Nas ciências exatas, a subjetividade geralmente não é considerada, uma vez que seus resultados são objetivos e verificáveis. Dois números somados resultam em um valor específico; uma função que recebe determinada entrada retornará uma saída correspondente; uma variável, quando declarada, será inicializada e permanecerá ativa enquanto o programa estiver em execução. Na filosofia, entretanto, a complexidade aumenta, pois não basta obter uma resposta imediata: é necessário investigar o que está por trás da questão.

Chauí (2019), ao introduzir conceitos filosóficos em Convite à Filosofia, observa que muitas perguntas cotidianas podem ser respondidas de forma direta. Por exemplo, ao perguntarmos “Que horas são?”, espera-se uma resposta precisa, como “são duas horas” ou “quatorze horas”. Contudo, sob uma perspectiva filosófica, não basta indicar o horário: é preciso questionar o que é o tempo, por que ele é medido e o que esse conceito representa em nossas vidas.

Na computação, uma postura semelhante pode ser aplicada. Quando um estudante declara uma variável, em geral compreende-a apenas como um espaço na memória destinado a armazenar um tipo de dado — como caracteres, inteiros ou valores booleanos. Dependendo da linguagem de programação, esses tipos podem ser definidos de forma estática ou dinâmica. Entretanto, uma abordagem mais reflexiva permitiria questionar: o que é, afinal, uma variável? Onde está armazenada? Por que deve assumir determinado tipo e não outro? Essas indagações conduzem a conceitos fundamentais da ciência da computação, que raramente são explorados em cursos de formação técnica, mas que são indispensáveis para um entendimento crítico e profundo.

Nesse contexto, o professor desempenha o papel de mediador do pensamento, e não de simples detentor do conhecimento. Ainda que nem sempre haja espaço em sala de aula para discussões filosóficas, é essencial estimular os estudantes a buscar esse aprofundamento. Como destaca Chauí (2019), o pensamento crítico é uma atitude de não aceitar o óbvio, mas de investigar as razões mais profundas. Essa postura, se aplicada à computação, pode enriquecer a formação acadêmica e profissional.

Um exemplo relevante é o uso de frameworks no desenvolvimento de software. Muitos estudantes os utilizam apenas como ferramentas práticas para alcançar determinados resultados. No entanto, por trás desse uso, encontram-se discussões mais amplas: a inversão de controle (Inversion of Control — IoC), a injeção de dependências (Dependency Injection — DI), o comportamento das classes, o papel dos objetos e até mesmo a forma como esses elementos se organizam na memória do computador. A análise crítica desses fundamentos leva a uma compreensão mais sólida do processo de desenvolvimento e amplia a capacidade de reflexão do estudante.

Este ensaio, portanto, busca aproximar conceitos filosóficos da computação, incentivando a reflexão e o desenvolvimento do pensamento crítico. Muitas vezes, o ensino técnico restringe-se ao aspecto instrumental: o estudante aprende a executar, mas não a questionar. Da mesma forma que a pergunta “Que horas são?” pode ser respondida de forma superficial ou analisada em profundidade, o mesmo ocorre com a programação. Cultivar uma postura crítica diante do código e do processo de criação é essencial para formar profissionais que vão além da prática imediata, alcançando uma compreensão mais profunda da ciência da computação.

Referência

CHAUÍ, Marilena. Convite à Filosofia. 15. ed. São Paulo: Ática, 2019.

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Artigo Publicado – Revista CIPPUS

Na atual era digital, as Redes Sociais Online Descentralizadas (RSOD) surgem como uma alternativa às plataformas tradicionais, destacando-se pela promoção de maior autonomia e segurança aos seus usuários. Contudo, é válido questionar se a descentralização, um dos princípios fundamentais dessas redes, está sendo realmente concretizada.

Este post apresenta uma síntese dos resultados de uma pesquisa de Iniciação Científica conduzida com o apoio do Instituto Federal de Mato Grosso do Sul, por meio do Edital 028/2023 – Propi/IFMS. O estudo buscou verificar a seguinte hipótese:

As RSOD não alcançam uma descentralização genuína, visto que as instâncias maiores concentram a maior parte dos usuários. Isso demonstra que a descentralização plena ainda não foi concretizada, indicando que há barreiras a serem superadas para que esse conceito se torne efetivo nessas plataformas.

Para investigar essa questão, a pesquisa tomou como objeto de análise o Mastodon, uma das plataformas mais utilizadas do Fediverso, com mais de 71% em uso. Foram examinados dados relativos à distribuição de usuários entre as diferentes instâncias da rede, utilizando como fontes públicas os sites https://fedidb.org/, http://demo.fedilist.com/, https://instances.social/ e https://www.thefederation.info/. Os dados foram coletados até julho de 2024 e revelaram que 12 instâncias concentram mais de 51% dos usuários.

Essa concentração contradiz o ideal de descentralização, que deveria se refletir na distribuição dos usuários em vez de nas instâncias. Em tese, descentralizar significa dispersar os usuários de forma mais equilibrada. Embora o Mastodon e outras RSODs ofereçam liberdade para que os usuários escolham suas instâncias, a maioria opta por aquelas que proporcionam maior visibilidade ou melhores funcionalidades, criando um fenômeno de aglomeração que se assemelha ao encontrado em redes centralizadas.

Metodologia
Com a criação de um Pepiline, uma técnicas de visualização de dados descritas por Telea (2014), foi possível gerar representações gráficas que ajudaram a dimensionar essa concentração. Um dos resultados apresentados na Figura 01 ilustra a distribuição dos usuários por instância, representada pelo tamanho das bolhas, que variam de acordo com o número de usuários. Esse gráfico exibe as 24.962 instâncias do Mastodon, totalizando 11.897.058 usuários.

Figura 01 – Relação entre o número de usuários e a quantidade de instâncias

Fonte: OS AUTORES (2024)

A análise do gráfico inicial não permitiu uma compreensão precisa da distribuição. Por isso, as instâncias foram organizadas em dois grupos. A partir do cálculo da mediana, os dados foram divididos para distribuir as instâncias em partes aproximadamente iguais. Na Figura 02, observa-se que, à esquerda, estão as instâncias com valores iguais ou inferiores à mediana, que neste caso foi 2 (sim, a mediana foi bem baixa), somando 17.432 usuários em 14.688 instâncias. Já à direita, estão aquelas com valores superiores à mediana, totalizando 11.879.626 usuários em 10.274 instâncias. A abundância de instâncias menores sugere uma descentralização parcial.

Figura 02 – Agrupamento de instâncias com base na quantidade de instâncias

Fonte: OS AUTORES (2024)

Porém, a descentralização observada nas RSODs se relaciona diretamente à distribuição de usuários, que constitui o foco do estudo. Assim, buscou-se equilibrar os dados entre os grupos de usuários. Foi estabelecido um limite de 190.000 usuários como ponto de separação entre os grupos, conforme ilustrado na Figura 03. À esquerda, encontram-se as instâncias com até 190.000 usuários, somando 5.830.456 usuários em 24.950 instâncias. Já à direita, estão as instâncias com mais de 190.000 usuários, que totalizam 6.066.602 usuários em apenas 12 instâncias, responsáveis por 51% da base de usuários do Mastodon.

Figura 03 – Agrupamento de instâncias com base na quantidade de usuários

Fonte: OS AUTORES (2024)

De forma resumida, após os dados serem tratados pelas etapas inicias do PIPELINE, o resultado ainda passa por 3 fazes que são divididas em:

1. Relação entre o número de usuários e a quantidade de instâncias,

2. Agrupamento de instâncias com base na quantidade de instâncias e, por fim

3. Agrupamento de instâncias com base na quantidade de usuários.

Figura 04 – Transformação dos dados após a renderização

Fonte: OS AUTORES (2024)

Conclusão

A pesquisa revelou que, apesar da ampla diversidade e número elevado de pequenas instâncias nas RSODs, um grupo relativamente pequeno dessas instâncias concentra a maioria dos usuários. Esse fenômeno aponta para uma centralização prática, que contrasta com o ideal teórico de descentralização proposto por essas plataformas. Embora a descentralização seja um dos pilares centrais dessas redes, a análise mostrou que grandes instâncias acabam reunindo a maioria dos usuários, gerando um efeito de concentração semelhante ao das redes tradicionais.

Referências
TELEA, A. C. Data Visualization: Principles and Practice. Boca Raton, FL: CRC Press, 2014.

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Para podermos ter uma melhor compreensão sobre o conhecimento pessoal, primeiramente devemos entender o conhecimento tácito. O conhecimento tácito é aquele que podemos chamar de senso comum. Durante toda a nossa vida, somos expostos a diversos meios de transmissão de informação e, claro, muitas delas acabam sendo retidas em nossa mente, possuindo cada uma sua relevância. Por ser um saber adquirido durante nossa vivência e muitos deles serem correlacionados, essa sabedoria não é facilmente transmitida, pois, como já foi dito, ela se liga à nossa vivência. “Isto se deve ao fato de lidarmos com algo subjetivo, não mensurável, quase impossível de se ensinar, de se passar por manuais ou mesmo numa sala de aula” (MENDES, 2005, s/p).

Já o conhecimento coletivo é formado a partir do conhecimento explícito, ou seja, aquele que pode ser representado, documentado e, sobretudo, transposto a outras pessoas de forma clara e objetiva.

O conhecimento explícito é aquele formal, claro, regrado e fácil de ser comunicado. Pode ser formalizado em textos, desenhos, diagramas etc., assim como guardado em bases de dados ou publicações. A palavra “explícito” vem do latim “explicitus”, que significa “formal, explicado, declarado”. Geralmente, está registrado em artigos, revistas, livros e documentos (MENDES, 2005, s/p).

Essa construção do conhecimento coletivo não é formada a partir do indivíduo, mas se correlaciona com um todo. Quando lemos um livro, escrevemos um texto, assistimos a uma aula ou a uma palestra, as informações que nos são repassadas não vêm somente do sujeito que as transmite, mas sim de uma coletividade maior. Em outras palavras, o conhecimento coletivo já vem de uma formação anterior ao próprio indivíduo que o está transmitindo; logo, o sujeito torna-se apenas um difusor ou um incrementador do conhecimento construído na coletividade. Desta forma, o conhecimento torna-se um emaranhado de significados que vamos construindo ao longo da vida, tanto no meio pessoal quanto no meio coletivo. Assim, as redes sociais contribuem para que esse conhecimento coletivo se torne mais evidente em nossos dias.

REFERÊNCIAS

http://imasters.com.br/artigo/3599/gerencia/conhecimento_tacito_e_explicito/ Acessado em: 02/10/2011

http://www.agenciars.com.br/blog/pierre-levy-discursa-sobre-gestao-do-conhecimento-e-midias-digitais/ Acessado em: 30/09/2011

http://www.jeniffersantos.com.br/curadoria-da-informacao.html Acessado em: 30/09/2011

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