INOVAR NO PROCESSO DE AQUISIÇÃO DO CONHECIMENTO ATRAVÉS DA VISÃO PERIFÉRICA: UM SUPORTE PARA O PLANEJAMENTO E GESTÃO 1 Dr. Jorge Magalhães; 2 Dr. Luc Quoniam.

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1 INOVAR NO PROCESSO DE AQUISIÇÃO DO CONHECIMENTO ATRAVÉS DA VISÃO PERIFÉRICA: UM SUPORTE PARA O PLANEJAMENTO E GESTÃO 1 Dr. Jorge Magalhães; 2 Dr. Luc Quoniam 1 Fundação Oswaldo Cruz/Fiocruz – Farmanguinhos. Pesquisador em Saúde Pública – jorgemagalhaes@fiocruz.br 1 Université du Sud Toulon-Var e UNINOVE. Professor de Pós-graduação – mail@quoniam.infojorgemagalhaes@fiocruz.brmail@quoniam.info Contextualização O século 21 é marcado pela geração de informações sem precedentes na história, uma vez que os dados produzidos são inéditos e praticamente instantâneos. Assim, a grande questão que emerge é a capacidade de triagem, tratamento e análise da gama de informações. As bases de dados que existente com os registros desses dados são as mais diversas na Web profunda quanto à visível. Portanto, precisamos de ferramentas específicas para identificação, extração e conversão dos dados essenciais para o mais eficaz diagnóstico possível, como, por exemplo, busca de patentes na saúde pública. Objetivos Montar telão com projeção simultânea de 04 projetores e neles demonstrar redes de informações científicas obtidas do big data de forma explorar aquisição do conhecimento pela visão periférica, como: explorar questões de pesquisa, planejamento e gestão da inovação. Como estudo de caso, analisar a rede de cientistas da saúde pública brasileira e extrair as core competencies que trabalham com a doença dengue. Metodologia Aquisição de telão 4 x 3 m, 4 projetores Qumi, “caneta” interativa, softwares e hardwares que proporcionem a projeção da tela do computador e a imersibilidade direta do telão para o computador. Resultados e Análises 04 projeções realizadas numa única imagem no no telão. A visão periférica proporcionou aumento do espectro de análise em cerca de 4 vezes em relação a 01 projetor e em 20 vezes a tela do computador 15”. A imersibilidade colaborou para agilizar e dinamizar o tempo com toque na tela interagindo na extração de dados, tratamento, análise e planejamento de ações, no que tange as correlações de redes, grupos e sub-grupos da rede em “dengue”. A análise realizada em tela desktop de 15” dispende tempo extremamente superior, além de imprecisão na resolubilidade e detalhes da amostra. Destaca-se que numa tela convencional há necessidade de mudar inúmeras páginas (telas), levando ao ‘esquecimento’ da informação anterior pelo cérebro em razão da perda de visão periférica. Considerações Finais O big data ocorre em todas as áreas do conhecimento e na saúde não é diferente. Há que se buscar novas formas de tratar e analisá-los para melhor planejamento da gestão tecnológica. Assim, a imersão com visão ampliada favorece a inovação para ciência e o desenvolvimento. Agradecimentos Referências Simon Bennett, Keith Davids, Manipulating peripheral visual information in manual aiming: Exploring the notion of specificity of learning, Human Movement Science, Volume 17, Issue 2, April 1998, Pages 261-287, ISSN 0167-9457, http://dx.doi.org/10.1016/S0167-9457(97)00033-X. Kai Li, Matthew Hibbs, Grant Wallace and Olga Troyanskaya. Dynamic Scalable Visualization for Collaborative Scientific Applications. Proceedings of The Next Generation Software Workshop. Denver, Colorado, USA, April 2005. Elias N Malamas, Euripides G.M Petrakis, Michalis Zervakis, Laurent Petit, Jean-Didier Legat, A survey on industrial vision systems, applications and tools, Image and Vision Computing, Volume 21, Issue 2, 10 February 2003, Pages 171-188, ISSN 0262-8856, http://dx.doi.org/10.1016/S0262-8856(02)00152-X. Kai Li, Han Chen, Yuqun Chen, Douglas W. Clark, Perry Cook, Stefanos Damianakis, Georg Essl, Adam Finkelstein, Thomas Funkhouser, Allison Klein, Zhiyan Liu, Emil Praun, Rudrajit Samanta, Ben Shedd, Jaswinder Pal Singh, George Tzanetakis and Jiannan Zheng. Early Experiences and Challenges in Building and Using A Scalable Display Wall System. To Appear, IEEE Computer Graphics and Applications, vol 20(4), pp 671-680, 2000. McKinsey Global Institute, Big Data: The Management Revolution - Harvard Business Review”, 2011. E. H. Chan, V. Sahai, C. Conrad, e J. S. Brownstein, Using Web Search Query Data to Monitor Dengue Epidemics: A New Model for Neglected Tropical Disease Surveillance, Plos Negl Trop Dis, vol. 5, no 5, p. e1206, maio 2011.