Vencedor do prêmio Turing, John Hopcroft fala sobre estruturas ocultas

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Publicado em 20/05/2016


O vencedor do Prêmio Turing de 1986 John Hopcroft, professor de matemática aplicada da Universidade de Cornell, no Estados Unidos, apresentou palestra na Reunião Magna 2016, realizada entre os dias 4 e 6 de maio no Museu do Amanhã, em comemoração aos 100 anos da Academia Brasileira de Ciências (ABC).

Um dos pioneiros no estudo da ciência da computação, Hopcroft destacou que, nos tempos atuais, a informação é muito vasta e fluida, o que torna a troca de dados mais rápida e faz com que os avanços tecnológicos aconteçam num intervalo cada vez menor de tempo. "Tempos de mudança são tempos de oportunidades", disse Hopcroft. "Indivíduos, instituições e nações que se projetam para o futuro serão beneficiados", completa.

Hopcroft falou sobre avanços recentes já confirmados e avanços projetados para o futuro para a ciência da computação, sobretudo na área de tecnologia da informação. A base destes avanços é a descoberta de que as pessoas seguem padrões ao usar a internet e formam "clusters", ou agrupamentos, de acordo com seus dados e interesses, que são como "estruturas ocultas".

"Há uma estrutura oculta por trás das redes sociais", afirma Hopcroft. "Na rede sintética a pessoa cria suas relações, mas os ruídos são semelhantes aos da vida real, e os círculos são criados". Isso significa que, por mais que a pessoa não aceite alguém conhecido em suas redes sociais, ainda assim elas terão características comuns e podem ser associadas de alguma maneira.

Esse tipo de dado proporciona a criação de círculos comuns que podem ser usados, por exemplo, pelo marketing, para identificar grupos de consumo. As redes sociais, como Facebook e Twitter, e sites de busca como o Google utilizam amplamente esses dados, estabelecendo possíveis contatos ("Pessoas que você pode conhecer"), sugestões de páginas e produtos que podem lhe interessar.

Esse sistema de dados, os "clusters", também são usados pelos sistemas de posicionamento global (GPS) para identificar caminhos e regiões do mundo pelas informações de seus usuários, mas preservando sua privacidade. "Para onde a pessoa foi, ou o que ela foi fazer não importa para os dados, mas se ela fez um caminho mais curto para cumprir um trajeto, então os dados ficam gravados e são oferecidos como alternativa a outros usuários".

(Samil Chalupe para NABC / Fotos: Madiano Marcheti)



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