Artigo Completo - Open Access.

Idioma principal

BIG DATA VERSUS AUTONOMIA: O PARADOXO DO SUPORTE À “DECISÃO AUTÔNOMA” USANDO BIG DATA

Rodrigues, Luís; Spitz, Rejane;

Artigo Completo:

Dados são essenciais para o processo de tomada de decisão. Graças a recursos de Big Data, vislumbramos hoje a possibilidade de uma compreensão muito mais sistêmica do mundo, o que permite decisões mais assertivas sobre problemas orgânicos e complexos. Sem embargo, a viabilidade do consumo de tantos dados pressupõe uma curadoria inteligente que realiza parte da decisão pelo decisor e, por isso, ameaça sua autonomia. Este artigo descreve recursos de Big Data e modelos decisórios a fim de elucidar o real impacto do emprego desses recursos sobre a autonomia para decidir. O caso do viajante autônomo é usado como pano de fundo de uma análise mais ampla sobre os efeitos colaterais do uso indiscriminado de Big Data para suporte à decisão autônoma.

Artigo Completo:

Palavras-chave: suporte à decisão; autonomia; Big Data.,

Palavras-chave: ,

DOI: 10.5151/despro-ped2016-0344

Referências bibliográficas
  • [1] ACKOFF, RL. From data to wisdom. Journal of applied systems analysis. 1989 Jun;16(1):3-9.
  • [2] ROWLEY, JE. The wisdom hierarchy: representations of the DIKW hierarchy. Journal of information science. 2007 Feb 15.
  • [3] CAPRA, F; LUISI, PL. The systems view of life: A unifying vision. Cambridge University Press; 2014 Apr 10.
  • [4] MORIN, E; LE MOIGNE, JL; DUARTE, JC. Inteligência da complexidade: Epistemología e pragmática. 2000.
  • [5] SIMON, HA. A behavioral model of rational choice. The quarterly journal of economics. 1955 Feb 1:99-118.
  • [6] SIMON, HA. Theories of decision-making in economics and behavioral science. The American economic review. 1959 Jun 1;49(3):253-83.
  • [7] KLEIN, GA. A recognition-primed decision (RPD) model of rapid decision making. Ablex Publishing Corporation; 1993 Dec.
  • [8] SANFEY, AG. Social decision-making: insights from game theory and neuroscience. Science. 2007 Oct 26;318(5850):598-602.
  • [9] KAHNEMAN, D. Thinking, fast and slow. Macmillan; 2011 Oct 25.
  • [10] KAHNEMAN, D; TVERSKY, A. Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica: Journal of the Econometric Society. 1979 Mar 1:263-91.
  • [11] SCHUMPETER, J. Creative destruction. Capitalism, socialism and democracy. 1942:82-5.
  • [12] MCCABE, V. Coming to Our Senses: Perceiving Complexity to Avoid Catastrophes. Oxford University Press; 2014 Feb 3.
  • [13] MANOVICH, L. The labor of perception. Clicking In. Hot Links to a Digital Culture. 1996:183-93.
  • [14] YAU, N. Visualize this!. John Wiley & Sons; 2012 Dec 1.
  • [15] TUFTE, E. The visual display of quantitative information. Cheshire, CT: Graphics. 2001.
  • [16] PENG, H; CHOU, C; CHANG, CY. From Virtual Environments to Physical Environments: Exploring Interactivity in Ubiquitous-learning Systems. Educational Technology & Society. 2008 Apr 1;11(2):54-66.
  • [17] TUFTE, E; GRAVES-MORRIS, PR. The visual display of quantitative information. Cheshire, CT: Graphics press; 1983 Oct.
  • [18] CLEVELAND, WS. The elements of graphing data. Monterey, CA: Wadsworth Advanced Books and Software; 1985 Jul 1.
  • [19] SLOVIC, PE. The perception of risk. Earthscan publications; 2000.
  • [20] KANT, I. Prolegomena to Any Future Metaphysics (1783). Ellington, Philosophy of Material Nature. 1985:1-36.
  • [21] PARISER, E. The filter bubble: What the Internet is hiding from you. Penguin UK; 2011 May 12.
  • [22] AMADEUS, FUTURE FOUNDATION. Future Traveller Tribes 2030: Understanding Tomorrow’s Traveller, 2015. [Disponível em: http://www.amadeus.com/documents/ future-traveller-tribes-2030/travel-report-future-traveller-tribes-2030.pdf]
Como citar:

Rodrigues, Luís; Spitz, Rejane; "BIG DATA VERSUS AUTONOMIA: O PARADOXO DO SUPORTE À “DECISÃO AUTÔNOMA” USANDO BIG DATA", p. 4002-4014 . In: Anais do 12º Congresso Brasileiro de Pesquisa e Desenvolvimento em Design [= Blucher Design Proceedings, v. 9, n. 2]. São Paulo: Blucher, 2016.
ISSN 2318-6968, DOI 10.5151/despro-ped2016-0344

últimos 30 dias | último ano | desde a publicação


downloads


visualizações


indexações