O que Big Data tem a ver com neurociência e relógios inteligentes?

InUse2Todo mundo já ouviu falar sobre esse tal de Big Data. É a moda do momento. Várias empresas têm investido muita grana nessa nova tendência. E não são só as empresas que têm feito isso. As grandes instituições de ensino superior pelo mundo afora também estão entrando de cabeça na onda do Big Data, com formação de departamentos e programas de graduação e pós especializados nessa tendência. Mas afinal de contas, o que é isso e por que está todo mundo nessa euforia toda?

Sendo bem simplório, Big Data é um termo amplo que se refere ao uso de quantidades grandes (tipo, muito grande mesmo) de dados para auxiliar no processo de tomada de decisões e predições do futuro (veja aqui algumas definições mais específicas de Big Data). Como isso é feito e o tipo de conhecimento técnico necessário para lidar com Big Data é assunto pra uma outra postagem. Mas por que esse frisson todo com isso?

Na verdade, fazer modelos preditivos — ou seja, montar um forma de “adivinhar” exatamente o que você está procurando quando acessa o Google, por exemplo — com base em uma quantidade absurda de dados é muito bom e tem aplicações práticas formidáveis. Só para ilustrar, pode ser que você não saiba o que quer dizer a palavra “frisson”. Daí você vai ao Google, faz uma busca, encontra um link que diz a definição da palavra. Se várias pessoas fizerem isso, o Google vai armazenar os dados relativos a essas buscas e com isso montar um modelo que prediz (Google falando): “opa, como é muito comum que as pessoas busquem pela definição da palavra frisson e não necessariamente pela canção Frisson na voz de Elba Ramalho, eu vou colocar o link da definição bem no topo da busca”. E esse modelo fica cada vez mais funcional quando se baseia em uma quantidade grande de dados.

Mas isso é o começo dessa história de Big Data. E pra dizer a verdade, o Google e outras empresas de tecnologia já fazem isso desde sempre. Nem é novidade mais. E pra ser mais sincero ainda, em termos técnicos, esse tipo de modelo preditivo nem é tão complexo assim de se construir. A coisa começa a ficar realmente legal — e é por isso que o interesse com isso vem crescendo — quando começamos a explorar a multidisciplinaridade dessa parada toda.

Para ilustrar o que eu quero dizer, eu gosto de citar o modelo de “recomendação de músicas” que o Google lançou em meados de 2013. O sistema se baseia em uma quantidade grande de dados (duuuhhhh, helloooo Big Data!), mas dados de natureza distintas: ele combina dados de natureza acústica (isso mesmo: espectrogramas com características sonoras de várias canções); metadados contendo informações tais como nome do artista, da canção, do álbum, do estilo, etc; meta-metadados contendo informações de tudo que existe na web sobre esse artista, suas canções, seu estilo, etc; e obviamente os dados sociais de busca e preferências das pessoas (tipo: quais outros artistas as pessoas que gostam desse artista também gostam?). Todas essas informações são utilizadas conjuntamente para que a recomendação que esse sistema te faz seja tão boa quanto a recomendação que uma pessoa que te conhece bem faria. Essa implementação não é tão fácil assim, já que envolve dados de natureza distintas e que se comportam de maneira peculiar.

No final das contas, um sistema como um Google Now, Siri ou S-Voice pretende funcionar como um agente pessoal. Um agente pessoal, no sentido clássico da palavra, é alguém (pessoa) que tem um corpo, uma mente e um cérebro que processa informações e toma decisões. Assim, qualquer pessoa que queira construir um sistema inteligente que funcione como um agente pessoal de carne e osso precisa entender minimamente sobre como nosso corpo, mente e cérebro funcionam. E esse, é na minha opinião, o futuro do Big Data: a natureza dos dados que coletamos.

Estamos saindo da era dos dados puramente numéricos e distribucionais para entrar em uma era de dados sensoriais. Só para ilustrar: existe uma empresa em Boston chamada MimoBaby. Essa empresa produz roupinhas de bebê. O diferencial: essas roupinhas contêm sensores que medem, de maneira constante, vários dados biométricos do bebê (o padrão de respiração, temperatura, sons que ele produz, rítmo do batimento cardíaco, etc), e mantém toda essa informação em uma nuvem que se conecta a um aplicativo no seu celular que monitora todos esses dados. Ele te manda alertas sobre qualquer alteração nessas medidas e pode ser diretamente utilizado por médicos e hospitais para um diagnóstico mais rápido e correto sobre a saúde do seu bebê. Os relógios inteligentes que estamos vendo proliferar no mercado de tecnologia são um grande exemplo do potencial que temos em mãos para coletar ainda mais esses dados sensoriais de maneira constante.

O futuro do movimento do Big Data está apenas começando (e aparentemente com força total). E dada a sua natureza intrinsicamente multidisciplinar, o profissional Big Data do futuro deverá ser aquele que, não apenas transite pelas várias esferas do conhecimento sem se sentir incomodado, mas que também seja capaz de se manter informado sobre os principais avanços nessas esferas: desde os avanços na área de tecnologia até os avanços na área de neurociência e psicologia.

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About André L. Souza

Assistant Professor Department of Psychology The University of Alabama www.andreluizsouza.com
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One Response to O que Big Data tem a ver com neurociência e relógios inteligentes?

  1. Marcelo Gonçalves says:

    Muito bom, sou novo na casa e to gostando muito do que estou vendo aqui.

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