O Conhecimento como Construcao: A Epistemologia da Representacao Computacional de Conceitos Multidisciplinares Mesa Redonda Diversidade na Ciência III,

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1 O Conhecimento como Construcao: A Epistemologia da Representacao Computacional de Conceitos Multidisciplinares Mesa Redonda Diversidade na Ciência III, Unicamp, Campinas, agosto de 2004 Gilberto Câmara Coordenação de Observação da Terra – INPE CEDEST – Centro de Estudos de Desigualdades Socioterritoriais

2 CEDEST Centro de Estudos de Desigualdades Socio-Territoriais Projeto Financiado pela FAPESP (2001-2004) Missão CEDEST Investigar as desigualdades socioterritoriais através de análise espacial para construir indicadores de diagnóstico e predição em políticas sociais. Estabelecer um diálogo permanente entre análise sociológica e técnicas matemático-computacionais, para uma crítica substantiva e subjetiva dos procedimentos analíticos.

3 Sobre o Conceito de Representação Olhos de Madeira (Carlo Ginzburg) Représentation - manequins de cera exibidos junto ao cadáver dos reis franceses e ingleses durante as cerimônias funerárias (século XIII). Manequim - lembrar aos presentes que o rei havia assumido uma outra forma e que uma nova vida se iniciava para o morto. Apesar de morto o rei continuaria presente (re + présentation).

4 Representação Computacional Forma abstrata de descrição do mundo Representação: aproximação da realidade por meio de Desenhos e Mapas Palavras Imagens Medidas

5 Colocando o Mundo no Computador Medidas Palavras (definições) Imagens Desenhos e Mapas

6 Colocando o Mundo no Computador

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10 Representações Computacionais do Espaço Objetos Regiões poligonais Topografias Superfícies Imagens

11 Para que servem as representações? O problema da transposição de uma dada teoria ou de conceitos para as representações computacionais não é diferente nem maior do que a também necessária transposição que precisamos fazer no caso de uma representação verbal ou escrita qualquer. (...) Toda representação encerra um processo de redução do mundo, quer o tomemos como uma unidade real ou potencial. O trabalho com a linguagem verbal ou escrita talvez possibilite uma apreensão mais abrangente da realidade do que a linguagem do cálculo ou de grandezas mensuráveis (Gomes 2002)

12 Um Paralelo com a Estética Gombrich – Da Imitação da Natureza à Autonomia Criativa No Egito dos faraós e na China ancestral, era costume depositar cavalos ou servos de barro em túmulos, para servir ao morto no além A arte é uma cópia do real? Porque aceitamos uma relação sujeito-objeto no caso de sistemas de informação?

13 Representando o Espaço: A Tradição Ocidental Teoria da Perspectiva Renascença (Alberti) Ideal de verossimilhança entre a imagem e o mundo Projeção da realidade através de um reticulado Realizações Mapas Imagens Pinturas

14 Representando o Espaço: A Tradição Ocidental O artista e seu modelo – uma visão idealizada?

15 Como representar a realidade?

16 Quo Vadis, Multidisciplinaridade? Chá de academia reuniões informais de pesquisadores educação para ouvir Pragmática problema complexo que sirva de foco de atenção e aplicação dos conhecimentos disciplinares Paradigmática novas matrizes disciplinares abarcando diversas disciplinas Funciona a priori ou a posteriori? Caso da Bioquímica e da Ciência Ambiental

17 Transpondo o Fosso Epistemológico Os exemplos virtuosos em Ciências Naturais servem de incentivo para projetos multidisciplinares transpor o fosso epistemológico que se criou entre as Ciências Naturais e as Humanas Qual o papel das representações computacionais? Falácia da reificação

18 Motivação A exclusão social existe? Como podemos representar quantitativamente conceitos sociológicos como exclusão social, vulnerabilidade, desigualdade?

19 Motivação O que exatamente acontece quando buscamos representações computacionais para conceitos como exclusão social, vulnerabilidade, desigualdade? Será que o ambiente computacional engendra processos de descoberta e invenção distintos das metodologias tradicionais das ciências sociais? Que critérios deve satisfazer um conceito sociológico para que seja utilizável em estudos quantitativos para subsidiar políticas públicas universais e territoriais?

20 Como representar conceitos socio-territoriais? O conceito deve ser passível de ser associado a propriedades mensuráveis. Estas propriedades devem ser medidas no território e devem permitir diferenciação entre a população estudada. Os resultados quantitativos e os modelos matemáticos utilizados devem ser validados em estudos de campo, que devem incluir dimensões objetivas e subjetivas do problema.

21 Conhecimento como Construção Especialistas de áreas de Políticas Públicas Teorias gerais sobre os fenômenos Conceitos organizadores de sua pesquisa (como exclusão ou vulnerabilidade). Dos conceitos para a representação computacional Modelos inferenciais quantitativos. Testes de validação e de corroboração com Análise Espacial. Uso dos resultados numéricos Corroborar ou ajudar a rejeitar conceitos sociológicos qualitativos.

22 Teorias Sociológicas Conceitos Qualitativos Representações Quantitativas Hipóteses Testáveis Análise Espacial Conhecimento como Construção

23 Espaço como Elemento de Análise Primeira Lei da Geografia Todas as coisas se parecem, coisas mais próximas são mais parecidas que aquelas mais distantes (Tobler) Como medir a semelhança entre objetos no espaço ? Variabilidade Espacial Aumento da variância de uma grandeza com a distância (variograma e correlograma) Grau de similaridade entre vizinhos (índices de autocorrelação espacial)

24 Eventos / Amostras Superfícies / Grades Regulares Dados de Área- Polígonos Redes e Dados de Fluxo X,Y,Z Dos Dados às Representações

25 Fotos Aéreas Favela da maré, Rio de Janeiro - 2001

26 São Paulo - 96 districts per capita income São Paulo – 270 survey areas per capita income Mapas Coropléticos

27 Social Exclusion 1995 iex Superfícies de Tendência Social Exclusion 2002

28 Fluxos

29 Topografia Social: Das Áreas às Superfícies Boa parte dos estudos de políticas públicas está associada a fenômenos contínuos no espaço Risco de homicídio Densidade demográfica Distribuição de renda Dados sócio-econômicos são coletados pontualmente, mas agregados por partição espacial Setor censitário, distritos, municípios Particões espaciais são unidades de coleta e não unidades de análise Agregamento de dados em regiões esconde variações internas, e pode criar limites artificiais

30 Topografia Social:Percepções do Espaço Espaço como uma subdivisão planar Espaço como uma superfície contínua

31 pontos / amostras superfície contínua / grade dados agrupados por áreas / polígonos X,Y,Z geração de centróides interpolação POPULAÇÃO EM GRADES REGULARES Das Áreas às Superfícies

32 Models of Discrete Spatial Variation Random variable in area i n° of ill people n° of newborn babies per capita income

33 Models of Continuous Spatial Variation Sampling stations in locations marked by Temperature, Water ph, soil acidity... Location to predict value: shown as

34 From Areas to Surfaces

35 Como Interpolar as Superfícies? Métodos não-paramétricos (data-driven) Não fazem hipóteses sobre modelos estatísticos Deixe os dados falarem Métodos paramétricos simples Geoestatística ordinária Comportamento simplificado (estacionário) Distribuições simples (gaussianas) Métodos paramétricos gerais Distribuições arbitrárias (e.g., binomial, Poisson) model-based geostatistics

36 Aplicação / Dados Estatísticos Variografia de Risco Correção do variograma para levar em conta a exposição relativa de cada área

37 Aplicação / Comparação entre Superfícies Obtidas por Krigeagem Ordinária e Binomial no ano de 1996 Krigeagem Ordinária Krigeagem Binomial

38 Aplicação / Comparação entre Superfícies Obtidas por Krigeagem Ordinária e Binomial no ano de 1999 Krigeagem Ordinária Krigeagem Binomial

39 Técnica de análise exploratória Extensão do modelo de regressão tradicional para o modelo com parâmetros estimados localmente. Betas variam espacialmente Exemplo: Relação entre homicídios e analfabetismo em São Paulo Regressão Espacialmente Ponderada

40 Tx_homic = count homicide events (2001) *100.000 population (census, 2000) Taxa de homicídos

41 Porcentagem de chefes de família analfabetos

42 Modelo geral Modelo espacial R 2 = 0.356 R 2 = 0.699 Regressão espacialmente ponderada

43 Variação Espacial dos Fatores (Betas) Regressão Espacial: indica diferenças significativas na relação entre taxas de homicídio e chefes de família analfabetos em São Paulo

44 A Utilização dos Setores Censitários Identificar variações Intra- Distritais Exige adaptações Potencializa o efeito de outliers e de setores discrepantes em relação ao entorno Aumenta a Variabilidade espacial dos dados A Questão da Escala

45 População >60 anos População não alfabetizada Renda per capita EFEITOS DE ESCALA 270 ZONAS OD97 DO MSP

46 EFEITOS DE ESCALA População >60 anos População não alfabetizada Renda per capita 96 DISTRITOS DO MSP

47 População >60 anos População não alfabetizada Renda per capita EFEITOS DE ESCALA 96 ZONAS RENDA HOMOGENEAS DO MSP

48 EFEITOS DE ESCALA ZONAS OD97 DISTRITOS ZONAS RENDA A) Porcentagem da população com 60 anos ou mais B) Porcentagem da população não alfabetizada C) Renda individual per capita em reais * VARIÁVEIS Comparação entre as matrizes de correlação para as variáveis selecionadas

49 Diferenciação do Espaço: Regionalização Reagregar N pequenas áreas (a mais fina resolução disponível) em M regiões maiores de maneira a reduzir os efeitos de escala. Uma solução possível Algoritmos de agregação com restrições espaciais SKATER (Renato Assunção e equipe LESTE/UFMG) Otimização do SKATER em ambiente de SIG (Marcos Neves e equipe INPE)

50 Regionalização: Mapas como Grafos

51 Agregamento em áreasAgregamento em áreas com restrição de população mínima

52 Relógios, Nuvens ou Formigas? Relógios Paradigmas: lei de Newton (leis físicas que governam o mundo) Nuvens Modelos estocásticos Suporte: Teoria de sistemas caóticos Formigas Modelos emergentes Suporte: teoria de sistemas complexos Exemplos: automata celulares

53 Modelos Espaciais: Princípios Básicos Célula: localização Input: processo ocorre no lugar (ex. chuva) Função: entrada -> estado f ( I (t n ))... FF f ( I (t) )f ( I (t+1) )f ( I (t+2) )

54 Podemos conhecer o passado…. Estimativa do Desmatamento da Amazônia (INPE)

55 O que nos reserva o futuro?

56 Modelos de Uso da Terra: Áreas Previstas de Expansão do Desmatamento Terra do Meio, Pará State South of Amazonas State Hot-spots map for Model 7: (lighter cells have regression residual < -0.4)

57 Categorias de fatores candidatos (~ 90 variáveis)

58 Fatores Correlacionados ao Desmatamento Sete fatores estão relacionados à variação de 83% das taxas de desmatamento na Amazônia nos últimos anos: (a) Estrutura Agrária (2 fatores): percental de área ocupada por grandes fazendas e número de pequenas propriedades. (b) Ocupação Populacional (1 fatores): densidade de população. (c) Condições do Meio Físico (2 fatores): Precipitação média e percentual de solos férteis. (d) Infraestrutura (1 fator): distância a estradas. (e) Presença do Estado (1 fator): percentagem de áreas indígenas

59 Ambientes Computacionais para Modelagem Espaços celulares Componentes conjunto de células georeferenciadas identificador único vários atributos por células matriz genérica de proximidade - GPM superfície discreta de células retangulares multivaloradas possivelmente não contíguas

60 O modelo ambiental Um ambiente possui 3 submodelos: Modelo Espacial: espaços celulares + regiões + GPM Modelo Comportamental: teoria de sistemas + autômatos celulares híbridos + agentes situados Modelo Temporal: simulador de eventos discretos definidos de forma recorrente A estrutura espacial e temporal é compartilhada por vários agentes. GIS E1E1 E2E2 E3E3 possui é um E4E4 proprietário espaço trator desmata cobertura uso tipo de solo custo capacidade depreciação posição f(floresta, trator) solo exposto como? g(floresta, trator ) pasto Desmatamento renda X

61 A estrutura do espaço é heterogênea U U U Ambientes definidos de forma recorrente Porções distintas do espaço podem ter escalas diferentes É possível construir modelos multiescalas

62 Ambiente Computacional de Modelagem: TerraLib GPM+Lote GPM 1991 1988 MooreRealidade Geoinfo (Aguiar, 2003), Submetido GIScience (Câmara et al, 2004)

63 Limites para Modelar a Realidade fonte: John Barrow

64 Sistema de Avaliação e Controle da Criminalidade em Ambiente Urbano (TerraCrime) Baseado no Sistema SENASP

65 Tela de visualização do Mapa de Kernel das distribuição de ocorrências em Porto Alegre

66 As Tecnologias da Informação Espacial no apoio ao Controle de Endemias: Dos Lugares das Doenças às Doenças do Lugar http://saudavel.dpi.inpe.br Processo CNPq 55.2044/2002-4 Projeto aprovado pela Chamada Conjunta MCT/SEPIN - FINEP - CNPq 01/2002, Programa de Apoio à Pesquisa e Desenvolvimento e Inovação em Tecnologia de Informação - PDI-TI. 4 Anos – Ano 1 Tecnologia em Saúde Pública: Epidemiologia Espacial

67 Rede SAUDAVEL: Opera uma Rede Inter(Intra)-Institucional

68 Integração Produtos SAUDAVEL com R GECEA/UFPR Integração Terralib - R aRTaRT : (API R-TerraLib) é um aplicativo utilizado para fazer a integração entre o software R e a biblioteca TerraLib, combinando informações estatísticas e geoespaciais. myRmyR: é uma biblioteca escrita em C++ para o acesso às funcionalidades do R, sem precisar entender o seu funcionamento interno. Com o myR é possível chamar as funções e algoritmos da TerraLib de dentro de um aplicativo C++. Grupo de Estatística Computacional e Espacial Aplicadas/ UFPR (Paulo Justiniano Ribeiro Jr)

69 TTerraStat : (Algoritmos TerraLib) é um conjunto de algoritmos para clusters espaço- temporais através de métodos estatísticos e outras soluções, implementadas em C++ e a incoporados como algoritmos em TerraLib Parceria DPI/INPE e LESTE/UFMG TerraStat: Biblioteca de Procedimentos Estatísticos Espaciais Avançados em C++

70 Os desafios para a Ciência Estatística na análise das Questões Sociais Brasileiras Avanços Metodológicos Modelos espaciais multivariados (Assunção e Reis, Multiple cancer sites incidence rates estimation using a multivariate Bayesian model, International Journal of Epidemiology, 2004) Modelagem de fenômenos contínuos (Diggle e Ribeiro, Model based geostatistics) Modelagem espaço-temporal Como compatibilizar as nuvens com as formigas?

71 Os desafios para a Ciência Estatística na análise das Questões Sociais Brasileiras Avanços Tecnológicos Integração de técnicas estatísticas em sistemas de informação geográfica Uso de software livre TerraCrime, Integração R-TerraLib Palestra de Paulo Ribeiro no SINAPE 2004 Benefícios Potenciais Suporte a ambiente multidisciplinar Redução substancial de custo Integração maior da Estatística às questões sociais