Perspectivas sobre o Humanismo Digital
Manifesto de Viena sobre o Humanismo Digital
Parte XI Realizando o Humanismo Digital
[329]Interdisciplinaridade: Modelos e Valores para o Humanismo Digital
por Sally Wyatt
Resumo Este capítulo começa com o reconhecimento de que o mundo está encarando grandes desafios e que esses podem ser melhor tratados pelas pessoas trabalhando juntas, através de vários domínios disciplinares e entre universidades, sociedade civil, governos e indústria. Após esboçar esses problemas, eu forneço uma visão geral dos significados de disciplina e de multi-, inter- e transdisciplinaridade. Em seguida, eu forneço uma visão geral histórica de como as disciplinas surgiram. Exemplos das ciências da computação, das ciências sociais e das humanidades, e colaborações entre elas, são usados para ilustrar essas definições e visões gerais. Na parte final, eu reflito sobre o que isso significa para o humanismo digital, baseando-me em diferentes modelos e valores de colaboração.
A Agenda para o Desenvolvimento Sustentável em 2030, preparada pela Organização das Nações Unidas (ONU) e aprovada por todos os países em 2015, identificou 17 objetivos cruciais para o futuro do planeta. Esses incluem acabar com a pobreza, empoderar mulheres e meninas, reduzir a desigualdade e agir para combater a mudança climática (ONU 2015). Interessantemente, as tecnologias digitais não são explicitamente mencionadas em nenhum dos objetivos, embora elas possam ser vistas tanto como parte do problema dado, por exemplo, as suas enormes necessidades de energia e quanto do surgimento de novas formas de desigualdade digital. Elas também podem ser parte da solução, ao tornarem mais fácil compartilhar dados e conhecimento para resolver problemas tais como aqueles surgindo a partir do envelhecimento da população e ao expandirem o acesso à educação.
Os problemas subjazendo a esses objetivos poderiam ser caracterizados como “problemas insolúveis (wicked problems),” aqueles desafios políticos e intelectuais que desafiam definição ou solução fáceis. Nenhuma disciplina acadêmica isolada pode fornecer uma definição adequada desses problemas, muito menos uma resolução clara e factível. A ONU demanda parceria e colaboração para enfrentar esses objetivos. Para fazer isso se requererá pesquisa multi-, inter- e transdisciplinar. A ONU não está sozinha ao fazerem essas demandas. Muitas agências financiadoras de pesquisa e organizações elaboradoras de políticas enfatizam a importância de engajarem [330]diferentes disciplinas e partes envolvidas (stakeholders) para enfrentar problemas científicos e sociais contemporâneos.
Neste curto capítulo, eu inicialmente discuto o significado de disciplina e de multi-, inter- e transdisciplinaridade. Em seguida, eu forneço uma breve visão geral histórica de como as disciplinas surgiram e concluo com diferentes modelos e valores de colaboração e o que eles poderiam significar para o humanismo digital.
Multi-, inter- e transdisciplinaridade algumas vezes são usadas intercambiavelmente, mas cada uma delas captura alguma coisa diferente, descrita nos parágrafos seguintes. Mas primeiro é necessário entender o que é uma disciplina acadêmica. Disciplinas têm suas culturas e práticas próprias, e fornecem habilidades, ferramentas, métodos, conceitos e maneiras de pensar àqueles treinados nelas. Elas vêm com suas próprias noções de como o mundo é organizado e do que constitui pesquisa de boa qualidade (Knorr Cetina 1999). As disciplinas são usualmente institucionalizadas, em departamentos universitários e faculdades, em associações profissionais, e em conferências e jornais especializados. A reprodução de disciplinas de uma geração para a próxima é tipicamente feita via educação formal, credenciada e algumas vezes envolve critérios de competência compartilhados (Hackett et al. 2017). Um exemplo desses são as “Competências de Computação para Currículos de Graduação de Ciência de Dados” (ACM 2021). É menos usual encontrar tais critérios nas humanidades e ciências sociais, embora essas disciplinas frequentemente tenham normas e expectativas implícitas do conhecimento e das competências que os estudantes deveriam possuir ao final dos seus programas de graduação.
Tendo fornecido uma definição funcional de disciplina, avancemos agora para as maneiras que elas podem ser combinadas. Essas são usualmente apresentadas em uma forma hierárquica, com a multidisciplinaridade sendo a menos integrada. A multidisciplinaridade pode ser descrita como se movendo entre disciplinas para entender um tópico ou problema a partir de várias perspectivas. Isso pode levar a maior conhecimento e pode ser muito útil na elaboração de políticas ou outras decisões, mas há pouca integração de métodos ou conceitos das disciplinas contribuintes. Por exemplo, modelagem econômica pode ser usada para entender a incidência de pobreza em um país, mas estudos pedagógicos fornecem as bases para políticas para enfrentar desigualdades educacionais entre crianças de diferentes contextos socioeconômicos.
Educação e pesquisa interdisciplinar deliberadamente tentam combinar e sintetizar metodologias e jargão especializados a partir de diferentes disciplinas para produzir uma solução mais compreensiva para um problema ou tratar de um tópico complexo. Por exemplo, isso ocorre quando cientistas da computação e linguistas trabalham juntos para entender padrões de mudança na linguagem em grandes corpora de texto.
Transdisciplinaridade vai além da universidade para incorporar conhecimento de outras fontes e partes interessadas (stakeholders) não acadêmicas. Há muitas partes interessadas possíveis com conhecimento e experiências especializadas que podem ser valiosos na produção de conhecimento. No caso da atenção à saúde (healthcare), isso poderia incluir organizações de pacientes, indústria farmacêutica, associações profissionais ou sindicatos (unions) de enfermagem assim como pesquisadores biomédicos, sociólogos da saúde, eticistas médicos e cientistas da saúde. Há muitos termos em circulação para produção transdisciplinar do conhecimento, incluindo ciência pós-normal (Funtowicz e Ravetz 1993), a hélice tripla (Leydesdorff e Etzkowitz 1998), Modo 2 (Nowotny et al. 2001).
[331]Tendo descrito brevemente os termos-chave, retornemos às disciplinas acadêmicas. Elas têm a aparência de imutabilidade, bastante como alguns tipos de programação de computador, alguma coisa que não pode ser mudada depois de ter sido criada. Apesar disso, é importante lembrar que disciplinas acadêmicas podem mudar e mudam. Muitas disciplinas acadêmicas agora dadas como certas, tais como matemática, história e filosofia, têm histórias muito longas, exatamente como as universidades têm. Outras, incluindo engenharia e ciências sociais, surgiram no final do século XIX, amplamente em resposta aos desafios colocados pela industrialização e urbanização na Europa e nos Estados Unidos. A ascensão da industrialização e engenharia foi em não pequena parte o ímpeto por trás do estabelecimento de universidades técnicas em muitos países. Mesmo se a mudança pudesse ser lenta, novas disciplinas podem surgir e surgem, e o foco e a ênfase em disciplinas de longa data podem mudar.
A expansão do sistema da universidade depois da Segunda Guerra Mundial nos países industrializados foi um catalisador para mudança. O crescimento foi acompanhado por um aumento na diversidade de estudantes, quadro de funcionários e (inter)disciplinas. Na terça parte final do século XX, o surgimento de um novo campo de estudo algumas vezes esteve relacionado com a difusão de um novo objeto, tal como a internet, no caso dos novos estudos de mídia. Em outros casos, a disponibilidade de novas técnicas e instrumentos poderia levar a um novo campo, como na ciência da computação. Em ainda outros casos, tais como estudos da mulher, o surgimento poderia ser atribuído à grande diversidade de pessoas entrando nas universidades, pessoas que podem identificar novos problemas e maneiras de pensar (Wyatt et al. 2013). Esses novos campos podem encontrar suas primeiras casas institucionais na literatura, engenharia elétrica ou sociologia. Conforme eles crescem e estabilizam-se, eles tornam-se institucionalizados das maneiras acima, desenvolvendo seus próprios departamentos programas educacionais, jornais e associações profissionais.
Nem todas as tentativas de criar novas disciplinas são bem-sucedidas. Algumas poderiam ser muito fortes em pesquisa e na criação de novo conhecimento, publicado e compartilhado em jornais e conferências especializadas, mas isso nem sempre é acompanhado por perfis educacionais fortes ou difundidos. Por exemplo, a neuroeconomia – o estudo de como o comportamento econômico afeta o entendimento do cérebro e como a neurociência poderia guiar modelos econômicos – poderia ser ensinada apenas em um número relativamente pequeno de universidades em um nível avançado. Mesmo assim, ela tem o seu jargão especializado, com canais de conferência e publicação, para compartilhar ideais e desenvolvimentos.
Como mencionado acima, colaborações inter- e transdisciplinares têm sido proclamadas por organizações nacionais e internacionais procurando por soluções inovadoras para problemas complexos e insolúveis (wicked). Mas colaborações não são sempre fáceis de alcançar. Nem todas as disciplinas são iguais, nem em termos de financiamento disponível, nem em termos de legitimidade e status social e epistêmico. Tais desigualdades podem dificultar colaboração produtiva e, dessa maneira, o restante deste texto focas-se nos diferentes modos de colaboração através das disciplinas.
Em particular, eu reflito sobre o que isso poderia significar para o “humanismo digital.” Essa “comunidade de pesquisadores, elaboradores de políticas e atores industriais que estão focados em [332]assegurar que o desenvolvimento da tecnologia permaneça centrado nos interesses humanos.”1 De acordo com as definições esboçadas acima, esse é claramente um empreendimento transdisciplinar, retendo as aspirações à resolução de problemas de engenheiros e cientistas da computação, mas fazendo isso de uma maneira que suporte os interesses e o bem-estar humanos. Em parte, esses estão capturados pelos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU mencionados antes. Eles também poderiam estar articulados em termos dos valores fundamentais de democracia, igualdade, liberdade e solidariedade.
Exatamente como há maneiras diferentes de realizar pesquisa disciplinar (e deve ser lembrado que disciplinas não são homogêneas em seus métodos e teorias), há maneiras diferentes de realizar inter-, multi-, transdisciplinaridade. Barry et al. (2008) distingue entre três modos de interdisciplinaridade: serviço-subordinação, integração-síntese e agonístico-antagonístico. No modo de serviço-subordinação, uma disciplina contribui para outra sem mudar as regras da disciplina para a qual ela está contribuindo. Por exemplo, métodos e ferramentas computacionais poderiam ser aceitos no interior da linguística sem qualquer mudança fundamental na teoria linguística. Ou um historiador poderia explicar mudanças de fronteira entre cidades ou regiões ou o desenvolvimento de categorias ocupacionais que tornam a combinação de dados do censo histórico mais difícil.
O modo de síntese-integração refere-se a um relacionamento mais simétrico entre as disciplinas contribuintes através de uma integração genuína de métodos e conceitos, como no caso da neuroeconomia mencionado acima, e em outros exemplos sem conta. Por exemplo, para entender como os pesquisadores encontram dados para reuso potencial, Gregory (2021) baseia-se tanto na ciência da informação quando nos estudos de ciência e tecnologia (ECT) para desenvolver um entendimento mais rico da diversidade de usuários e suas práticas de dados.
No terceiro modo antagonista, aqueles de uma disciplina poderiam ter por objetivo alterar a outra de maneiras fundamentais. Isso algumas vezes tem sido alegado em esforços para trazer maneiras computacionais de pensar para as humanidades. Em seu pior caso, isso pode ser visto como insultuoso, sugerindo que noções computacionais de rigor e confiança (reliability) são superiores aos padrões de qualidade das humanidades. Mas o antagonismo não tem de ser negativo. A pesquisa acadêmica, em todas as disciplinas, é caracterizada por debate e escrutínio cuidadoso das alegações de conhecimento e da evidência sobre a qual elas são feitas. Deve ser esperado que o humanismo digital algumas vezes será caracterizado por debates acalorados entre cientistas da computação desejando resolver o que eles definiram como problemas técnicas e aqueles nas humanidades e ciências sociais, quem poderiam considerar isso excessivamente estreito e apontarão quão emaranhados o social e o técnico sempre estão. Em outras palavras, o cientista social ou pesquisador de humanidades poderia argumentar que as tecnologias digitais são sempre uma intervenção material na sociedade e não podem ser entendidas independentemente dos contextos sociais, culturais, econômicos e políticos. Isso pode ser produtivo, visto que pode levar a reconfiguração dos “limites, objetos e problemáticas” das disciplinas antecedentes (Barry et al. 2008, p. 30).
[333]Esses modos diferentes de interdisciplinaridade são intencionados como heurísticos. Eles não esgotam os modos de colaboração e não são mutuamente exclusivos. A partir das minhas próprias experiências de colaboração interdisciplinar, eu identifiquei um recurso e dois valores: tempo, respeito e humildade. Há muitas diretrizes relativas à colaboração, mas não há rota rápida ou simples para o sucesso. Exatamente como o treinamento disciplinar toma tempo, assim o faz a aprendizagem para colaborar. Cara projeto ou grupo necessita de tempo para desenvolver vocabulários, métodos e maneiras de trabalho compartilhados. As pessoas também precisam respeitar outras maneiras disciplinares de trabalhar mesmo se elas não necessariamente as entendem. Todos nós temos de reconhecer que as disciplinas nas quais nós fomos treinadas podem não ter todas as respostas, nem mesmo sempre as questões corretas. Essa é outra maneira de expressar o velho adágio de que “se a sua única ferramenta é um martelo, então tudo se parecerá com um prego.”
Referências
ACM Data Science Task Force (2021). ‘Computing competencies for undergraduate data science curricula’, Disponível em: DSTF_Final_Draft_Report (acm.org) (Acessado: 21 de março de 2021)
Barry, A., Born, G. e Weszkalnys, G. (2008). ‘Logics of interdisciplinarity’, Economy & Society, 37(1), 20-49.
Funtowicz, S. e Ravetz, J. (1993). ‘Science for the post-normal age’, Futures, 25, 739-755.
Gregory, K. (2021). Findable and reusable? Data discovery practices in research. Tese de doutorado. Maastricht University.
Hackett, E.J. et al. (2017). ‘The social and epistemic organization of scientific work’, in Felt, U. et al. (eds.) The handbook of science and technology studies, 4ª edição. Cambridge, MA: The MIT Press, pp. 733-764.
Knorr Cetina, K. (1999). Epistemic cultures: How the sciences make knowledge. Cambridge, MA: Harvard University Press.
Leydesdorff, L. e Etzkowitz, H. (1998). ‘The triple helix as a model for innovation studies’, Science & Public Policy, 25(3), 195-203.
Nowotny, H., Scott, P. e Gibbons, M. (2001). Re-thinking science. Knowledge and the public in an age of uncertainty. London: Polity Press.
United Nations (2015). Transforming our world: The 2030 agenda for sustainable development. New York, NY: United Nations, Department of Economic and Social Affairs.
Wyatt, S. et al. (2013). ‘Introduction to Virtual Knowledge’, in Wouters, P. et al. (eds.) Virtual knowledge. Experimenting in the humanities and the social sciences. Cambridge, MA: The MIT Press, pp. 1-23.
ORIGINAL:
WYATT, S. Interdisciplinarity: Models and Values for Digital Humanism. In: GHEZZI, C. et al. (eds.). Perspective on Digital Humanism. Springer Cham: 2022. p. 329-334. Disponível em: <https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-86144-5>
TRADUÇÃO:
EderNB do Blog Mathesis
Licença: CC BY 4.0
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