ao permitir que o canudo fosse flexionado, melhorou a sua utilização, especialmente por crianças, doentes e pessoas com problemas de movimentação.  De forma geral, a proteção conferida pelo MU não deixa de existir pelo simples fato de alguém alterar a sua forma, tamanho ou material, a menos que essa alteração dê ao objeto outro aspecto utilitário, diferente daquele protegido pelo MU existente.

Não se pode patentear um processo como Modelo de Utilidade, somente como Patente de Invenção.

10.7  Desenho Industrial (DI)

É uma modalidade de proteção distinta das patentes e, também, das marcas. Consiste em modificações na forma estética. Sua propriedade é concedida através de um certificado de registro, com validade de dez anos contados da data do depósito do pedido no INPI, podendo esse prazo ser prorrogado por mais três períodos de cinco anos consecutivos, a requerimento do titular. O DI, diferentemente do MU, não está voltado para o aspecto funcional ou utilitário do produto, mas sim para sua forma estética.

10.8  Diferença entre invenção, descoberta e modelo de utilidade

Um exemplo que permite identificar e ressaltar as diferenças entre os tipos de proteção é a evolução do telefone, como apresentado na Figura 55. Em 1876, foi concedida a Graham Bell a patente de invenção (PI). Uma modificação na forma do aparelho (MU) foi feita visando uma melhor funcionalidade, separando o dispositivo transmissor do receptor, e gerando um modelo de utilidade. Uma modificação apenas na forma plástica gerou um desenho industrial (DI).

Figura 55: Diferença entre invenção, descoberta e modelo de utilidade

10.9  Legislação sobre Patentes

    Lei nº 3.470/1958

–    Altera a legislação do Imposto de Renda

    Portaria nº 436/1958 do Ministério da Fazenda

–    Estabelece limites de dedução por atividade

    Lei nº 4.131/1962

–    Disciplina o investimento estrangeiro e remessas

–    Impede remessa e dedução de royalties da filial e da subsidiária a sua matriz no exterior

    Lei nº 4.137/1962

–    Regula a repressão ao abuso do poder econômico

    Lei nº 4.506/1964

–    Dispõe sobre o Imposto de Renda

–    Impede a dedução das despesas  com royalties e assistência técnica da subsidiária à sua matriz no exterior (artigos 52 e 71)

    Lei 5.648/1970 - criação do INPI

    O Instituto tem por finalidade principal executar, no âmbito nacional, as normas que regulam a propriedade industrial, tendo em vista a sua  função social, econômica, jurídica e técnica (Art. 2º)

    Lei da Propriedade Industrial - Lei nº 9279/1996 (alteração da Lei de criação do INPI)

    Lei de Proteção de Cultivares, Lei 9456/1997

    Aprovação da Nova Lei de Software - Lei nº 9609/1998.

    Lei de Inovação

–    Lei 10.973/2004

–    Incentivos à inovação e à pesquisa científica e tecnológica no ambiente produtivo

–    Estímulo à participação das ICTs no processo de inovação

–    Estímulo à inovação nas empresas

–    Estímulo ao inventor independente

    Lei do Bem

–    Lei 11.196/2005 Incentivos fiscais à inovação tecnológica

10.10  Procedimentos para o pedido de patentes

Segundo o INPI, estes são os passos para a solicitação de uma patente no Brasil.

Busca Prévia: A busca prévia é necessária para verificar a viabilidade do pedido de patente. A busca não garante a concessão do pedido, mas permite identificar outros pedidos que possam inviabilizar o pedido do privilégio. Este é o momento de avaliar o estado da técnica sobre o produto a ser patenteado.

Depósito: O pedido de patente é requerido através de formulário próprio, no qual são prestadas informações sobre o inventor e sobre sua criação. O relatório técnico deve descrever detalhadamente o produto ou o processo a ser patenteado, bem como as reivindicações de proteção desejadas. Após protocolar o pedido de patente, em cerca de 60 dias deve sair a primeira publicação na Revista da Propriedade Industrial (RPI) para oficializar o pedido e informar o número de processo.

A patente permanece em sigilo pelo prazo de 18 meses, quando então o Instituto Nacional de Propriedade Industrial - INPI publicará o pedido, informando o nome do requerente e o resumo da proteção requerida. A partir deste momento, o conteúdo do pedido de patente torna-se de domínio público, podendo ser consultado por terceiros junto ao INPI.

Exame: Após a publicação do pedido de patente (ocorrida após os 18 meses), deve ser recolhida taxa para o exame da patente. Caso não ocorra este requerimento, a patente será arquivada. O examinador da patente pode requerer ainda outras informações durante o julgamento, na forma de exigências, que deverão ser cumpridas para a obtenção do privilégio.

Concessão do privilégio: Atualmente, o prazo médio de julgamento de patentes tem sido de aproximadamente 5 anos, desde a data de depósito. A proteção conferida pela patente será contada desde o momento do pedido, sendo de 20 anos para a patente de invenção e de 15 anos para a patente de modelo de utilidade.

Documentação necessária:

- cópia de identidade e CPF do inventor

- cópia de comprovante de residência

- informações sobre a invenção

- fotos ou desenhos da invenção

- procuração específica para atuação no INPI

- contrato de prestação de serviços fornecido por nossa empresa

10.11  Custos para encaminhamento de patentes

1. Busca de patentes

Há necessidade de realizar busca no banco de patentes, a fim de verificar a viabilidade do pedido de patente. Esta busca não garante a concessão da patente, mas informa sobre pedidos anteriores e sobre o estado da técnica, evitando que seja solicitada patente sem condições de concessão.

2. Depósito do pedido de patente

O pedido de patente compreende a elaboração de relatório, onde será descrito clara e suficientemente o objeto ou o processo que se pretende patentear. Este trabalho é realizado por engenheiro especialista em patentes. O pedido será notificado na Revista da Propriedade Industrial (RPI) após 90 dias do depósito e permanecerá em sigilo até 18 meses, quando então será publicado o pedido com resumo de relatório.

3. Publicação antecipada

Há condições de solicitar a publicação antecipada do pedido de patente.

4. Exame da patente

Após a publicação do pedido, e até prazo de 36 meses da data do depósito da patente, deverá ser recolhida a taxa para o exame da patente, sem o qual a patente será arquivada.

5. Anuidades de pedido

O pedido de patente está sujeito ao pagamento de retribuição anual. O pagamento deve ser feito nos primeiros 90 dias do início do 3º ano, desde a data do depósito.

6. Expedição de carta patente

Deve ser paga após o deferimento da patente (aproximadamente 7 anos).

7. Anuidades de patente

Após a concessão da patente e durante sua vigência, deverão ser pagas anuidades para a manutenção do privilégio. O valor depende do ano de vigência

10.12  Tempo para receber patente

Pode levar de 8 a 10 anos para que a patente seja conseguida. Por isto, muitas empresas no Brasil não se interessam por pedir patentes, já que, ao receber o direito da patente, a tecnologia já mudou.

10.13  Transferência de Tecnologia

É o processo através do qual um conjunto de conhecimentos, habilidades e procedimentos aplicáveis aos problemas da produção são transferidos, por transação de caráter econômico, de uma organização a outra, ampliando a capacidade de inovação da organização receptora

Além de proteger os seus ativos, é possível que você queira licenciá-los para uma empresa. Ou então obter uma licença para impulsionar seu negócio. Para que estas transações sejam seguras e permitam até envio de royalties para o exterior, existem contratos que devem ser averbados/registrados no INPI. Os contratos incluem desde licenciamento de patentes, desenhos industriais e uso de marca até assistência técnica e know-how. Sem contar as franquias, cujo registro, embora seja opcional, garante um acordo seguro e confere validade perante terceiros. Estes são os assuntos a serem explicados neste tópico.

TRANSFERÊNCIA Ε LICENÇA DE DIREITOS

A patente é um ativo de seu titular, podendo ser usada, usufruída, alugada e vendida como qualquer outro ativo. Entretanto, por ser intangível, é regida por algumas regras próprias.

Transferência. A venda de uma patente é a transferência integral de seus direitos, podendo assim haver também transferências parciais de direitos. Há, ainda, a hipótese relacionada a um pedido, quando o objeto negociado refere-se unicamente às expectativas de direitos.

Licença. Sendo a mais usual negociação, denomina-se licença a permissão concedida pelo titular a terceiros, para que estes usem total ou parcialmente os direitos de sua patente ou de um pedido. Por ser clara e distinta explicitamente regulada por lei, a patente é também o mais adequado objeto para transferir tecnologia, ou seja, para fornecer a terceiros os conhecimentos técnicos necessários à produção de determinada mercadoria, considerando que o licenciante e o licenciado têm, assim, melhor proteção dos direitos licenciados. Além disso, na maioria dos países desenvolvidos, os pagamentos de impostos devidos pela licença tendem a ser menores do que outros objetos de negociação, como os segredos de negócio (trade secrets).

10.14  Formas de transferência de tecnologia

Contrato de cessão

Transferência de titularidade do direito de propriedade intelectual

Contrato de licenciamento

Uso do Direito de Propriedade Intelectual de forma exclusiva ou não

Contrato de Transferência de Tecnologia

Fornecimento de informações não amparadas por direitos de propriedade industrial e Serviços de Assistência Técnica

10.15  Tipos de contratos para transferência de tecnologia

Licença para exploração de patente e desenho industrial: contratos para autorizar a exploração por terceiros do objeto de patente, regularmente depositada ou concedida no país e pedido de desenho industrial, identificando direito de propriedade industrial.

Licença para uso de Marca: contrato que se destina a autorizar o uso efetivo, por terceiros, de marca regularmente depositada ou registrada no país.

Fornecimento de Tecnologia: contrato que estipula as condições para a aquisição de conhecimentos e de técnicas não amparados por direitos, incluindo conhecimentos e técnicas não amparados por propriedade industrial depositados ou concedidos no Brasil (know how).

Serviços de Assistência Técnica e Científica: Contratos que estipulam as condições de obtenção de técnicas, métodos de planejamento e programação, bem como pesquisas, estudos e projetos destinados à execução ou prestação de serviços especializados.

Nestes contratos será exigida a explicitação do custo de homem/hora detalhado por tipo de técnico, o prazo previsto para a realização do serviço ou a evidenciação de que o mesmo já fora realizado e o valor total da prestação do serviço, ainda que estimado.

Licença para exploração de patente e desenho industrial: contratos para autorizar a exploração por terceiros do objeto de patente, regularmente depositada ou concedida no país e pedido de desenho industrial, identificando direito de propriedade industrial.

Para solicitar a licença compulsória de uma patente, é preciso apresentar: uma GRU paga; uma petição de tecnologia requerendo a licença; e documentos que justifiquem o pedido de licenciamento compulsório, como um estudo de mercado que comprove a exploração deficiente do objeto da patente. O solicitante deverá possuir auto-suficiência para exploração deste objeto.

Neste caso, o processo é o seguinte: a partir da publicação do pedido na Revista da Propriedade Industrial (RPI), o detentor da patente terá 60 dias para apresentar contra-argumento. Após esta etapa, o INPI tem 30 dias para examinar o pedido. A decisão poderá sofrer recurso administrativo.

Licença para uso de Marca: contrato que se destina a autorizar o uso efetivo, por terceiros, de marca regularmente depositada ou registrada no país.

Franquia: envolve serviços, transferência de tecnologia e transmissão de padrões, além de uso de marca ou patente. O franqueado deverá comprovar conhecimento da Circular de Oferta, que é um documento produzido pelo franqueador, conforme artigo 3º da Lei de Franquia (nº 8955/1994). A Circular de Oferta deverá conter o histórico resumido da empresa, balanços e demonstrativos financeiros da empresa, perfil do “franqueado ideal”; situação perante o INPI das marcas ou patentes envolvidas. Ela deverá ser entregue ao franqueado até 10 dias antes da assinatura do contrato.

Fornecimento de Tecnologia: contrato que estipula as condições para a aquisição de conhecimentos e de técnicas não amparados por direitos, incluindo conhecimentos e técnicas não amparados por propriedade industrial depositados ou concedidos no Brasil (Know How).

Serviços de Assistência Técnica e Científica: incluem a obtenção de técnicas para elaborar projetos ou estudos e a prestação de alguns serviços especializados.

Por não caracterizarem transferência de tecnologia, nos termos do Art. 211 da Lei nº 9.279/96, alguns serviços técnicos especializados são dispensados de registro pelo INPI.

10.16  Franquias

A grande finalidade de uma franquia é inventar um negócio e vender o know-how sobre como produzir, servir, administrar e comercializar.

“Franquia empresarial é o sistema pelo qual um franqueador cede ao franqueado o direito de uso de marca ou patente, associado ao direito de distribuição exclusiva ou semi-exclusiva de produtos ou serviços e, eventualmente, também ao direito de uso de tecnologia de implantação e administração de negócio ou sistema operacional desenvolvidos ou detidos pelo franqueador, mediante remuneração direta ou indireta” (art. 2 da Lei 8955/1994 sobre franquias).

Envolve serviços, transferência de tecnologia e transmissão de padrões, além de uso de marca ou patente. O franqueado deverá comprovar conhecimento da Circular de Oferta, que é um documento produzido pelo franqueador, conforme artigo 3º da Lei de Franquia (nº 8955/1994). A Circular de Oferta deverá conter o histórico resumido da empresa, balanços e demonstrativos financeiros da empresa, perfil do “franqueado ideal”; situação perante o INPI das marcas ou patentes envolvidas. Ela deverá ser entregue ao franqueado até 10 dias antes da assinatura do contrato.

Existe o franqueador (que inventa o negócio) e o franqueado que paga licenças e royalties para poder usar a marca e o know-how do negócio.

Exemplos de franquias no Brasil

http://www.terra.com.br/economia/infograficos/franquia/

10.17  Sites e Bases de Dados sobre patentes

No Brasil, a entidade que gerencia os pedidos de patentes é o INPI (Instituto Nacional da Propriedade Industrial). No site do INPI (www.inpi.gov.br), pode-se fazer buscas pelos registros de patentes. As buscas podem ser feitas por nome do depositante, nome do inventor, por palavras no título ou no resumo. E é possível entrar em cada pedido de patente e ver seus detalhes (descrição da patente, inventores, empresa requerente e dados do andamento do processo).

Nos Estado Unidos, base de patentes pode ser acessada no link www.uspto.gov

Ou direto por uma busca no Google.

Na Europa, a base de patentes está disponível em http://worldwide.espacenet.com/

A seguir, mostraremos algumas das funcionalidades disponíveis no site do INPI (link direto em https://gru.inpi.gov.br/pePI/jsp/patentes/PatenteSearchBasico.jsp). Se o link não funcionar, procure por busca de patentes no site.

A Figura 56 mostra a página de buscas por patentes no site do INPI. Pode-se buscar diretamente pelo número do pedido ou protocolo. O recurso mais utilizado é a busca por palavras. Pode-se usar uma ou mais palavras para busca. Basta selecionar a opção correspondente para buscar pelo nome da empresa depositante, pelo nome do inventor ou por palavras no título ou no resumo do pedido de patente.

Figura 56: Página de busca de patentes no INPI

A Figura 57 mostra o resultado da busca com a palavra “google” e a opção de “nome do depositante”. Isto traz todos os pedidos de patentes feitos pela empresa Google no Brasil. Veja que a lista informa cada patente com número do processo, data de depósito e título da patente.

Figura 57: Busca de patentes com “Google” como “depositante”

A Figura 58 mostra os detalhes de um pedido de patente, podendo ser visto o número do pedido, datas (depósito, publicação e concessão, se houver), classificação, título, resumo, nome do depositante, nome do inventor e andamento do pedido.

Figura 58:Tela com detalhes de um pedido de patente no INPI

A Figura 59 mostra um exemplo de resultado de busca de patentes com duas palavras como critério de busca (busca nos resumos das patentes).

Figura 59:Tela exemplo de resultado de busca com as palavras “busca personalizada” dentro do resumo das patentes

11     CULTURA ORGANIZACIONAL

Segundo Winston (2006), o comportamento humano é influenciado por genes (instintos) e pelo ambiente em que vivemos. Nada está pré-definido, apesar de alguns autores acreditarem que não existe livre arbítrio e livre vontade no nosso cérebro. Por outro lado, autores como Dawkins (2007) afirmam que nossos genes servem como predisposição para aprender e adaptar-se a novas situações; os genes são roteiristas de filmes, mas diretor e atores podem mudar rumos. Winston (2006) acredita que nosso desenvolvimento depende da cultura e das pessoas à nossa volta.

Tooby e Cosmides (1992) definem cultura como um conjunto de “práticas de comportamento amplamente distribuídas ou quase universais de grupo, incluindo crenças, sistemas de ideação, sistemas de símbolos significantes ou substâncias informacionais de algum tipo.” A cultura é mantida e transmitida pelo grupo, explicando assim similaridades intra-grupo e diferenças entre grupos. A cultura é replicada de geração para geração, através de aprendizado, podendo ser chamado de socialização. O indivíduo é mais ou menos um receptor passivo da cultura e é produto da cultura.

Para Hofstede (2001), cultura é a programação coletiva da mente que distingue um grupo ou categoria de outro. É um fenômeno coletivo, porque é compartilhado por pessoas que vivem ou viveram no mesmo ambiente social, no qual a cultura foi aprendida. A cultura é aprendida e não herdada; deriva do ambiente social e não dos genes.

Para Hofstede (2001) existem diferentes camadas culturais, sendo que cada pessoa pertence a diferentes grupos ou categorias ao mesmo tempo. As camadas culturais incluem a família, o país, a região onde a pessoa nasceu ou mora, a geração (faixa etária), o gênero (se masculino ou feminino), o nível ou classe social e a cultura organizacional (interna à empresa).

Para Hoftstede (2001, 2011), existem 6 dimensões culturais independentes, associadas às distinções feitas pela sociologia organizacional. Estas dimensões a maior parte das práticas no meio social, especialmente dentro de organizações. Estas dimensões podem ser utilizadas para descrever as culturas organizacionais. As 6 dimensões são:

1. Distância ao Poder: como pessoas e instituições aceitam as diferenças de poder;

2. Anulação da incerteza: como pessoas se relacionam com um futuro desconhecido ou incerto, para estarem ou não confortáveis com isto;

3. Individualismo X Coletivismo: como é a integração e o trabalho conjunto entre indivíduos;

4. Machismo X Feminismo: divisão de papéis entre homens e mulheres;

5. Orientação de longo X curto prazo: relacionada com as escolhas, focadas no presente e passado ou no futuro;

6. Indulgência X limitação: relacionada à gratificação e ao controle de desejos básicos.

Hofstede avaliou e comparou países em cada uma das dimensões. No caso da distância ao poder: o primeiro país do ranking (com maior distância de poder) é a Malásia, seguida de Guatemala, Panamá, Filipinas, México, etc. O está Brasil em 14o lugar, enquanto que EUA está em 38o. Os últimos da lista de Hofstede são Israel em 52o e Áustria em 53o. Culturas com maior distância de poder, fazem distinção entre mais velhos e mais jovens. Aqueles são respeitados e temidos. Os jovens encaram naturalmente a obediência aos mais velhos. A educação está centrada no professor e há uma forte hierarquia. Subordinados esperam ser orientados sobre o que fazer.

Quanto à dimensão individualismo X coletivismo, os países onde as pessoas são mais individualistas são EUA, Austrália, Grã-Bretanha, Canadá, Holanda, Nova Zelândia e Itália. O Brasil encontra-se em 26o lugar. Pessoas de países de língua espanhola são mais colaborativas.

Em outra dimensão, os países com culturas mais machistas são Japão, Áustria, Venezuela, Itália e Suíça. Os menos machistas são: Dinamarca, Holanda, Noruega e Suécia. O Brasil está em 27o lugar.

No que se refere a lidar com a incerteza, os países com maior grau de anulação de incerteza são Grécia, Portugal, Guatemala e Uruguai. O Brasil está em 22o lugar enquanto que Jamaica e Singapura estão lá embaixo na lista. Uma forte anulação de incerteza significa que a incerteza é encarada como algo contínuo contra que se deve lutar. Há mais stress, ansiedade e neuroticismo. Há índices menores de satisfação, bem-estar e saúde. Há mais intolerância com pessoas e ideias. Em termos de educação, os professores são considerados oniscientes.

Quanto à dimensão de orientação, culturas com orientação a longo prazo dão mais importância a eventos futuros do que passados. Procuram olhar para o futuro, aprender com outros países e acreditam que bem e mal dependem das circunstâncias. Já as culturas com orientação a curto prazo acreditam que os eventos mais importantes acontecem no passado ou no presente, que a tradição não deve ser alterada, que as pessoas não devem mudar e que há orientações universais sobre bem e mal. Possuem maior orgulho do país que nas culturas orientadas a longo prazo. Os primeiros países do ranking (com alto grau de orientação a longo prazo) são os asiáticos, entre eles China, Hong Kong, Taiwan, Japão, Coréio do Sul, Índia, Tailândia e Singapura. O Brasil encontra-se em 6o lugar.

11.1  Oriente X Ocidente

Uma das maiores diferenças está entre as culturas de povos do oriente e povos do ocidente. Abaixo segue uma tabela que resume as diferenças entre estas culturas, como exposto pelo documentário produzido e dirigido por Jeong-Ook Lee e escrito por Kim Myung-Jin (2008).

Figura 60: Comparação de cultura de Ocidente X Oriente

Outro modelo para avaliar cultura de países (modelo de Lewis)

http://www.businessinsider.com/the-lewis-model-2013-9

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