SCIENTIFIC COMMUNICATION OF PRE-PROCESSING TECHNIQUES IN DATA SCIENCE

INTRODUÇÃO: Os avanços tecnológicos presenciados nas últimas décadas têm provocado aumentos expressivos no fluxo de dados, e na capacidade de sistemas computacionais de transportar vastas quantidades de dados, o que configura um fenômeno conhecido como Big Data. Tais mudanças influenciam diretamente no cenário de pesquisas, incentivando os cientistas a aderirem ao uso de ferramentas e algoritmos com sistemas treinados a partir de aprendizado de máquina (Machine Learning), que atendem à necessidade de aprimorar a performance na execução de uma tarefa, através de algum tipo de experiência. OBJETIVOS: O projeto tem por objetivo a divulgação dos resultados das pesquisas na aplicação de técnicas de pré-processamento de dados, fundidas com ferramentas de inteligência computacional, como Machine learning, em específico nas técnicas de TimeStacking em Decision Trees, visando atender o público geral, não cientificamente alfabetizado, assim como os especialistas e pesquisadores da área. MATERIAIS E MÉTODO: o principal objeto em qual se baseou a pesquisa foi o artigo “Time Stacking Decision Tree for Oscillatory Failure Case Detection in a Flight Control System”, de autoria do professor orientador, e o grupo de pesquisa, apresentado no Congresso Mundial da IFAC – Federação Internacional de Controles Automáticos – 2023. O qual utiliza de técnicas de otimização em Machine Learning, a partir de Decision Trees de abordagem TimeStacking, aplicado à detecção de falhas oscilatórias em sistema de controle aéreo, a fim de propor uma solução ao problema proposto no benchmark – trabalho modelo, de referência – do congresso. RESULTADOS: Visando cumprir os objetivos propostos neste trabalho, foram produzidos materiais de divulgação na forma de White Papers e um protótipo de website programado com linguagens estáticas de front-end (HTML e CSS) propondo assim um material de maior acessibilidade e disponibilidade na internet (https://bianca-zavadisk.github.io/time-stacking-decision-tree-paper/). Conforme exposto na revisão de leitura as aproximações e distinções conceituais de comunicação e divulgação científica, a comunicação científica aos pares não deixa de ser relevante, uma exposição mais visual e resumida colabora para o alcance do projeto e de suas contribuições para a área. Bem como a divulgação científica para a sociedade geral, viabilizando a alfabetização científica e contribuindo para os efeitos e discussões sociais, como etapa essencial para a realização da pesquisa. Nesse contrexto, foram pensados dois modelos para o White Paper, um informal baseado no conceito de divulgação, e outro formal fundamentado na definição de comunicação. CONSIDERAÇÕES FINAIS: Apesar da escolha do White Paper como meio de divulgação, a falta de suporte em relação ao contexto científico é evidente. A maioria dos artigos, matérias e exemplos se direcionam para o mundo do marketing, empresas, venda de produtos e longas descrições de processos. Portanto, a adaptação dos conceitos e elementos foi precisa a fim de atender a necessidade deste projeto.
A difusão da ciência não é, e nem deve ser, um esforço pedagógico, uma mera exposição de termos e conceitos, mas sim um objeto de movimentação social, que auxilie na compreensão do funcionamento e evolução da humanidade.

PALAVRAS-CHAVE: White paper; Divulgação científica; Aprendizado de máquina; Decision Tree; TimeStacking.