KNOWLEDGE GENERATION: AN APPLICATION OF CHAOS THEORY IN A QUESTION AND ANSWER SYSTEM
REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.10436096
Ewerton de Jesus Belo Ferreira[1]
Paulo Thiago Silva de Freitas[1]
Marcos Vinicius Sadala Barreto[2]
Resumo
O artigo explora a convergência entre a Teoria do Caos e ambientes digitais na geração de conhecimento, com foco em um sistema de perguntas e respostas. Diante da crescente complexidade desses ambientes, a Teoria do Caos é introduzida como uma abordagem promissora para compreender suas dinâmicas complexas e imprevisíveis. O estudo busca entender a aplicabilidade desta teoria a um sistema interativo para gerar conhecimento. Para alcançar esse objetivo, a metodologia envolveu uma pesquisa exploratória sobre o caos e conhecimento, o desenvolvimento da rede social IFoverflow, e a análise das características caóticas presentes no software na criação do conhecimento. A pesquisa se justifica pela necessidade de compreender a geração de conhecimento em sistemas digitais complexos, explorando a aplicação prática dos princípios caóticos. Os dois cenários criados visam demonstrar a aplicabilidade da teoria na plataforma na criação do conhecimento. Por fim, o artigo destaca que o conhecimento é gerado e que o caos está presente na plataforma criada para este fim, o IFoverflow.
Palavras-chave: Teoria do Caos, conhecimento, perguntas e respostas, software.
1. INTRODUÇÃO
O World Wide Web (w3) foi desenvolvido como um repositório de conhecimento humano, permitindo que pessoas no mundo todo compartilhassem ideias e todos os aspectos de um projeto comum (BERNERS-LEE et al., 1994, tradução nossa). “Nos dias atuais, torna-se evidente que pessoas, independentemente de sua simplicidade e localidades mais distantes, ocupando diferentes posições na sociedade, posicionam-se, questionam, articulam-se e fazem política mediante o aumento significativo na comunicação proporcionado pelas relações sociais e comunicacionais estabelecidas” (SANTOS & SANTOS, 2015). Nesse contexto, o surgimento e a disseminação das redes sociais desempenham um papel significativo na forma como as pessoas compartilham e adquirem conhecimento.
A complexidade intrínseca a esses sistemas desafia abordagens convencionais, exigindo uma compreensão mais profunda de suas dinâmicas. Nesse sentido, a Teoria do Caos surge como uma perspectiva teórica promissora, capaz de fornecer insights valiosos sobre a natureza dinâmica e imprevisível desses ambientes.
Contudo, a aplicabilidade da teoria em ambientes de perguntas e respostas apresenta desafios significativos, considerando a natureza complexa das interações. Esta problemática instiga a busca por uma abordagem inovadora que permita compreender a complexidade desses sistemas. O objetivo deste estudo é explorar a convergência dessa teoria em um sistema de perguntas e respostas voltado para a geração de conhecimento.
A Teoria do Caos pode ser caracterizada como uma provocação, respondendo a uma tendência determinista na ciência (WOOD, 1993). O conceito de gerar conhecimento através do caos é uma noção intrigante e instigante que desafia os modos tradicionais de aprendizagem e compreensão. No mundo atual, acelerado e em constante mudança, o caos é frequentemente associado à confusão e à desordem. No entanto, ao abraçar o caos e sair das estruturas predefinidas, os indivíduos podem descobrir novas possibilidades e perspectivas. Este processo de navegar no caos pode levar a descobertas e avanços inovadores em vários campos, expandindo, em última análise, a nossa compreensão coletiva do mundo.
Quando aplicada a um site de perguntas e respostas, fornece uma perspectiva perspicaz sobre a dinâmica e a interação do fluxo de informações dentro de tais plataformas. A teoria sugere que eventos aparentemente aleatórios e imprevisíveis podem originar-se de sistemas determinísticos (LORENZ, 1993). No contexto de um site de perguntas e respostas, esta teoria elucida a intrincada rede de conexões entre os usuários, o crescimento orgânico do conhecimento.
Foi realizada uma pesquisa exploratória a fim de compreender as características fundamentais do caos e da geração de conhecimento. Ao identificar padrões não lineares e comportamentos aparentemente aleatórios, estabeleceremos uma base sólida para a aplicação prática da Teoria do Caos. Em paralelo, foi desenvolvido um software interativo de perguntas e respostas, proporcionando um ambiente para observação das dinâmicas caóticas inerentes a esse tipo de software.
Diante da crescente relevância das interações humanas em espaços online, especialmente em contextos de conectividade global e redes sociais, justifica-se a investigação da dinâmica caótica nesses sistemas. Reconhecemos a complexidade intrínseca e multifacetada das interações, motivando esta abordagem inovadora para apontar especificamente as características do caos presentes nesse cenário. Essa análise contribuirá para uma compreensão das interações em evolução constante, fornecendo insights relevantes para estratégias eficazes de gestão do conhecimento.
2. A TEORIA DO CAOS NA GERAÇÃO DE CONHECIMENTO
Na vanguarda da exploração científica, a geração de conhecimento é um processo crucial que sustenta os avanços em diversas disciplinas. A Teoria do Caos oferece uma nova perspectiva para a compreensão de como o conhecimento é formado e evolui, sendo Henri Poincaré um dos pioneiros nesse campo (RUELLE, 2014). Gleick (1987) destaca Poincaré como o último grande matemático a influenciar as leis do movimento do mundo físico, reconhecendo a imprevisibilidade indicada por Lorenz anos depois.
Edward Lorenz consolidou a Teoria do Caos na década de 60, definindo o caos como um comportamento determinístico em sistemas tangíveis com uma pequena quantidade de aleatoriedade (LORENZ, 1993). Ao longo das décadas, essa teoria expandiu-se com contribuições de Holland (HOLLAND, 2010), Kauffman (KAUFFMAN, 1996), Prigogine (ILYA PRIGOGINE & STENGERS, 1984) e Watts (WATTS, 2003), abrangendo áreas como sistemas sociais, econômicos e informacionais.
A teoria desafia as abordagens lineares tradicionais para a compreensão de sistemas complexos. Centra-se no conceito de dependência sensível das condições iniciais, também conhecido como efeito borboleta, onde pequenas mudanças nas condições iniciais podem resultar em resultados drásticos. Esta noção estende-se à geração de conhecimento, enfatizando a não linearidade e a interligação de vários fatores contribuintes.
Sistemas complexos, como o mundo natural, os sistemas sociais e até mesmo a cognição humana, são inerentemente caóticos por natureza. Estes sistemas apresentam comportamentos complexos que surgem da interação de inúmeras variáveis, tornando-os difíceis de prever utilizando abordagens reducionistas tradicionais. A teoria fornece uma estrutura para explorar e compreender a dinâmica e os padrões emergentes desses sistemas intrincados.
À primeira vista, um site de perguntas e respostas pode parecer uma mistura de informações não estruturadas, onde as perguntas surgem espontaneamente e as respostas são fornecidas por uma ampla gama de indivíduos. No entanto, a Teoria do Caos argumenta que esta aparente aleatoriedade é uma consequência das complexas interações entre os utilizadores e o seu conhecimento coletivo. Cada pergunta representa uma pequena perturbação no sistema. A influência dessas ondulações é determinada pelas condições iniciais – as habilidades e conhecimentos dos usuários. Com o tempo, à medida que as perguntas são feitas e as respostas são fornecidas; uma pergunta que recebe vários votos positivos pode significar sua relevância ou a experiência do usuário que a responde.
A geração de conhecimento está longe de ser um processo linear; envolve interações multidirecionais, ciclos de feedback e transformações dinâmicas (Takeuchi & Nonaka, 2008). A ideia do caos reconhece esses aspectos não lineares ao reconhecer a contínua troca e evolução de informações entre disciplinas, teorias e metodologias.
Na Teoria do Caos, mesmo pequenas variações nas condições iniciais podem impactar significativamente o resultado de um sistema ao longo do tempo. Da mesma forma, a geração de conhecimento é sensível aos pressupostos, metodologias e preconceitos iniciais.
A ordem e a organização podem surgir “espontaneamente” da desordem e do caos por meio de um processo de “auto-organização” (ILYA PRIGOGINE & STENGERS, 1984). Da mesma forma, na geração de conhecimento, novos insights surgem frequentemente de ligações inesperadas, preenchendo lacunas entre domínios aparentemente não relacionados. Esse comportamento emergente enriquece a síntese do conhecimento, promovendo uma melhor exploração do caos para a geração do conhecimento.
De acordo com Takeuchi & Nonaka (2008), o conhecimento é formado por dois componentes dicotômicos e aparentemente opostos – especificamente, o conhecimento explícito e o conhecimento tácito.
Ainda segundo os autores, o conhecimento explícito é mais fácil de ser transmitido, pode ser expresso em: palavras, gráficos, fórmulas, manuais. Na grande maioria possui bases e formalismo ortodoxos. O conhecimento tácito, entretanto, é o oposto. Ele está profundamente enraizado nas ações físicas e emocionais do indivíduo. Está diretamente ligado à forma com que ele lidou com o mundo desde os seus primeiros dias de vida. As intuições e palpites subjetivos são exemplos de conhecimentos tácitos.
O conhecimento tácito ainda possui duas dimensões, a técnica e a cognitiva. A técnica diz respeito a habilidades informais, que são difíceis de serem detectadas, muitas vezes é chamada de “know-how”, por exemplo, as habilidades dos mestres-artesãos e chefs de cozinha. Eles não conseguem repassar seus conhecimentos adquiridos após anos de experiência de forma simples e objetiva. A cognitiva é formada por crenças, percepções, ideais, valores, emoções e modelos mentais que estão presentes em todos nós e que são imperceptíveis.
O processo para a gestão de conhecimento é similar ao movimento dialético. O raciocínio dialético defende que a mudança ocorre apenas após o conflito entre opostos. E é composto por três fases: a tese, a antítese e a síntese. A segunda fase (antítese) sendo a oposição da primeira (tese), e a terceira (síntese) a que transcende ambos e, posteriormente, passa a ser a nova tese, dando início a um novo ciclo (Takeuchi & Nonaka, 2008). Segundo os autores, o conhecimento explícito e tácito são complementares e interpenetrantes. Existe algum conhecimento explícito em cada conhecimento tácito e algum conhecimento tácito em todo conhecimento explícito.
A geração de conhecimento é uma tarefa que envolve a participação de todos, transformando cada indivíduo em um colaborador ativo na produção de saberes. Essa responsabilidade não está restrita a um grupo ou segmento específico, e busca estimular que cada pessoa adote uma mentalidade participativa, promovendo a ideia de que todos são capazes de contribuir para o avanço do conhecimento.
De acordo com Takeuchi & Nonaka (2008), o primeiro passo na administração do ambiente criador de conhecimento é encorajar o diálogo e a comunicação frequente, a redundância dissemina o novo conhecimento explícito por toda comunidade. Estimular competições internas visando o mesmo objetivo é uma forma de criar esta redundância. Neste contexto, temos como exemplo a competição para eleger a melhor resposta.
Antes de tudo, é necessário entender a distinção e relação entre conhecimento e informação. O conhecimento é sobre crenças e compromissos, e também sobre ação, ou seja, o conhecimento deve ter um fim, um objetivo. Tanto o conhecimento quanto a informação são específicos ao contexto e relacionais, pois ambos dependem da situação e da interação entre os indivíduos (Takeuchi & Nonaka, 2008). Dessa forma, faz-se necessário a criação de um ambiente propício para a geração de conhecimento.
Baseado na teoria da estruturação de Giddens (1984), de um lado, há uma influência do ambiente sobre os indivíduos, enquanto, por outro lado, os seres humanos estão constantemente remodelando seu entorno por meio da interação social. O conhecimento surge a partir dessas interações entre os seres humanos e o ambiente ao seu redor. Anthony Giddens argumenta que o ambiente exerce impacto nos pontos de vista e nas ações das pessoas, e, inversamente, as perspectivas e ações individuais moldam o ambiente.
Como mencionado previamente, o conhecimento é intrinsecamente ligado ao contexto, pois é influenciado por um tempo e espaço específicos. Não pode surgir isoladamente, requerendo um ambiente onde a informação ganhe significado por meio de interpretação para se transformar em conhecimento. A geração de novo conhecimento ocorre através da modificação de significados e contextos dentro do conhecimento preexistente.
O espaço para a criação do conhecimento evolui à medida que os atores interagem uns com os outros e criam tendências para os padrões de interação através do tempo e do espaço (Takeuchi & Nonaka, 2008). Da mesma forma, o ambiente evolui à medida que a comunidade amadurece, criando assim uma auto-organização, característica do caos, que torna a geração do conhecimento mais eficiente.
Com o desenvolvimento do sistema IFoverflow, devemos ser capazes de observar como o caos pode estar presente neste tipo de sistema interativo e como ele age na geração do conhecimento.
3. METODOLOGIA
Conforme Gil (2008), as pesquisas exploratórias visam principalmente desenvolver, esclarecer e modificar conceitos e ideias, com o intuito de formular problemas mais precisos ou hipóteses pesquisáveis para estudos subsequentes. Nesse contexto, conduziu-se uma pesquisa exploratória na área da Teoria do Caos e da Geração de Conhecimento para uma melhor compreensão das características desses temas.
Dado que o conhecimento e a informação são inerentemente contextuais e relacionais, condicionados à situação específica e às interações entre os indivíduos (TAKEUCHI & NONAKA, 2008), paralelamente, foi elaborado um software de perguntas e respostas. Esse software permite a criação de conhecimento por meio do caos, proporcionando total controle para análises mais aprofundadas.
Além disso, foram elaborados cenários visando analisar e observar se o Caos está presente no sistema, buscando compreender como essa teoria se manifesta. Essa etapa envolve a criação de ambientes simulados que possibilitam a identificação de padrões caóticos e a avaliação de seu impacto na geração de conhecimento.
Essas ações integradas compõem uma metodologia abrangente que visa não apenas compreender as características do caos e da geração de conhecimento, mas também explorar a aplicação prática desses conceitos por meio do desenvolvimento do software e da simulação de cenários interativos.
3.1. O DESENVOLVIMENTO DO IFOVERFLOW
O IFoverflow é uma plataforma de perguntas e respostas que será utilizada como ambiente de geração de conhecimento através do caos para o presente estudo. Como mencionado anteriormente por Takeuchi & Nonaka (2008), a ênfase na comunicação frequente e no estímulo à redundância é essencial na administração do ambiente criador de conhecimento. Desta forma, o software foi desenvolvido visando estimular de diversas formas a interação da comunidade, por meio de facilidades e recompensas à interação, o sistema permite aos usuários postar perguntas, responder outros usuários e interagir com o conteúdo por meio de comentários, tanto em perguntas quanto em respostas.
Incorporando funcionalidades de login, os usuários podem criar perfis para uma experiência mais personalizada. A votação possibilita que a comunidade classifique respostas com base na qualidade e utilidade, promovendo o reconhecimento de contribuições valiosas. A função de “Melhor Resposta” destaca a resposta mais útil ou relevante para a pergunta. Categorias organizam as perguntas em tópicos específicos, facilitando a navegação.
Além disso, um sistema de ranking reconhece e destaca usuários com contribuições significativas, incentivando a participação ativa na comunidade. Inicialmente pensado para comunidades acadêmicas, onde seria inclusive informado o campus do usuário no ato do cadastro.
O Código fonte do back end e do front end do projeto podem ser encontrados respectivamente nos seguintes repositórios:
Os requisitos funcionais especificam os comportamentos que o produto (software) exibirá sob condições específicas (KARL & BEATTY, 2013, tradução nossa). Sendo assim, para a construção do IFoverflow foram levantados os requisitos funcionais apresentados no quadro abaixo.
Quadro 1 – Requisitos funcionais do IFoverflow
| Código | Descrição |
| RF 01 | Permitir que o usuário crie uma conta. |
| RF 02 | Permitir que o usuário faça login. |
| RF 03 | Permitir que os usuários criem perguntas. |
| RF 04 | Permitir que os usuários respondam perguntas de outros usuários. |
| RF 05 | Permitir que os usuários comentem respostas e perguntas de outros usuários. |
| RF 06 | Permitir que os usuários votem em perguntas e respostas que consideram relevantes. |
| RF 07 | Permitir que o usuário escolha a categoria, área de conhecimento, da pergunta. |
| RF 08 | Permitir a classificação dos usuários de acordo com a pontuação. |
| RF 09 | Permitir que o usuário acesse um ranking personalizado, exibindo a classificação dos usuários de acordo com seus níveis individuais de desempenho na plataforma. |
| RF 10 | Permitir que o usuário eleja a melhor resposta para a sua pergunta. |
| RF 11 | Permitir que o usuário pesquise por uma pergunta. |
Fonte: próprios autores
3.1.1. Tecnologias utilizadas
O Next.js é um framework React para desenvolvimento web, oferecendo renderização do lado do servidor e modelagem baseada em páginas. Lançado em 2016 pela empresa Vercel, ganhou destaque por simplificar a construção de aplicativos React escaláveis, com suporte a SEO e integração com APIs. Para o desenvolvimento do front end do software deste artigo foi utilizado o framework devido as seguintes características:
- Renderização Híbrida: o Next.js oferece suporte a uma variedade de opções de renderização, incluindo Server-Side Rendering (SSR) e Static Site Generation (SSG). Isso permite escolher a melhor abordagem com base nas necessidades da sua pesquisa.
- Desempenho Aprimorado: devido à renderização no lado do servidor (SSR) e à geração estática (SSG), o Next.js pode melhorar significativamente o desempenho do seu aplicativo, resultando em tempos de carregamento mais rápidos.
- SEO Amigável: a capacidade de SSR e SSG torna o Next.js altamente adequado para pesquisas que envolvem otimização de mecanismos de busca (SEO), já que os motores de busca podem rastrear e indexar facilmente o conteúdo gerado no servidor.
- Roteamento Dinâmico: o Next.js oferece roteamento dinâmico, o que é útil para pesquisas que envolvem a criação de várias páginas com base em dados ou categorias específicas.
- Integração com React: como uma extensão do React, o Next.js permite que você aproveite todas as vantagens do React no desenvolvimento de interfaces de usuário, incluindo bibliotecas e componentes de terceiros.
Recursos de Páginas: o Next.js facilita a criação de várias páginas para diferentes propósitos, tornando-o adequado para pesquisas que envolvem a apresentação de dados de maneira organizada e hierárquica.
Suporte a TypeScript: o Next.js possui integração nativa com TypeScript, o que ajuda na verificação de tipos e na prevenção de erros, tornando-o apropriado para pesquisas que envolvem a manipulação de dados complexos.
- Comunidade Ativa: a comunidade em torno do Next.js é ativa e oferece recursos, documentação e suporte, facilitando o desenvolvimento e a pesquisa.
- Fácil Implementação de APIs: o Next.js permite que você crie APIs facilmente em rotas específicas, o que é útil se sua pesquisa envolver a coleta ou a distribuição de dados por meio de uma API.
- Facilidade de Implantação: o Next.js é compatível com várias opções de hospedagem e implantação, facilitando a distribuição dos resultados da sua pesquisa.
O FastAPI, criado por Sebastián Ramírez, é um framework Python para desenvolvimento rápido de APIs RESTful. Destaca-se pela tipagem de dados com Pydantic, alto desempenho e geração automática de documentação interativa. Lançado em 2018, ganhou popularidade pela sua eficiência e facilidade de uso. O framework foi escolhido pelas seguintes características:
- Eficiência e Desempenho: o FastAPI é conhecido por sua eficiência e desempenho devido à sua arquitetura baseada em assincronicidade. Ele é capaz de lidar com um grande volume de solicitações de forma rápida e escalável, o que é essencial em sistemas de alta demanda.
- Documentação Automática: o FastAPI gera automaticamente documentação interativa para APIs, o que é extremamente útil para comunicar e compartilhar informações sobre os endpoints e seus parâmetros, facilitando a colaboração e o entendimento da pesquisa.
- Suporte a Python Type Hints: o FastAPI usa Python Type Hints para definir a estrutura dos dados de entrada e saída, o que torna a API mais legível e ajuda na validação de dados, tornando-o adequado para projetos de pesquisa que envolvem manipulação de dados.
Segurança: o FastAPI possui recursos integrados de segurança, como autenticação e autorização, para proteger as APIs. Isso é importante para pesquisas que envolvem dados sensíveis.
Integração com Bancos de Dados: ele pode ser facilmente integrado com bancos de dados, permitindo que você armazene e recupere dados de forma eficiente. Isso é relevante se o seu artigo envolver a coleta, armazenamento e análise de dados.
- Comunidade Ativa e Documentação Abundante: o FastAPI tem uma comunidade ativa de desenvolvedores e oferece uma documentação detalhada e recursos de aprendizado, o que pode ser útil para os pesquisadores que precisam de suporte e recursos adicionais.
- Versatilidade: o FastAPI é flexível e pode ser usado em uma ampla variedade de cenários, desde o desenvolvimento de APIs RESTful até sistemas de aprendizado de máquina e Internet das Coisas (IoT), tornando-o adequado para uma ampla gama de estudos.
O MySQL, desenvolvido por uma equipe liderada por Michael Widenius, é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto. Lançado pela primeira vez em 1995, o MySQL é conhecido por sua confiabilidade, desempenho e ampla adoção em aplicativos web e empresariais. A criação do MySQL foi fundamental para a evolução do software de banco de dados de código aberto. Foi escolhido por suas várias qualidades:
- Código Aberto e Gratuito: o MySQL é de código aberto, o que significa que é gratuito para uso e distribuição, tornando-o acessível para uma ampla variedade de projetos, incluindo pesquisas acadêmicas.
- Desempenho Rápido: o MySQL é conhecido por seu desempenho rápido e eficiente. Ele é capaz de lidar com grandes volumes de dados e oferece várias otimizações para consultas complexas.
- Confiabilidade: o MySQL é amplamente utilizado em aplicações críticas em todo o mundo devido à sua confiabilidade. Ele é projetado para garantir a integridade dos dados e a disponibilidade do sistema.
- Suporte para Transações: o MySQL suporta transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), o que é essencial para pesquisas que envolvem manipulação de dados sensíveis.
Segurança: oferece recursos de segurança avançados, como autenticação de usuário, criptografia de dados em repouso e em trânsito, e controle de acesso granular.
Suporte à Linguagem SQL: sendo um banco de dados relacional, o MySQL utiliza a linguagem SQL, que é amplamente conhecida e utilizada no campo da pesquisa e análise de dados.
- Comunidade Ativa: o MySQL possui uma grande comunidade de usuários e desenvolvedores, o que significa que você pode encontrar suporte, documentação e recursos facilmente.
- Compatibilidade com Diversas Linguagens de Programação: o MySQL é compatível com uma variedade de linguagens de programação, o que é útil se você estiver desenvolvendo uma aplicação ou sistema de pesquisa específico.
- Ampla Documentação: existem recursos extensos de documentação e tutoriais disponíveis online, facilitando a aprendizagem e a implementação.
A figura 1 apresenta o Diagrama de Entidade e Relacionamento (DER), uma representação gráfica que descreve entidades, atributos e relacionamentos em um sistema. Ele é usado na modelagem de dados para visualizar a estrutura e interconexões em um banco de dados, simplificando a compreensão da organização dos dados.
O diagrama apresenta diversas entidades inter-relacionadas. A tabela UF representa os estados, enquanto Campus está relacionada a UF, indicando a localização dos campi. As tabelas Categorias e Classes representam categorias de perguntas e classes de usuários, respectivamente. A entidade Usuarios está vinculada a Campus e Classes. A tabela Perguntas registra as perguntas feitas pelos usuários e está associada a Usuarios e Categorias. As respostas, registradas na tabela Respostas, possuem conexões com Usuarios e Perguntas. As entidades Comentarios_Pergunta e Comentarios_Resposta registram comentários em perguntas e respostas, respectivamente. Votos_Pergunta e Votos_Resposta representam os votos dados a perguntas e respostas, respectivamente, sendo vinculadas a Usuarios, Perguntas, e Respostas.
Figura 1 – Diagrama Entidade Relacionamento
Fonte: próprios autores
Este design DER reflete as relações complexas e a estrutura organizada do banco de dados, permitindo consultas e operações eficientes sobre as interações dos usuários com perguntas e respostas.
Dicionário de dados: –
https://github.com/EwertonBello/ifoverflow-api/blob/master/DicionarioDeDados.md
3.1.2. Imagens do sistema IFoverflow
Este segmento apresenta imagens da plataforma que correspondem precisamente a cada requisito funcional detalhado no Quadro 1. Cada figura oferece uma visão prática das funcionalidades, fornecendo uma compreensão visual imediata de nossa plataforma em atender a esses requisitos específicos.
A Figura 2 exibe a interface de cadastro no IFoverflow, proporcionando aos usuários uma experiência intuitiva por meio de um modal simples. Nessa tela, os usuários têm a facilidade de inserir suas informações, incluindo nome, unidade federativa, campus, e-mail, senha e a confirmação de senha. Este modal foi projetado para ser amigável e descomplicado, facilitando o processo de registro para os usuários.
Figura 2 – Criar conta
Fonte: próprios autores
A Figura 3 exibe a interface destinada ao login dos usuários. Após inserir o endereço de e-mail, basta acionar o botão “Próximo” para ser exibido o campo destinado à senha. Este design foi concebido para proporcionar uma transição suave entre as etapas, simplificando o processo de login e tornando-o mais acessível aos usuários.
Figura 3 – Fazer login
Fonte: próprios autores
A Figura 4 mostra a tela dedicada à publicação de perguntas. Nesta interface, um modal é apresentado, solicitando informações como a categoria da pergunta, um título significativo e uma descrição detalhada para melhor compreensão da questão. Esse modal foi desenvolvido com o intuito de tornar o processo de publicação de perguntas intuitivo, proporcionando aos usuários uma experiência facilitada.
Figura 4 – Publicar pergunta
Fonte: próprios autores
A Figura 5 exibe a interface destinada à publicação de respostas. Na tela de listagem de perguntas, os usuários têm a flexibilidade de responder diretamente, mas também a opção de abrir a pergunta para fornecer suas respostas após a leitura de outras respostas e comentários. Essa abordagem oferece aos usuários a liberdade de escolher o momento mais adequado para contribuir, seja de imediato ou após uma análise mais aprofundada das interações existentes na plataforma.
Figura 5 – Responder pergunta
Fonte: próprios autores
A Figura 6 destaca a interface para comentários sobre respostas em uma pergunta específica. Essa funcionalidade permite que os usuários promovam discussões, contribuindo para a busca coletiva da melhor resposta. Proporcionando um espaço interativo, a plataforma fomenta a troca de informações, fortalecendo a qualidade das interações e facilitando a colaboração para encontrar soluções mais eficazes.
Figura 6 – Comentar resposta
Fonte: próprios autores
A figura 7 ilustra a interface destinada aos comentários dos usuários em uma pergunta específica. Nesse cenário, uma das opções é esclarecer dúvidas antes de se comprometer com uma resposta completa, possibilitando a obtenção de votos ou até mesmo a eleição da resposta como a melhor, por parte do autor da pergunta. Essa abordagem oferece aos usuários uma oportunidade para interagir, compartilhar conhecimentos e, potencialmente, serem reconhecidos pela qualidade de suas contribuições na comunidade.
Figura 7 – Comentar pergunta
Fonte: próprios autores
A figura 8 representa a interface na qual os usuários podem expressar seus votos em uma pergunta ou resposta. Optamos por botões em forma de mãos para promover acessibilidade, destacando as cores e posições dos polegares. Essa escolha visa facilitar a participação dos usuários, tornando o processo de votação intuitivo e inclusivo, independentemente das necessidades de acessibilidade.
Figura 8 – Votar em pergunta ou resposta
Fonte: próprios autores
Na figura 9 é exibida a interface que permite aos usuários selecionar a área de conhecimento. As categorias foram implementadas como uma maneira de organizar as perguntas em suas áreas correspondentes, simplificando a navegação dos usuários e possibilitando uma experiência mais direcionada aos temas de seu interesse. Essa abordagem visa facilitar a busca por conteúdo relevante e tornar a plataforma mais acessível e intuitiva.
Figura 9 – Selecionar categorias
Fonte: próprios autores
A Figura 10 destaca a tela que permite aos usuários acompanhar o ranking na plataforma. Nessa interface, é possível identificar os usuários mais ativos e com os mais elevados níveis de classificação, proporcionando uma visão clara do engajamento e da contribuição significativa dos participantes. Essa funcionalidade visa reconhecer e destacar os membros mais influentes da comunidade, promovendo um ambiente participativo e valorizando as contribuições dos usuários.
Figura 10 – Ranking de acordo com a classificação
Fonte: próprios autores
A figura 11 em destaque mostra a tela na qual o autor da pergunta tem a capacidade de escolher a melhor resposta. Para proporcionar uma experiência intuitiva, foi incluído um botão em forma de coração no canto superior direito das respostas. Esse botão permite que o autor da pergunta selecione facilmente a resposta considerada a melhor, tornando o processo de reconhecimento claro e acessível.
Figura 11 – Eleger melhor resposta
Fonte: próprios autores
A Figura 12 exibe a tela destinada à pesquisa de perguntas com base em palavras-chave. Com a finalidade de agilizar a resolução de problemas para os usuários, esse campo de busca foi projetado para facilitar a localização de perguntas relacionadas às suas dúvidas. Essa funcionalidade visa proporcionar uma maneira eficiente e rápida para os usuários encontrarem soluções específicas para seus questionamentos.
Figura 12 – Buscar uma pergunta
Fonte: próprios autores
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES
4.1. Geração de Conhecimento através do Sistema
Como mencionado anteriormente, o conhecimento é sobre crenças e compromissos, e também sobre ação, ou seja, ele deve ter um fim, um objetivo. Sendo assim, a resposta fornecida para uma pergunta no sistema pode ser vista como conhecimento porque ela não se limita apenas à transmissão de informações; ela incorpora crenças e compromissos ao oferecer uma perspectiva ou solução para uma pergunta específica. Ademais, a ação implícita na resposta, que visa atender ao propósito da pergunta, alinha-se com a ideia de que o conhecimento deve ter um fim ou objetivo, conforme destacado pelos autores. Dessa forma, a resposta contribui para a construção do conhecimento no contexto da pergunta apresentada.
As conexões relevantes que as pessoas estabelecem entre a informação e sua utilização em um determinado contexto podem ser consideradas como conhecimento (DIXON, 2000). Nesse sentido, uma resposta a uma pergunta dentro da plataforma, ao estabelecer ligações significativas entre a informação fornecida e sua aplicação prática, pode ser reconhecida como conhecimento, pois vai além da simples retenção de dados, incorporando a capacidade de aplicação e compreensão em um contexto específico.
4.2. Teoria do Caos no Sistema
O caos é a sensibilidade extrema às condições iniciais, onde pequenas variações podem resultar em comportamentos drasticamente diferentes (LORENZ, 1993). A aplicação da teoria ao sistema revelou diversas características dinâmicas e não-lineares, características típicas desse contexto.
A presença observada da teoria é evidenciada pela sensibilidade às condições iniciais. Pequenas nuances nas perguntas iniciais podem desencadear respostas completamente diversas, refletindo a dinâmica caótica e a importância crítica dos elementos iniciais na evolução do diálogo. A não linearidade intrínseca das interações reforça essa característica, uma vez que as respostas não seguem uma trajetória previsível, mas emergem de maneira complexa e interconectada.
A aparente aleatoriedade nas respostas, muitas vezes interpretada como caos, revela, na verdade, um caos determinístico implícito. Embora as interações pareçam caóticas à primeira vista, estão sujeitas a leis determinísticas, destacando a complexidade e a interdependência entre as variáveis do contexto. O caos sensível ao contexto torna-se evidente quando consideramos que respostas similares podem ser interpretadas de maneira distinta dependendo do contexto em constante mudança. A interdependência dinâmica entre as condições iniciais e o contexto cria um ambiente caótico determinístico, onde a ordem emergente é resultado da complexa teia de interações não lineares e sensíveis ao contexto.
A principal característica a ser ressaltada é a sensibilidade às condições iniciais, baseada no conceito do “Efeito Borboleta” de Edward Lorenz, que pode ser reproduzida no sistema como nos cenários abaixo:
4.2.1. Sensibilidade às condições iniciais:
Pequenas variações nas condições iniciais das perguntas ou respostas podem levar a resultados significativamente diferentes. Isso reflete a sensibilidade característica do caos, onde mudanças mínimas podem resultar em comportamentos distintos.
Na busca pelo entendimento das complexas dinâmicas de sistemas de perguntas e respostas, exploraremos dois cenários em que uma pergunta é respondida, destacando sutis variações nas condições iniciais. Essa abordagem busca ilustrar o conceito do “Efeito Borboleta” da teoria do caos no sistema IFoverflow, onde pequenas diferenças nas condições iniciais podem resultar em desdobramentos significativos. Ao analisar de perto os dois cenários, pretendemos demonstrar como detalhes podem gerar divergências notáveis no processo de geração do conhecimento.
Cenário 1:
No primeiro cenário destacam-se duas situações presentes no sistema. A figura 13 mostra perguntas sobre o Bitcoin na listagem de perguntas do sistema IFoverflow. As respostas de cada uma das perguntas serão detalhadas nas figuras 14 e 15. Após a demonstração, será explicada como a pequena diferença entre as perguntas refletiram nas respostas, indicando a sensibilidade às condições iniciais.
Figura 13 – perguntas do cenário 1
Fonte: próprios autores
Na Figura 14 do IFoverflow, visualizamos uma situação onde uma pergunta está sendo atendida. A interface clara e intuitiva destaca a pergunta, apresentando detalhes como o título da pergunta e seu autor. Uma resposta está sendo formulada abaixo, exibindo o autor da resposta. A pergunta em questão será tratada como uma das condições iniciais do “Efeito Borboleta” mencionado anteriormente.
Condição Inicial 1: “Qual será o preço do Bitcoin daqui a um mês?”
Figura 14 – pergunta 1 do cenário 1
Fonte: próprios autores
Na Figura 15 visualizamos uma segunda situação onde uma pergunta está sendo atendida. A pergunta em questão será tratada também como uma das condições iniciais para o cenário 1.
Condição Inicial 2: “Qual será o preço do Bitcoin daqui a um mês, levando em conta as tendências recentes de mercado e eventos globais?”
Figura 15 – pergunta 2 do cenário 1
Fonte: próprios autores
Na condição inicial 1, a resposta pode focar em considerações imediatas sobre a volatilidade do mercado de criptomoedas e possíveis influências técnicas, como a implementação de atualizações de protocolos, que podem impactar diretamente no preço do Bitcoin.
Na condição inicial 2, a resposta pode destacar análises mais profundas, levando em conta não apenas fatores técnicos, mas também eventos globais e tendências de mercado. Isso inclui avaliar a regulação governamental, adoção institucional e acontecimentos econômicos que podem ter repercussões significativas no preço do Bitcoin.
Cenário 2:
No segundo cenário há um exemplo semelhante ao cenário 1. A figura 16 exibe duas perguntas sobre a escolha de linguagem de programação na listagem de perguntas no sistema IFoverflow. As respostas de cada uma das perguntas serão detalhadas nas figuras 17 e 18, também serão explicadas como as pequenas diferenças nas perguntas afetaram significativamente as respostas.
Figura 16 – perguntas do cenário 2
Fonte: próprios autores
Na Figura 17 visualizamos uma situação onde uma pergunta está sendo atendida. A pergunta em questão será tratada como uma das condições iniciais do cenário 2.
Condição Inicial 1: “Ao escolher a linguagem de programação para o meu projeto, quais fatores específicos de desempenho devo levar em consideração?”
Figura 17 – pergunta 1 do cenário 2
Fonte: próprios autores
Na Figura 18 visualizamos uma situação onde uma pergunta está sendo atendida. A pergunta em questão será tratada também como uma das condições iniciais do cenário 2.
Condição Inicial 2: “Quais fatores específicos exercem influência na decisão sobre a linguagem de programação para o meu projeto?”
Figura 18 – pergunta 2 do cenário 2
Fonte: próprios autores
Na Condição Inicial 1, a resposta pode enfocar aspectos relacionados a desempenho, portanto, na criação do projeto será dado destaque às tecnologias que apresentam maior potencial de alcançar o desempenho desejado, deixando em segundo plano os demais fatores.
Na Condição Inicial 2, a resposta pode destacar considerações mais genéricas na criação do projeto de software, como habilidades da equipe, comunidade e suporte, segurança, escalabilidade, manutenção, custos e plataforma.
Em ambos os cenários, as condições iniciais das perguntas influenciam diretamente o conteúdo e o sentido das respostas. A sensibilidade às condições iniciais reflete a natureza caótica e dinâmica manifestadas no sistema, onde pequenas variações nas perguntas podem resultar em respostas significativamente distintas.
Ao observar essas características, podemos compreender melhor como os princípios do caos se manifestam no IFoverflow, fornecendo insights sobre a complexidade e a natureza dinâmica desses ambientes interativos.
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente estudo revelou uma lacuna notável na pesquisa, destacando a escassez de investigações aprofundadas sobre sistemas interativos sob a perspectiva da Teoria do Caos. A ausência de estudos específicos nesse domínio tem implicado em limitações na compreensão dos fenômenos dinâmicos inerentes a esses sistemas. Esta pesquisa buscou preencher essa lacuna ao proporcionar uma análise de uma nova perspectiva, explorando como o conhecimento pode ser gerado em meio ao caos aparente desses ambientes.
A criação do sistema de perguntas e respostas denominado IFoverflow serviu como uma ferramenta fundamental para explorar as nuances desses ambientes interativos. Os resultados obtidos revelam que a extrema sensibilidade às condições iniciais, padrões não lineares e dinâmicas imprevisíveis estão presentes no sistema, demonstrando que o caos aparente pode, na verdade, ser um catalisador para a geração de conhecimento. O IFoverflow proporcionou uma visão prática desses conceitos teóricos, destacando a importância de considerar abordagens não convencionais na compreensão e otimização de sistemas de perguntas e respostas.
Considerando o exposto, sugere-se que futuras pesquisas aprofundem ainda mais essas descobertas, explorando como os princípios da Teoria do Caos podem ser aplicados de maneira mais específica na otimização e no aprimoramento de sistemas interativos. Investigar métodos para incorporar elementos caóticos de maneira controlada, buscando maximizar a eficácia na geração de conhecimento, representa um caminho promissor. Além disso, estudos adicionais podem se concentrar em desenvolver diretrizes práticas para a implementação desses princípios em ambientes semelhantes, proporcionando insights valiosos para a melhoria contínua dessas plataformas.
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[1] Discentes do Curso Superior de Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará Campus Belém e-mail: ewerton.bello1212@gmail.com, thiago25pro@gmail.com
[2] Docente do Curso Superior de Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará Campus Belém. Doutor em Engenharia Elétrica (UFPA). e-mail:profsadala@gmail.com