Quais as principais características que distinguem dado informação e conhecimento?

1 3 Dados, Informação e Conhecimento Este capítulo trata da conceituação dos termos dado e informação, que dentro da visão do processo de comunicação constituem o conteúdo a ser transmitido, assim como do termo conhecimento, entendido como o produto do processamento da informação. Para tanto, são analisadas algumas das acepções atribuídas a estas palavras, desde as mais usuais e gerais até as mais técnicas e específicas, com o intuito de estabelecer uma síntese que colabore para a clareza dos assuntos discutidos ao longo desta dissertação. Para alguns autores, dado, informação e conhecimento são sinônimos. Para outros, os termos se distinguem. No caso específico deste estudo, acredita-se que uma clara diferenciação destes conceitos auxilie na compreensão do fenômeno investigado. Portanto, para efeitos desta pesquisa, dado, informação e conhecimento são considerados como categorias distintas, porém estreitamente relacionadas. A seguir, cada um destes conceitos é analisado isoladamente Dado Inicia-se a discussão do termo dado por suas definições mais genéricas. Segundo FERREIRA et al. (1999, p. 602) dado é o princípio em que se assenta uma discussão ou o elemento ou base para a formação de um juízo. HOUAISS et al. (2001, p. 903) concordam com esta posição e a desenvolve ao definir dado como aquilo que se conhece e a partir do que se inicia a solução de um problema, a formulação de um juízo, o desenvolvimento de um raciocínio. Os autores ainda estendem o termo ao dizer que dado é o resultado de investigação, cálculo ou pesquisa ou aquilo que caracteriza ou é típico de alguma coisa. Do ponto de vista da filosofia, dado é o que se apresenta à consciência como imediato, não construído ou não elaborado, segundo FERREIRA et al.

2 Dados, Informação e Conhecimento 39 (1999, p. 602) e o elemento inicial de qualquer ato de conhecimento (uma impressão sensível, um axioma, um princípio lógico etc.), apresentado de forma direta e imediata à consciência, e que servirá de base ou pressuposto no processo cognitivo, de acordo com HOUAISS et al. (2001, p. 903). As definições citadas até o momento assinalam o emprego mais geral do termo dado e fixam as bases de seus significados mais específicos. Dentre estes, destaca-se a terminologia adotada pela informática, ciência que trata do processamento automático da informação. Neste campo do saber, segundo FERREIRA et al. (1999, p. 602), considera-se dado o elemento de informação, ou representação de fatos ou instruções, em forma apropriada para armazenamento, processamento ou transmissão por meios automáticos, o que vai de encontro com HOUAISS et al. (2001, p. 903) para quem dado é a informação capaz de ser processada por um computador. FRAGOMENI (1986, p. 161) amplia estas significações de informação tratada por intermédio de máquinas para representação de fatos, conceitos ou instruções, expressos de maneira formalizada, passível de comunicação, interpretação ou processamento por meios humanos ou automáticos. A autora ainda acrescenta que dados são elementos básicos passíveis de serem expressos como uma determinada combinação de sinais que têm significado através de um código, e que, estruturados, podem conter informação. Vale destacar que esta terminologia específica da informática tem origem na teoria da informação, cuja visão, bastante materialista, procurou quantificar a informação de modo a atingir um entendimento matemático dos processos de transmissão de informações (RABAÇA & BARBOSA, 1995, p. 556). Mais adiante esta terminologia foi encampada pelo estudo teórico da comunicação onde dado é definido como elemento numérico, conhecido ou obtido por método de coleta apropriado, que serve de base para um processo de análise (ibidem, p.191). Neste contexto, a palavra dados assim mesmo, no plural foi reservada para a representação de fatos, conceitos ou instruções através de sinais, de uma maneira formalizada, passível de ser transmitida ou processada pelos seres humanos ou por meios automáticos (ibidem). Percebe-se na análise destas definições a plena aceitação e o uso corrente da definição de dado proveniente da teoria da informação no campo teórico da comunicação.

3 Dados, Informação e Conhecimento 40 Trabalhando com os conceitos advindos da informática, mas elaborando-os para fins de compreensão do entendimento como resultado do processamento da informação, SHEDROFF (1999, p.272) caracteriza dado como produto de pesquisa, criação, coleta, e descoberta. É o material bruto que encontramos ou criamos para construir nossas comunicações. Para o autor, o dado não é uma informação completa e, portanto, não tem valor como comunicação. A formatação do dado estaria comprometida primeiramente com sua capacidade de armazenamento, processamento e transmissão e não com a construção do significado da mensagem em si. Sendo assim, os dados seriam unidades transportadoras de valor, armazenáveis e transmissíveis, que não têm significado relevante num primeiro momento, mas que podem ser posteriormente transformadas em informações de real significância. Nas definições recém discutidas é possível se perceber a descrição do dado como uma unidade elementar de informação. Uma unidade manifestante de um valor semântico básico que possui, portanto, pouca significação quando tomada de forma isolada. Porém, quando um dado é combinado a outros dados seus valores interagem e dão origem a significações mais complexas. As características fundamentais dos dados seriam, então, a transportabilidade e a capacidade de agrupamento de seus valores semânticos elementares. Sendo concebidos como unidades agregáveis, os dados comporiam a estrutura primeira da cadeia que resulta no conhecimento, conforme o contínuo do entendimento apresentado por SHEDROFF (1999, p. 271) e ilustrado na figura 1, disposta na próxima página. Quando se pensa nos valores elementares que os dados transportam logo se pensa em números. De fato, os algarismos - sobretudo os indo-arábicos possuem um enorme poder de representação, como será discutido mais adiante. Porém, os valores que os dados expressam não precisam ser necessariamente numéricos ou quantitativos. Eles podem também expressar qualidades ou características. Conforme HOUAISS et al. (2001, p. 903), dado pode ser entendido como aquilo que caracteriza ou é típico de alguma coisa, fato que os autores exemplifica dizendo que o dado da velhice é ter cabelos brancos (HOUAISS, 2001, p. 903). Tendo em vista o que foi discutido neste tópico, para fins de aplicação na presente pesquisa, a definição mais apropriada para o conceito de dado restringe o termo a registros ou indícios relacionáveis a algum objeto e que lhe atribuem um valor semântico elementar, que pode ser tanto quantitativo quanto qualitativo.

4 Dados, Informação e Conhecimento 41 Seguindo este raciocínio, um algarismo pode ser um dado: o numeral , por exemplo. Da mesma forma, uma notação verbal como mulheres ou, então, empregados domésticos, também pode ser considerada como um dado. Nos exemplos citados, tanto o dado quantitativo quanto o qualitativo podem ser atribuídos a uma classe de objetos: a pessoas. Sendo assim, o termo dado pode ser entendido como a menor unidade que expressa uma quantidade ou qualidade a fim de ser agregada a outras unidades de modo a constituir uma informação. Mais adiante é especificado como ocorre esta agregação dos dados para constituir a informação. Figura 1 O Contínuo do Entendimento (SHEDROFF, p.271) Informação Começando pelas acepções mais genéricas, para FERREIRA et al. (1999, p. 1109), informação é o ato ou efeito de informar(-se), ou seja, o ato de tomar conhecimento, de inteirar-se ou instruir-se sobre algo. Já segundo HOUAISS et al. (2001, p. 1615), o vocábulo é entendido como comunicação ou recepção de um conhecimento ou juízo. Demonstrando a indesejada pelo menos, para fins desta pesquisa relação de sinonímia entre dado, informação e conhecimento,

5 Dados, Informação e Conhecimento 42 FERREIRA et al. (1999, p. 1109) colocam que informação significa dados acerca de alguém ou de algo ou conhecimento, participação e HOUAISS et al. (2001, p. 1615) afirmam que ela é o conhecimento obtido por meio de investigação ou instrução. Analisando-se a multiplicidade de significados presentes nos dicionários, verifica-se que a interpretação do termo informação varia bastante de acordo com o contexto. Por exemplo, no âmbito jurídico ela pode ser um ato de esclarecimento e no burocrático, um informe processual. Para se obter a definição que melhor se aplique a este estudo é preciso, portanto, localizar o contexto aqui pretendido. O objeto de estudo desta pesquisa é a interação das pessoas com os infográficos nas tarefas cognitivas de aquisição da informação. Esta interação ocorre resumidamente da seguinte maneira: os infográficos contêm dados que estão codificados numa linguagem gráfica visual; os sinais que representam os dados são percebidos e decodificados pelas pessoas; caso os dados decodificados sejam compreendidos e deles se possam extrair informações, estas informações, sendo relevantes, são passíveis de serem armazenadas nas mentes das pessoas. Dentro deste contexto, deseja-se uma definição de informação que se encaixe numa visão de processo e de sistema, encadeada com os conceitos de dado e de conhecimento. Definido o contexto, constata-se que a informática oferece algumas definições com este sentido sistêmico e processual. RABAÇA & BARBOSA (1995, p.335) afirmam que, em processamento de dados, informação é o significado que um ser humano atribui a dados, por meio de convenções usadas em sua representação. HOUAISS et al. (2001, p. 1615) corroboram esta afirmação ao dizer que informação é a interpretação ou significado dos dados. Estas acepções relacionam dado a informação ao estabelecer uma condição necessária entre os dois conceitos. Sendo assim, não há informação sem dados, e dados não tem significância real antes de se tornarem informação. O elo entre os dois termos está instituído e se adéqua aos objetivos desta pesquisa. Porém, antes de fechar a questão, é preciso verificar as interpretações da teoria da informação e da teoria da comunicação. A teoria da informação preocupou-se em tratar a informação de maneira quantitativa. Por esta razão, ela é conhecida, também, por teoria matemática da informação. Seu objetivo, conforme MORAES (2002. p. 9) era:

6 Dados, Informação e Conhecimento 43 medir a quantidade de informação suportável por um dado canal em dadas circunstâncias, prever e corrigir as distorções possíveis de ocorrerem durante a transmissão, calcular o grau de receptividade da mensagem. Daí advém a conceituação do termo informação como a medida de uma possibilidade de escolha, na seleção de uma mensagem (RABAÇA & BARBOSA, 1995, p. 335). A informação seria, assim, a medida da redução de incerteza, sobre determinado estado de coisas, por intermédio de uma mensagem, de acordo com FERREIRA et al. (1999, p. 1109). O mais importante nesta acepção é que a informação não deve ser confundida com significado e apresenta-se como função direta do grau de originalidade, imprevisibilidade ou valor-surpresa da mensagem, sendo quantificada em bits de informação (ibidem). É por esta razão que DRETSKE (1982, p. 40) defende que a teoria da informação seria mais apropriadamente vista como a teoria da transmissão de sinais, pois não se preocupa exatamente com o conteúdo da informação e sim com a quantidade desta que está sendo transmitida. Preocupado com o caráter estritamente quantitativo da tradicional teoria da informação e propondo uma nova teoria, mais abrangente e completa, que considerasse o conteúdo das mensagens e não somente a sua materialização em sinais transmissíveis de uma fonte para um destino, DRETSKE (1982) procurou diferenciar a informação propriamente dita, dos sinais que a transportam. Para o autor, a informação tem a ver não com os sinais veículos utilizados para comunicar e sim com o que se comunica através deles. Segundo este raciocínio, os sinais seriam os eventos físicos que carregam informação e a informação o valor semântico destes sinais. Conseqüentemente, para DRETSKE (ibidem, p. 40) uma genuína teoria da informação deveria ser uma teoria sobre o conteúdo de nossas mensagens, não uma teoria sobre a forma pela qual seu conteúdo é corporificado. A partir deste prisma, DRETSKE (1982) buscou inserir, numa teoria mais abrangente, os aspectos semânticos da informação que a teoria da informação não se ocupou em elucidar. E fez isso sem tratar informação e significado como a mesma coisa. Para DRETSKE (ibidem, p ), embora alguns autores - como Norbert Wiener - tenham tomado os dois termos como sinônimos, a informação contida em um sinal pode exceder o significado convencional deste sinal, já que a informação depende em parte dos conhecimentos que uma pessoa possui. Neste

7 Dados, Informação e Conhecimento 44 sentido, os sinais que carregam a informação podem ter um significado que não é o mesmo da informação transmitida, restando às pessoas interpretar o significado da informação a partir daquilo que já conhecem. Esta questão é aprofundada mais adiante, no capítulo 5 que fala sobre o processo de comunicação da informação. Por fim, o autor resume a questão dizendo que a informação transportada por um sinal é tudo aquilo capaz de contar algo sobre alguma coisa, definindo, deste modo, informação como o bem capaz de produzir conhecimento (DRETSKE, 1982, p. 44). Apesar de desconsiderar os aspectos semânticos da informação, a teoria da informação - desenvolvida pelos engenheiros de comunicação Claude E. Shannon e Warren Weaver - teve utilidade inegável para o estudo geral da comunicação. Esta disciplina absorveu os modelos conceituais do processo de comunicação elaborados através da teoria da informação, mas abandonou as bases matemáticas. Por este motivo, pode-se afirmar que a comunicação se preocupou mais com o conteúdo do que com a quantidade, o que vai de encontro ao proposto por DRETSKE (1982). Daí a definição usual, no campo da comunicação, de informação como o conteúdo da mensagem emitida ou recebida, conforme afirmam RABAÇA & BARBOSA (1995, p. 335). SHEDROFF (1999, p. 271) estende esta definição e a relaciona com a da informática, ao dizer que a informação representa a transmissão de mensagens elaboradas pelo pensamento que revelam as relações e padrões (o contexto) entre os dados apresentados. Para este autor, a informação é, portanto, a organização dos dados de forma a lhes conferir significado real. É válido apresentar ainda a interpretação de McDONOUGH (apud RABAÇA & BARBOSA, 1995, p. 335) sobre o termo. O autor define informação como um dado que representa algum valor para uma solução específica. Segundo seu raciocínio, um dado se transforma em informação quando tem utilidade para uma tomada de decisão. Sendo assim, o dado seria qualquer mensagem à disposição de uma pessoa para uso oportuno. Indo mais adiante, o dado seria a mensagem sem avaliação; a informação seria o dado avaliado para uma situação específica; e o conhecimento o dado avaliado para uso futuro. Embora tais significados para os termos discutidos destoem em certo grau do sentido aqui buscado, o autor aponta para o encadeamento almejado entre os conceitos, além de apresentar duas concepções bastante pertinentes, a serem

8 Dados, Informação e Conhecimento 45 exploradas mais adiante: a informação como a elaboração do dado e o conhecimento como uma informação retida para um uso eventual. Isso posto, para fins desta pesquisa, o conceito de informação mais apropriado é aquele que a diferencia e a relaciona com o termo dado, estabelecendo uma relação de importância hierárquica entre os dois. Sendo assim, se dados são unidades de valor semântico elementar, a informação seria a agregação destas unidades com o intuito de construir um sentido semântico superior entre elas. Os dados sozinhos, embora expressem valores, pouco informam. Unidos, eles se tornam uma informação completa. Como os dados podem se agregar entre si de diversas maneiras, da diversidade das uniões possíveis há uma igual diversidade de informações. Portanto, dentro desta visão processual, informação é a associação de dados com o intuito de produzir um conteúdo que expresse um significado superior. Seguindo este raciocínio, suponha-se uma determinada situação onde estão disponíveis o dado e o dado mulheres. Isolados, eles significam apenas uma quantidade e uma categoria. Agregados um ao outro e a outros dados mais, eles compõem uma informação: noventa e três milhões trinta e uma mil mulheres residiam no Brasil em O exemplo evidencia a diferenciação entre dado e informação, desejada para fins deste estudo. Esta diferenciação é importante porque basicamente o que um instituto produtor de estatísticas como o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE faz é coletar dados que por sua vez comporão informações. Além disso, a distinção entre os termos é conceitualmente útil, uma vez que um texto ou uma representação gráfico-visual podem priorizar a apresentação de um universo de dados ou, então, a transmissão de uma determinada informação construída a partir de dados selecionados Conhecimento Anteriormente foi visto como dos dados derivam-se informações. Agora é preciso verificar de que forma a informação leva ao conhecimento. Para tanto, propõe-se uma análise do termo conhecimento a partir de sua acepção mais geral

9 Dados, Informação e Conhecimento 46 para sucessivamente se passar às suas significações mais específicas até que se encontre aquela que se adéqüe melhor aos fins deste estudo. Inicia-se esta discussão por FERREIRA et al (1999, p. 529) para quem o conhecimento é o ato ou efeito de conhecer ou idéia, noção. Outro significado, apontado por estes mesmos autores, define o termo como informação, notícia, ciência (ibidem), evidenciando a relação de sinonímia que permeia os conceitos de conhecimento e informação. Esta última definição deve ser prontamente descartada pelo presente estudo, já que se busca uma clara diferenciação entre os dois termos. FERREIRA et al (ibidem) ainda apresenta outras significações para o termo conhecimento, relacionando o vocábulo com prática de vida; experiência e, na sua versão plural (conhecimentos), com erudição, instrução, saber. Esta última acepção está próxima do entendimento que se deseja aqui, a de conhecimento como saber adquirido, guardado na memória. No entanto, esta definição ainda não atende completamente o objetivo aqui proposto. Falta relacionar conhecimento com informação, de modo a manter a noção de processo, desejada entre os termos. Para elucidar esta questão, averiguou-se em seguida o que o pensamento filosófico tem a dizer sobre o termo. A filosofia desde seus primórdios se ocupou em definir a noção de conhecimento. Segundo FERREIRA et al. (1999, p. 529), dentro da filosofia o conhecimento em seu sentido mais amplo é entendido como o atributo geral que têm os seres vivos de reagir ativamente ao mundo circundante, na medida de sua organização biológica e no sentido de sua sobrevivência. Já em seu sentido mais específico, os autores colocam que conhecimento é a apropriação do objeto pelo pensamento, como quer que se conceba essa apropriação: como percepção clara, apreensão completa, análise etc. (ibidem). Uma definição mais elaborada dentro dessa linha é apresentada por HOUAISS et al. (2001, p. 802) para quem o conhecimento é o: procedimento compreensivo por meio do qual o pensamento captura representativamente um objeto qualquer, utilizando recursos investigativos dessemelhantes intuição, contemplação, classificação, mensuração, analogia, experimentação, observação empírica etc..

10 Dados, Informação e Conhecimento 47 Verifica-se nestas definições a noção de que o conhecimento é a apreensão do mundo material através do pensamento, o que, por sua vez, aponta para o processamento cognitivo daquilo que se convencionou chamar de realidade. Daí advém a conceituação de HOUAISS et al. (2001, p. 802) segundo a qual o conhecimento é o ato ou efeito de apreender intelectualmente, de perceber um fato ou uma verdade; cognição, percepção. Os autores ainda estendem esta definição ao afirmar que conhecimento é o fato, estado ou condição de compreender; entendimento (ibidem). Outra proposição importante destes mesmos autores diz que conhecimento é o somatório do que se sabe; o conjunto das informações e princípios armazenados pela humanidade (ibidem). Nesta última percebem-se dois conceitos cruciais: o elo com a informação e a noção de que o conhecimento é algo que se adquire e que se guarda. SHEDROFF (1999, p.272) também colabora para a compreensão do termo ao definí-lo como a compensação por qualquer experiência. Em seu raciocínio, o conhecimento é o entendimento obtido através da experiência, seja ela má ou boa (ibidem). Neste sentido, a informação pode ser entendida como um estímulo que produz uma experiência que, por sua vez, resulta num determinado conhecimento. Na concepção do autor, toda informação deveria aspirar a ser conhecimento, ou seja, ser de tal modo relevante que mereça ser guardada para usos futuros. Já DRETSKE (1982, p. 85) aponta para outro caminho ao dizer que tradicionalmente em discussões epistemológicas, o conhecimento é tido como uma forma de crença justificada. A crença, neste caso, seria qualquer fato que uma pessoa tome como verdadeiro. O autor alerta, no entanto, que crenças podem ser falsas e que é possível não se acreditar na verdade (ibidem). Portanto, deste ponto de vista, o conhecimento seria um fato que se crê verdadeiro, seja ele realmente verídico ou até mesmo falso. Todavia, segundo DRETSKE (1982, p.85), tal concepção precisa ser qualificada para resistir a uma série de objeções. Para tanto, o autor propõe uma expansão desta caracterização de conhecimento que inclui o conceito de informação. Esta proposição expandida pode ser ilustrada através de uma equação lógica: se a pessoa A sabe que X é Y, então a crença de A de que X é Y é causada (ou sustentada causalmente) pela informação que diz que X é Y (ibidem). Colocando a questão de outra maneira, se a pessoa A crê que X é Y, esta crença

11 Dados, Informação e Conhecimento 48 qualifica-se como conhecimento se, e apenas se, esta crença é causada (ou causalmente sustentada) pela informação que X é Y. Daí resulta a idéia defendida por DRETSKE (ibidem, p. 92) de que o conhecimento é uma crença produzida por uma informação. O mais interessante desta definição é o modo como ela relaciona informação com conhecimento, mostrando que este é resultado daquela. As opiniões aqui vistas levam a crer que o conhecimento está associado ao processamento da informação. Tal fato fica ainda mais evidente na afirmação de SENRA (2005, p. 57): para conhecer-se é preciso informar-se. O conhecimento seria, portanto derivado das informações percebidas, decodificadas, interpretadas e armazenadas através dos processos cognitivos. Em outras palavras, ele seria formado pelas informações que conseguiram ser captadas, entendidas e guardadas na memória. Deste modo, da mesma forma que as informações são constituídas de dados, o conhecimento é constituído de informações. Fica subentendido por esta definição que o conhecimento está estreitamente condicionado às capacidades humanas de percepção sensorial, de filtragem e processamento da informação e de armazenagem na memória. Capacidades estas que serão discutidas mais adiante no capítulo sobre ergonomia e processamento da informação pelas pessoas. Sendo assim, tome-se como exemplo o seguinte conjunto de dados: ; ; ; total ; homens ; mulheres, Brasil, Agregados eles podem gerar as seguintes informações: Cento e oitenta e sete milhões duzentas e vinte e oito mil pessoas residiam no Brasil em 2006 ; destas, noventa e um milhões cento e noventa e seis mil eram homens ; noventa e seis milhões e trinta e um mil eram mulheres. Suponha-se que uma determinada pessoa receba estas informações, interprete-as, mas retenha somente uma delas: a que indica o número de mulheres residentes. Esta informação, que foi interpretada, tomada como verdadeira e guardada na memória foi a única que se integrou a seu repertório e, enfim, tornou-se conhecimento, ou seja, uma informação memorizada, disponível para usos futuros.

12 Dados, Informação e Conhecimento Dados e Informação de Natureza Estatística Uma vez delimitados, para fins deste estudo, os conceitos de dado e informação é possível se empreender a análise dos dados e das informações de natureza estatística. A partir do entendimento destes é possível se verificar como a informação que o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE disponibiliza à sociedade que tem origem em dados estatísticos gera uma espécie particular de conhecimento: o conhecimento sobre a realidade demográfica e socioeconômica de um país. Para tanto, o atual tópico tem por objetivo apresentar de maneira resumida as principais especificidades dos dados e das informações de natureza estatística, tais como seus fundamentos numéricos, sua pretensa imparcialidade e sua lógica de interpretação A Estatística e os Números O primeiro passo na caracterização do dado e da informação de natureza estatística é buscar entender qual a qualificação que o termo estatística confere a estes conceitos quando os adjetiva. A interpretação mais comum do termo logo o associa com números: quando se pensa em estatísticas se pensa em conjuntos de algarismos. Tal associação é perfeitamente correta, porém, etimologicamente, estatística quer dizer ciência do Estado. Isso porque a estatística como disciplina surge da necessidade de se criar um instrumental para apreensão simbólica da realidade para fins de gestão política dos territórios. Era preciso que este domínio da realidade se desse em bases racionais e daí advém a utilização intensiva dos números para se representar um Estado em cada uma de suas instâncias. Assim, visando à criação de tais representações numéricas surgem as primeiras contagens populacionais e a contabilidade dos registros administrativos. Conforme SENRA (2005, p. 58), as estatísticas ajudam a tornar pensável e conhecido o mundo distante, ajudando a governá-lo. Com o passar do tempo, o conhecer a realidade através dos números torna-se a faceta mais marcante das estatísticas e suplanta sua noção inicial de ciência do Estado. Tanto isso ocorre que logo a ciência estatística passa a ser

13 Dados, Informação e Conhecimento 50 aplicada para outras finalidades, e não somente como ferramenta auxiliar para se governar. Sua natureza matemática se destaca como a mais importante e passa a caracterizá-la. Tal fato pode ser comprovado na definição de HOUAISS et al. (2001, p. 1248) para o termo estatística: ramo da matemática que trata da coleta, da análise, da interpretação e da apresentação de massas de dados numéricos. O número torna-se, então, o aspecto primordial da estatística, o que, por sua vez, se deve à implantação de um paradigma científico pautado nas ciências naturais, conforme afirma SENRA (2005, p. 33). Segundo o autor, entende-se que o conhecer, o verdadeiro conhecer, implica a presença dos números (ibidem). Isto porque, seguindo o modelo delineado pelo pensamento racional, os números seriam a própria medida da objetividade, ou seja, da distância desejada entre observador e objeto, de modo a eliminar a interferência da subjetividade daquele sobre este. SENRA (ibidem) destaca esta consagração do número na era da razão que o estabeleceu como pressuposto fundamental do saber acerca das coisas. Como conseqüência tornou-se consenso, na idade moderna, que a verdade estaria inexoravelmente inculcada nos números, independentemente de quem os proferisse. De acordo com esta ideologia, quaisquer conflitos de opinião seriam sanados pela evidência inquestionável veiculada pelos algarismos. A estatística ganha grande destaque com isso, uma vez que se assenta em números e herda destes, a veracidade. Tal fato está ilustrado na afirmação de SENRA (2005, p. 96): as estatísticas são muitíssimo valorizadas nas argumentações, especialmente nas argumentações políticas, pela força de verdade presente nos números. O que leva, segundo o autor, ao extremo exagero de se sugerir que são elas, as estatísticas, que decidem, não os decisores (ibidem). Torna-se notório com isso o forte poder de convencimento detido pelos números. MCLUHAN (1979, p. 126) é outro autor que destaca o poder dos números na sociedade contemporânea. Para o autor, o número é a extensão e a separação de nossa atividade mais íntima e relacional, o sentido do tato (ibidem, p. 127). Segundo este pensamento, é através dos números que a humanidade pode tocar realidades fora de seu alcance momentâneo. Tal fato vai de encontro com SENRA (2005) quando este afirma que as estatísticas contribuem para tornar conhecidas as realidades distantes e/ou ausentes e que nesse sentido, as estatísticas configuram tecnologias de distância (ibidem).

14 Dados, Informação e Conhecimento 51 Alicerçada pelo número, a estatística vai aos poucos se estabelecendo como uma forma objetiva de revelar a realidade. Conforme SENRA (2005, p. 94), quando aplicadas à arte de governar, as estatísticas revelam os territórios, as populações, a economia e a sociedade, em si e em suas relações. Partindo de rústicas contabilizações de pessoas e de registros individuais, a estatística foi paulatinamente ganhando métodos e se configurou, a princípio, numa aritmética política - que segundo Sir William Petty (apud SENRA, 2005, p. 96) pode ser resumida como a arte de raciocinar com algarismos sobre as coisas relacionadas com o governo - até resultar em uma área de conhecimento com aplicações para além da gestão política. Por fim, a estatística se estabelece como uma ciência que utiliza teorias probabilísticas para a descrição e explicação de eventos, tendo como finalidade a obtenção, organização e análise de dados a fim de determinar suas correlações e apontar possíveis prognósticos. Enquanto ciência, um dos aspectos mais importantes da estatística é que ela procura produzir conhecimento sobre alguma entidade ou fenômeno através do uso de dados empíricos, ou seja, de dados colhidos diretamente na realidade investigada. Para gerar tal conhecimento, a estatística se vale geralmente de uma metodologia dividida em quatro etapas, apresentadas resumidamente a seguir. Na primeira fase ocorre a idealização da coletividade observável, onde se procura estabelecer um princípio de equivalência entre as individualidades a serem observadas para que elas possam ser agregadas posteriormente. Esta é a fase de definição de conceitos que permite identificar o que há de comum nas instâncias individuais para que elas possam ser classificadas no mesmo conjunto. É similar, por exemplo, ao propósito do presente capítulo, onde são apresentadas definições dos conceitos de dado, informação e conhecimento. Outro exemplo seria, dentro de uma população qualquer, conceituar o que é idoso, adulto, jovem ou criança para que as individualidades reconhecidas como idosos sejam agregadas a idosos, adultos a adultos, jovens a jovens e crianças a crianças. Do esforço conceitual desta primeira etapa são desenvolvidos os instrumentos de registro, tais como os questionários, com a finalidade de realizar as observações individuais. A segunda etapa é a realização dos registros individuais através dos instrumentos de coleta elaborados na primeira fase. Nesta etapa obtém-se o chamado dado bruto ou primitivo, ou seja, aquele retirado diretamente da fonte de

15 Dados, Informação e Conhecimento 52 informação e que ainda não passou pelos tratamentos estatísticos subseqüentes à coleta. Esta etapa corresponde ao chamado trabalho de campo que pode ser realizado pelos pesquisadores que idealizaram a investigação ou, o que é mais comum, por entrevistadores devidamente treinados e que não se envolveram na concepção da pesquisa. Este processo onde entrevistadores treinados realizam a aplicação dos questionários e demais instrumentos de coleta no lugar dos idealizadores da pesquisa é conhecido como delegação de olhar. A terceira etapa consiste na agregação dos dados. Nesta fase as individualidades são agrupadas através dos aspectos em que são equivalentes, de modo a gerar uma descrição numérica da coletividade. É neste ponto que os registros individuais são superados e obtém-se a expressão quantitativa de um coletivo. Esta representação da coletividade é justamente o aspecto mais importante de um levantamento estatístico, pois além de ser a própria materialização de sua finalidade é o primeiro fator que deve ser considerado na interpretação dos números obtidos. Isso porque não se deve ler os algarismos e fazer inferências sobre as individualidades, já que as estatísticas não voltam às unidades que as formaram e, portanto, só têm valor para quem queira agir no e sobre aquele coletivo (ibidem), conforme SENRA (2005, p. 101). A quarta e última etapa tem por finalidade a avaliação da qualidade desta expressão da coletividade gerada pelos registros individuais. Neste ponto, retornase aos fatos que originaram a investigação para, a partir deles, validar as estatísticas produzidas. É a etapa onde se discute se o aporte teórico-conceitual e teórico-processual conduziram a uma satisfatória, em termos de credibilidade, representação numérica do coletivo investigado. Para tanto, além da participação dos entrevistadores, pesquisadores idealizadores e outros membros que tomaram parte na equipe técnica, conta-se também com a colaboração dos usuários dos dados. Em resumo, ao fim da execução destas quatro etapas, os dados empíricos tomados a partir da observação direta e sistemática da realidade terão sido traduzidos em números. Tais números são a matéria-prima com a qual são erigidas as representações da coletividade investigada, representações estas cujo propósito é, como visto, serem extremamente objetivas e, portanto, livres das influências subjetivas das pessoas envolvidas na elaboração e execução do levantamento estatístico.

16 Dados, Informação e Conhecimento 53 Para finalizar, este tópico teve como objetivo discutir a noção de estatística de uma maneira ampla, considerando alguns de seus aspectos primordiais, tais como: sua origem; sua estreita relação com os números e a matemática; sua instrumentalização voltada para o planejamento, sumarização e interpretação de observações da realidade; e seu propósito de gerar representações das coletividades observáveis. Cumpridos estes objetivos, é possível discernir algumas características que o termo estatística atribui aos termos dado e informação quando os adjetiva. Basicamente, o que se verifica é que o dado estatístico é a expressão de categorias, qualidades e quantidades observadas dentro um coletivo investigado. Já a informação estatística é aquela que pode de ser derivada, discernida ou elaborada a partir da organização e análise destes dados estatísticos e das relações perceptíveis entre estes. É importante notar que a informação estatística terá geralmente um propósito de descrever e explicar uma coletividade, relacionar fatos ou eventos que ocorrem dentro desta e estabelecer previsões de desenvolvimento ou de acontecimentos. Também é preciso destacar a forte característica de objetividade e imparcialidade consagrada à informação estatística. A seguir, as noções de dado estatístico e de informação estatística são delimitadas tendo como referência a discussão apresentada no presente tópico O Dado Estatístico Ao apresentar sua definição específica para dado estatístico, FERREIRA et al. (1999, p. 602) dizem que o mesmo é a medida estatística da presença dum determinado conjunto de valores de uma variável aleatória numa população ou amostra. Segundo os autores, esta medida seria composta pelo número de membros, pertencentes a um subconjunto, encontrados dentro da população, ou amostra, investigada. Deste modo, se o que estiver sendo analisado for, por exemplo, o número de mulheres dentro do conjunto de habitantes de um município, a variável seria mulheres e o dado estatístico seria o numeral que expressa a quantidade de membros mulheres encontrados. Esta é uma explicação bastante técnica para o termo, que talvez fique mais bem resumida na definição de HOUAISS et al. (2001, p. 903) para quem dado estatístico é o dado

17 Dados, Informação e Conhecimento 54 que expressa, segundo um procedimento estatístico a intensidade ou extensão de um atributo coletivo, como, por exemplo, a população de um país. O mais importante é destacar sempre o caráter coletivo de qualquer dado ou informação que se origine de levantamentos estatísticos, que é exatamente o que faz a acepção de HOUAISS et al. (2001). Os autores supracitados ainda fazem outra distinção dentro do dado estatístico. É aquela que o caracteriza num primeiro momento como dado bruto ou primitivo. Para FERREIRA et al. (1999, p. 602) dado primitivo é aquele que ainda não sofreu qualquer espécie de tratamento estatístico, e para HOUAISS et al. (2001, p. 903) é aquele que não foi numericamente organizado. No entanto a definição mais esclarecedora é a dada por FRAGOMENI (1986, p. 161) para quem dados brutos são os que não foram processados, na forma original em que são coletados, podendo ou não estar organizados ou depurados para reconhecimento por máquina. Ampliando o reconhecimento mencionado por FRAGOMENI (1986) para além das máquinas, de forma a incluir também as pessoas, tem-se que dado bruto é aquele tal como foi coletado na observação da realidade, aquele que é primitivo, no sentido de ter sido o primeiro a ser obtido e que não sofreu ainda agregações com os outros dados de forma a constituir a almejada expressão do coletivo. Vale ainda mencionar uma classificação dos dados estatísticos muito aplicada dentro das ciências estatísticas e, portanto, importante para a interpretação destes. Tal classificação é aquela que os divide em dados contínuos e dados discretos. Os dados contínuos são aqueles que expressam numericamente uma variável contínua, ou seja, aquelas que podem apresentar qualquer valor numérico compreendido no seu intervalo de variação, o que inclui números fracionados. Por exemplo, os valores numéricos atribuídos ao peso e à altura das pessoas ou à tensão de uma rede elétrica. Os dados discretos, contrariamente aos contínuos, se referem às grandezas descontínuas e, portanto, só podem se manifestar em números inteiros. Este é o caso, por exemplo, do número de pessoas de uma família, ou do número de acidentes automobilísticos ocorridos num dia. Tendo em vista as definições expostas neste tópico e a discussão anterior sobre o entendimento genérico de dado é possível elaborar uma definição última, para fins de aplicação neste estudo, acerca de dado estatístico. Resumindo a

18 Dados, Informação e Conhecimento 55 questão, pode-se dizer que o dado estatístico é tanto um valor numérico usado para descrever a quantidade encontrada de itens ou eventos de uma determinada categoria quanto um valor qualitativo que descreva esta mesma categoria ou a qualifique. Vale ressaltar que tais valores são sempre obtidos através de uma observação sistemática da realidade investigada. Exemplificando este raciocínio, dentro de uma categoria nomeada habitantes, um habitante pode ser qualificado como homem ou mulher, ou como criança ou idoso, ou como solteiro ou casado, entre tantas outras qualificações. No caso, a quantidade de habitantes mulheres será descrita pelo número que expressa quantas pessoas do sexo feminino foram encontradas numa população observada. Esta conceituação final esclarece melhor os assuntos discutidos em seqüência, como a questão da informação estatística A Informação Estatística Conforme exposto anteriormente, a informação estatística é derivada dos agrupamentos possíveis entre os dados estatísticos obtidos num levantamento. Como os dados estatísticos são fortemente caracterizados pelos métodos e procedimentos empregados para sua obtenção, tal fato acaba transparecendo também na informação que se pode deduzir destes. Sendo assim, o presente tópico tem a finalidade de mostrar como a informação estatística possui características bem peculiares, determinadas fundamentalmente pela metodologia das ciências estatísticas. Neste sentido, o primeiro ponto a se focar é no fato de que a estatística é, acima de tudo, uma ciência fornecedora de técnicas para se obter a informação mais útil possível, em bases matemáticas, de um grande conjunto de dados. Tais técnicas envolvem o planejamento dos eventos necessários para a coleta de dados de modo que sejam utilizados os critérios mais relevantes para se descrever ou explicar a população ou amostra sob investigação. Neste ponto, fica nítida a já mencionada característica principal da informação estatística: ela sempre se refere a uma população, ou seja, a uma coletividade. A coletividade pode ser entendida como o conjunto de individualidades componentes do grupo em análise, observadas sob uma ou mais características

19 Dados, Informação e Conhecimento 56 que possuem em comum. Por esta razão, em última instância, após todos os processos e tratamentos, uma informação estatística é apenas relevante em relação à coletividade analisada e não em relação às individualidades que a formam. Sendo assim, é fonte de equívocos e confusão a tentativa de se obter informações específicas sobre as unidades formadoras da coletividade a partir de conjuntos de dados estatísticos. Quanto à coletividade em si, é importante saber se ela é observada em sua totalidade ou se apenas uma parte dela é considerada. Quando são observados todos os elementos de uma população diz-se que o levantamento estatístico é um recenseamento. Na maior parte das situações é inviável investigar todos os componentes de um coletivo, seja por motivos de custos, seja por restrições de operacionalização. Nestes casos, investiga-se apenas uma amostra da população, ou seja, um subconjunto da coletividade para a qual se deseja obter informações. No entanto, é preciso ter muito cuidado neste aspecto: a amostra deve ser bastante representativa da população que se pretende estudar, uma vez que as conclusões obtidas a partir desta serão expandidas para o conjunto total da população. Caso a amostra não represente com exatidão a população estudada, os resultados obtidos podem levar a conhecimentos falsos e decisões equivocadas. Por este motivo, diante de informações estatísticas é importante conhecer a fonte dos dados, descobrir se estes são originados de um recenseamento ou de uma pesquisa amostral e, neste último caso, procurar saber se a amostra utilizada é representativa ou não da população investigada. De um modo geral, um levantamento estatístico tem como finalidade descrever uma coletividade para que a partir desta descrição possam ser estabelecidas explicações para a atual conformação deste coletivo e apontar possíveis prognósticos para sua evolução. Sendo assim, as informações estatísticas possuem um forte caráter descritivo, explicativo e indutivo. Elas descrevem ou retratam uma coletividade, apontam uma explicação para ela se conformar de um determinado modo e induzem previsões sobre como esta coletividade poderá ser no futuro. Por esta razão, classifica-se a estatística de duas maneiras: estatística descritiva e estatística indutiva. Os esforços com vistas a descrever uma coletividade observada ficam no âmbito da estatística descritiva. Tendo o propósito de sumariar o conjunto de dados obtidos, a estatística descritiva emprega algumas técnicas particulares como

20 Dados, Informação e Conhecimento 57 a construção de tabelas e gráficos assim como a adoção de alguns parâmetros que permitem estimar a tendência geral dos dados. Entre estes parâmetros estão as medidas de tendência central, dentre as quais a média aritmética, a mediana e a moda são as mais comumente utilizadas; e as medidas de dispersão dentre as quais são empregadas costumeiramente a variância, o desvio padrão, a amplitude, os percentis e os quartis. Já a estatística indutiva se ocupa da análise da descrição da coletividade produzida pela estatística descritiva, com o propósito de derivar conclusões que expliquem esta coletividade. Para tanto, ela emprega um conjunto de técnicas particulares, tais como a elaboração e o teste de hipóteses, que têm o propósito de verificar se há relações de causa e efeito entre as variáveis presentes na população investigada. Sendo assim, a estatística indutiva objetiva ir além das descrições e apontar explicações e até mesmo predições, tendo como base o conjunto de informações disponíveis. A partir do que foi exposto até agora é possível se perceber, conforme afirma SENRA (2005. p. 106), que no caso das estatísticas, transita-se dos questionários a diversos e inúmeros formulários de sintetização, até o ponto último das tabelas (linguagem de representação), dos gráficos, dos cartogramas. Em outras palavras, parte-se do dado bruto registrado nos questionários e se obtém o dado processado (que passou por diversos tratamentos estatísticos) para que depois estes sejam sumariados em representações gráficas da informação, já no âmbito da estatística descritiva. É neste ponto, quando o retrato da coletividade investigada se torna visível, que as informações estatísticas ficam disponíveis para que delas se possam fazer inferências. Verifica-se, então, o que aponta SENRA (2005. p. 107): paulatinamente, dispositivos de traduções se sucedem, buscando-se inscrições e descrições de ordem cada vez mais elevadas, preparando-se sínteses cada vez mais elaboradas. Ou seja, a informação estatística percorre um longo e complexo caminho desde a sua origem em dados brutos até a sua manifestação mais sintética em tabelas e gráficos. Assim, conforme complementa SENRA (ibidem): as amostras, a média e a variância, as constantes, para não falar das simples totalizações e mesmo das singelas percentagens, passando pelas tabelas e pelos quadros, sem esquecer os gráficos, são exemplos de representações levadas a cabo no sentido de permitir que muitas e distintas informações possam ser apreendidas sem maiores delongas e sem maiores esforços.

21 Dados, Informação e Conhecimento 58 Com isso, tem-se que a informação estatística é fruto de um processo bastante elaborado e apresenta em última instância um alto grau de organização. Se os dados, numerosos que são, não fossem apropriadamente organizados e se não houvesse ferramentas que permitissem retratar o coletivo a partir deles, seria extremamente difícil extrair destes uma informação útil. Como afirma BERTIN (1977, p. 1) Os dados não fornecem a informação necessária à decisão. É necessário visualizar as relações que o conjunto de dados constrói. É preciso saber extrair das estatísticas a informação útil, ou seja, aquela que desvele algo que não se saiba sobre o coletivo investigado, aquela que elucide uma dúvida que se tenha sobre tal coletividade e, deste modo, permita que decisões possam ser tomadas a fim de se atuar efetivamente sobre este coletivo. Para BERTIN (ibidem, p. 12) a informação útil corresponde à redução pertinente da extensão de entradas de uma tabela de dados. Ou seja, mais importante que a quantidade total de dados obtidos é o reagrupamento destes em conjuntos pertinentes às questões que se deseja elucidar através do levantamento estatístico. Ao desenvolver uma metodologia rigorosa e extremamente objetiva em seus princípios, a estatística se estabeleceu como a forma de se obter a melhor informação a partir dos dados que se tem disponíveis, o que a consagrou como uma eficiente ferramenta para tomada de decisões. Porém tal afirmação deve ser vista com muito cuidado. Conforme alerta SENRA (2005, p. 102) é preciso pesar os limites estreitos dos significados das estatísticas, ao que o autor acrescenta que as estatísticas não podem tudo, mas podem muito; e são valiosas se bem entendidas e bem usadas, tendo-as pelo que são, imagens da realidade construída. Logo, apesar de empregar ao máximo princípios racionais e científicos, pautandose nos números para alcançar seu ideal de objetividade, as estatísticas não deixam de ser mais um construto lógico que o intelecto humano criou para representar o mundo e assim poder atuar sobre ele. Por isso antes de se buscar nas estatísticas um entendimento do mundo, é mais recomendável se buscar nelas o entendimento de sua própria sintaxe e semântica; de seus meios de construção e produção; e do pensamento lógico que as erigiu. Por esta razão, SENRA (2005, p. 108) enfatiza que: a informação organizada não será jamais o mundo, ele próprio, mas sua representação, a representação do mundo ausente e distante, representação que o faz conhecido, nomeando-o e permitindo que se o pense e dele se fale; imagem do mundo.

22 Dados, Informação e Conhecimento 59 Sendo assim, a informação estatística é, quando muito, uma aproximação da realidade, uma apreensão simbólica do mundo para que se possa pensá-lo e para que sobre ele se possa atuar. Mas não se pode perder de vista que como representação do mundo aceita e consagrada, ela propicia a tomada de decisões políticas e de gestão que influenciam a realidade que descrevem e explicam, indicando onde é preciso, por exemplo, construir hospitais, abrir estradas, erigir pontes e destinar recursos financeiros. Neste sentido, é preciso estar alerta para as possibilidades de significação da informação estatística para não se pedir dela mais do que ela tem a oferecer. Embora ela busque por seus princípios ser uma expressão fiel da realidade, ela não é de fato a realidade, sendo, na verdade, uma redução da realidade. No entanto, embora seja uma redução, ela é uma redução escrupulosa, que torna as coletividades visualizáveis e é nesta característica que se encontra sua utilidade. Mesmo assim, jamais, sob risco de grave equívoco, se deve buscar nas estatísticas uma significação de paridade com o mundo, de verdade absoluta sobre este. Isto porque, conforme SENRA (2005, p. 109) toda nova significação das estatísticas dependerá de se saber e de se poder transitar no interior de suas primitivas significações, marcando-se, sobremodo, serem expressões numéricas de coletivos construídos. Por isso, acrescenta o autor, as estatísticas são importantes por ajudarem a revelar e a desvelar os fatos, mas não são os fatos em si mesmos; jamais serão mais do que boas imagens do mundo, jamais serão o mundo (ibidem). Portanto, toda significação que um receptor venha a atribuir à informação estatística que tem em mãos, dependerá da apreensão e da assimilação dos significados que lhe são fundadores (SENRA, 2005, p. 120). Em outras palavras, as estatísticas devem ser interpretadas respeitando-se os limites (estreitos) de seus esquemas de elaboração (ibidem). Por isso não se deve esquecer que as estatísticas agregam (superam) registros individuais (sobre pessoas, sobre coisas), tomando aspectos individuais observáveis e registráveis, e, ao agregá-los, dizem do todo (do conjunto, do coletivo) e não mais das partes (individuais) (ibidem). Daí resulta em grave erro se fazer inferências sobre os indivíduos quando o que se dispõe são informações estatísticas. Os indivíduos são heterogêneos, não são agregáveis. O que as estatísticas mostram são as agregações dos elementos onde as individualidades estão equiparadas.

Como podemos diferenciar dado conhecimento e informação?

Quais as principais diferenças entre dados informação conhecimento e sabedoria?

Qual a diferença entre dado informação e conhecimento e inteligência?

Qual a diferença entre informação e comunicação como elas contribuem para o conhecimento?