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Título
“Fast Science” - Uma Abordagem para a Concepção e Execução de Projetos Científicos com a Participação de Multidões
Linha de pesquisa
Engenharia de Dados e Conhecimento
Tipo de publicação
Tese de Doutorado
Número de registro
Data da defesa
12/7/2016
Resumo

Crowd Science emerge como um novo paradigma de colaboração que utiliza a contribuição de multidões para a realização de pesquisas que de outra forma não seria viável em termos técnicos, econômicos e humanos. Apesar do crescente número de projetos de Crowd Science ainda há pouco conhecimento empírico e, mais importante, a falta de infraestrutura tecnológica para orientar e facilitar a difícil tarefa de pesquisadores interessados na incorporação de crowdsourcing nos fluxos de trabalho dos projetos científicos. Dentro deste contexto, o objetivo desta tese de doutorado é utilizar Design Science Research como método de produção de conhecimento para propor uma abordagem e infraestrutura tecnológica compartilhada, denominada Fast Science, para apoiar a criação, execução e o monitoramento de projetos científicos com a participação de multidões. Neste ambiente, os pesquisadores e instituições podem criar seus próprios projetos através do uso de uma interface gráfica intuitiva, prescindindo de conhecimentos específicos de computação. Com foco na reutilização de componentes e aprendizagem a partir de esforços anteriores, a plataforma Fast Science permite aos pesquisadores reutilizar workflows de projeto criados por seus pares, alterando apenas os parâmetros e/ou componentes, podendo também criar novas atividades e tarefas de acordo com as suas necessidades. A plataforma oferece também ferramentas adicionais como blog e cadastro de eventos, voluntários e parceiros a fim de promover a sinergia entre os principais atores (cidadãos, gestores e instituições parceiras) e dar suporte às fases de execução, mobilização e comunicação/divulgação.  

Abstract

The participation of crowds in scientific projects — known as Crowd Science — emerges, as a new collaborative paradigm that uses the contribution of crowds to conducting research that otherwise would not be viable in technical and economic terms. Despite the growing number of Crowd Science projects, there is still little empirical knowledge and, more importantly, a lack of technological infrastructure to guide and facilitate the difficult task of researchers interested in incorporating crowdsourcing into workflows of scientific projects. Within this context, the aim of this doctoral thesis is to propose a computing infrastructure approach to support the creation, implementation, and monitoring of scientific projects involving the participation of crowds. In this environment, researchers and institutions can create their own citizen science projects through the use of an intuitive user interface, without the need for prior specific computer knowledge. With a focus on reusing components and learning from previous efforts, the Fast Science platform allows researchers to reuse project workflows created by their peers through the customization of its parameters and/or components, also enabling the creation of new activities and tasks in accordance with their needs. The Fast Science platform also includes social tools for the registration of volunteers and institutional partners in order to support the stages of implementation, mobilization and maintenance of an engaged community around each project. 

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