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UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ – UNIVALI

CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR – CTTMAR

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E TECNOLOGIA AMBIENTAL – PPGCTA

VITOR MATEUS RANGRAB GALVÃO

DIAGNÓSTICO DO COMPARTILHAMENTO DE DADOS SOBRE BIOD IVERSIDADE NO

CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR - CTTMar

ITAJAÍ – SC

2015

UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ – UNIVALI

CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR – CTTMAR

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E TECNOLOGIA AMBIENTAL – PPGCTA

VITOR MATEUS RANGRAB GALVÃO

DIAGNÓSTICO DO COMPARTILHAMENTO DE DADOS SOBRE BIOD IVERSIDADE NO

CENTRO DE CIÊNCIAS TECNOLÓGICAS DA TERRA E DO MAR - CTTMar

Trabalho de Conclusão apresentado ao Programa de

Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental,

como parte dos requisitos para obtenção do grau de

Mestre em Ciência e Tecnologia Ambiental.

Orientador: Dr. André Silva Barreto

ITAJAÍ – SC

2015

assinaturas docentes

DEDICATÓRIA

“Errar é humano, perdoar é preciso,

e correr atrás daquilo que realmente queremos

é uma obrigação.

Viva,ame,pense,erre,caia,levante.”

(Robert Nesta Marley)

“O maior inimigo do conhecimento não é a

ignorância, mas a ilusão do conhecimento”

(Stephen Hawking)

AGRADECIMENTOS

Agradeço aos meus pais, pelos esforços que realizaram durante minha caminhada para

me propiciarem uma educação de qualidade e contribuírem significativamente nesta etapa. Pois

hoje colho os frutos deste empenho.

Um agradecimento especial ao meu orientador, Prof. Dr. André Barreto, pois conduziu

de forma pacienciosae exemplar a construção deste trabalho, sempre disposto a ajudar a superar

as dificuldades que surgiram no decorrer desta caminhada. Deixomeu sincero reconhecimento,

respeito e admiração. Obrigado por tudo!

Gostaria de agradecer a minha esposa,Maqueline de Almeida Flores, que de forma

incontestável superou as inúmerasadversidadesencontradas neste período, aos teus incentivos e

companhia, pois sem você a realização deste trabalho seria impossível.

Ao Professor Tito Cesar Marques por seu apoio e inspiração no amadurecimento dos

meus conhecimentos e conceitos que contribuíram significativamente para a conclusão desta

jornada.

Agradeço a todos os meus colegas da DITEC, por todo o incentivo e compreensão nesta

caminhada, pelos momentos de descontração em momentos complicados em especial ao colega

Cleverson Alves Paes, por entender da importância desta caminhada, ao meu amigo Filipe

Gonçalves, pelo suporte e críticas construtivas, ao colega Luiz Augusto Leite pela parceria e

palavras de incentivo e ao colega Antuniey Teodoro pelos momentos de descontração e apoio

nas horas de maiores dúvidas.

A minha querida amiga Mariane de Almeida Flores, obrigado por estar presente nos

momentos difíceis desta caminhada e por torná-los mais descontraídos com suas brincadeiras.

Meu muito obrigadoa todas as pessoas e colegas que de uma forma ou outra

contribuíram para a concretização deste trabalho, com grandes ou pequenas ideias, ou com

palavras de incentivo.

SUMÁRIO

SUMÁRIO .............................................................................................................................................................. 6

RESUMO .............................................................................................................................................................. 10

ABSTRACT ............................................................................................................................................................ 11

1 INTRODUÇÃO .............................................................................................................................................. 12

1.1 PADRONIZAÇÃO DE METADADOS ............................................................................................................. 15

1.1.1 PADRÕES E PERFIS ........................................................................................................................... 16

1.2 SOFTWARES LIVRES ......................................................................................................................................... 21

1.3 BIOINFORMÁTICA ........................................................................................................................................... 23

1.4 CENARIO MUNDIAL DE GESTÃO DE DADOS SOBRE BIODIVERSIDADE ......................................................................... 24

1.4.1 GBIF (Global Biodiversity Information Facility) ................................................................................. 24

1.4.2 NATURESERVE .................................................................................................................................... 25

1.4.3 OBIS (Ocean Biogeographic Information System) ............................................................................... 25

1.4.4 IABIN (Inter American Biodiversity Information Network) .................................................................. 26

1.5 CENÁRIO NACIONAL DE ARMAZENAMENTO DE DADOS............................................................................ 26

1.5.1 CRIA (Centro de Referência em Informação Ambiental) ..................................................................... 29

1.5.2 PPBIO (Programa de Pesquisa em Biodiversidade) ............................................................................ 30

1.5.3 GERENCIAMENTO DE INFORMAÇÕES ........................................................................................... 30

1.8.1 OBJETIVO GERAL ................................................................................................................................................. 34

1.8.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ....................................................................................................................................... 34

2 METODOLOGIA ........................................................................................................................................... 35

2.1 POPULAÇÃO AMOSTRAL .................................................................................................................................. 35

2.2 ETAPAS DO TRABALHO ..................................................................................................................................... 35

2.2.1 AVALIAÇÃO DO PÚBLICO PARTICIPANTE ..................................................................................... 36

2.2.2 CONTATO COM OS DOCENTES SELECIONADOS .......................................................................... 37

2.2.3 SELEÇÃO DO SOFTWARE ................................................................................................................. 38

2.2.4 AVALIAÇÃO DO ESFORÇO NECESSÁRIO PARA PADRONIZAÇÃO DOS DADOS ........................ 40

4 RESULTADOS ............................................................................................................................................... 40

4.1 ANALISE DAS TABELAS ENVIADAS PELOS DOCENTES DO CTTMAR ............................................................ 41

4.2 VISÕES DOS USUÁRIOS DE DADOS SOBRE BIODIVERSIDADE ..................................................................................... 43

4.3 DIGITALIZAÇÃO DOS DADOS ...................................................................................................................... 55

5 DISCUSSÃO .................................................................................................................................................. 57

6 CONCLUSÃO ................................................................................................................................................ 61

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................................................................... 62

8 APÊNDICES .................................................................................................................................................. 69

8.1 APENDICE A - DOCUMENTOS GERADOS PELOS DOCENTES DO CTTMAR .................................................................. 69

8.2 APÊNDICE B – RESULTADOS DAS PERGUNTAS NO QUESTIONÁRIO ON-LINE ............................................................... 74

9 ANEXO ........................................................................................................................................................ 84

9.1 ANEXO A- ROTEIRO DAS ENTREVISTAS REALIZADAS COM OS DOCENTES DO CTTMAR EM SEUS

LABORATÓRIOS. ..................................................................................................................................................... 84

9.2 ANEXO B- ROTEIRO DAS ENTREVISTAS REALIZADAS ONLINE ..................................................................... 87

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Degradação dos Metadados associadas à ação do tempo Fonte: Michner (1997) ...................... 13

Figura 2. Número de registros armazenados no SiBBr em 2015 (acessado em 01/06/2015) .................... 28

Figura 3. Fluxograma das etapas do trabalho ............................................................................................. 36

Figura 4. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Existem bancos de dados internos em seu projeto/instituição? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo ............................................... 44

Figura 5. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Você utiliza formato de dados padronizados? (Ex: Darwin Core, EML e etc)”, entre docentes do CTTMar e o publico externo. ............ 44

Figura 6. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quanto tempo você gasta por ano com curadoria e processamento dos seus dados?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo. ................ 45

Figura 7. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quem é dono de seus dados?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo .................................................................................................. 45

Figura 8. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Você estaria disposto a depositar seus dados em banco de dados disponíveis publicamente? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo 46

Figura 9. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quando você estaria disposto a partilhar seus dados?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo. ................................................... 47

Figura 10. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "O que lhe faria propenso a compartilhar seus dados?”, para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo..................................... 47

Figura 11. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Se seus dados forem utilizados, como gostaria de ser citado?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo. ....................................... 48

Figura 12. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "O que lhe motivaria a tornar seus dados públicos?”, para (A) docentes do CTTMar e (B) Público externo. .................................................. 48

Figura 13. Distribuição de frequência das respostas para “Você compartilha os dados gerados em seu laboratório? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo ................................................................. 49

Figura 14.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Você reutiliza dados gerados em outros laboratórios? ”, entre docentes do CTTMar e o público externo ..................................................... 50

Figura 15. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta “ Que tipo de Informações adicionais você precisa para avaliar a qualidade dos dados de outras pessoas? ”, para (A) docentes do CTTMar e (B) Publico geral. .............................................................................................................................................. 50

Figura 16. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Você tem um plano de gestão de dados”, entre docentes do CTTMar e o Publico externo ............................................................................ 51

Figura 17. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quais tipos de metadados que você utiliza?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo. ......................................................................... 52

Figura 18.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quais os Formatos de dados que você mais utiliza? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo. ............................................................... 53

Figura 19. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Onde você grava seus dados? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo. ................................................................................................. 54

Figura 20. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Onde você armazena suas copias?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo. ........................................................................................ 54

Figura 21. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Com que frequência você faz backup dos seus dados? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo. .......................................................... 55

Figura 22. Estimativa de tempo para estabilização da catalogação dos dados em Metadados. .................. 56

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

BIN- BiodiversityInformation Network

CTTMar -Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar

DataONE- Data Observation Network for Earth

GBIF – Global BiodiversityInformationFacility

LIBGEO -Laboratório de Informática da Biodiversidade e Geomática

NISO- NationalInformation Standards Organization

OCDE- Organização de Cooperações e Desenvolvimento Econômico

ONGS- Organizações não governamentais

SAPI-Sistema de Avaliação da Produção Institucional

SiBBr- Sistema de Informações sobre a Biodiversidade Brasileira

SIG - Sistema de Informações Geográficas

SIMMAM-Sistema de Apoio ao Monitoramento de Mamíferos Marinhos

UNIVALI- Universidade do Vale do Itajaí

CRIA - Centro de Referência em Informação Ambiental

PPBio - Programa de Pesquisa em Biodiversidade

RESUMO

Recentes estudos comprovam elevada diminuição na biodiversidade brasileira, pesquisas

corroboram que tal redução está relacionada a resultados de ações humanas. Sendo assim, se

fazem necessários estudos mais aprofundados sobre a biodiversidade, o meio ambiente e ainda

possibilidades de armazenamento de dados. Para que isso ocorra de forma mais harmoniosa é

imprescindível uma padronização dos dados coletados por pesquisadores. A padronização de

dados quando realizada de forma eficaz possibilita inúmeros benefícios, tanto ao meio ambiente

como a comunidade científica, o que permite a disseminação de informações e o melhoramento

na produtividade das pesquisas. Esta dissertação traz estudos com os docentes, vinculados a

Universidade do Vale do Itajaí - UNIVALI que coletam e armazenam dados sobre

biodiversidade, um dos objetivos foi avaliar a existência de políticas internas de gestão de dados

e ainda relatar a visão dos gestores sobre o compartilhamento e o risco da perda dos dados

armazenados sobre biodiversidade. Para isto, foram enviados aos docentes questionários online,

onde obtivemos 14 (quatorze) respostas. Também se realizou entrevistas com os docentes

selecionados em seus laboratórios, onde 19 (dezenove) docentes participaram desta etapa, para

fim de comparação das respostas dos docentes do CTTMar, foram enviados questionários

idênticos, também através de e-mails, a universidades federais, estaduais e particulares;

conselhos, gestores de coleções de biodiversidade e demais pesquisadores ligados a esta

temática; sendo estes o público externo desta pesquisa; onde obtivemos um total de 207

(duzentos e sete) questionários respondidos. Dentre os resultados obtidos, foi perceptível a

dificuldades no compartilhamento dos dados nos laboratórios do CTTMar, o motivo emergente é

a falta de gestão de dados institucionais. Há ainda, o risco de perda dos dados devida a forma,

por vezes inadequada, com que são tratados. A partir disto, com o intuito de possibilitar nova

perspectiva de intervenção, este estudo propôs formas de armazenamentos seguro. Assim,

levantamos informações do laboratório selecionado, tais dados foram padronizados e inseridos

em um software; todo o procedimento foi contabilizado, nas diferentes etapas, a fim de permitir

que os outros laboratórios avaliassem o investimento necessário na conversão das coleções de

dados para o armazenamento, de forma confiável.

Palavras-chaves: Biodiversidade, padronização de dados, gestão de dados.

ABSTRACT

Recent studies show large decreases in Brazilian biodiversity, researches confirm that this

reduction is associated to results of human actions. So are necessary further studies on

biodiversity, the environment, and data storage possibilities. For this to happen more smoothly it

is essential to standardize the data collected by researchers. Standardization when performed

effectively provides numerous benefits to both the environment and the scientific community,

allowing the dissemination of information and the improvement in productivity of research. This

dissertation brings studies with teachers, linked to the University of Vale do Itajaí - UNIVALI

that collect and store data on biodiversity, one of the objectives was to measure the existence of

internal data management policies and also report the managers' view about the sharing and the

risk of loss of data stored on biodiversity. For this purpose, online questionnaires were sent to

teachers, where we got fourteen answers. Also conducted interviews with teachers selected in

their laboratories, where nineteen (19) teachers participated in this stage, for purposes of

comparing the responses of CTTMar teachers, identical questionnaires were sent, also through e-

mails, the federal universities, state universities and private universities; councils, biodiversity

collections managers and other researchers linked to this theme; these being the general public of

this research; where we obtained an overall of 207 (two hundred and seven) questionnaires.

Among the obtained results, it was apparent the difficulties in sharing data in CTTMar

laboratories, the emerging reason is the lack of institutional data management. There is also the

risk of data loss because of the way, sometimes inadequate, with which they are treated. From

this, in intend to make possible new approach to intervene, this study suggested forms of secure

storage. Thus, we raise information for the selected laboratory, such data were standardized and

inserted into a software; whole procedure was accounted for, the various steps in order to enable

other laboratories to evaluate the investment required for the conversion of files into manageable

data correctly

Keywords: Biodiversity, Standardization, Data Management.

12

1 INTRODUÇÃO

O termo biodiversidade teve início quando o cientista Walter G. Rosen em 1985 planejava a

realização do fórum sobre diversidade biológica, sendo realizado na capital Washington em 21 de

setembro de 1986 (FRANCO, 2013).Hoje, o termo é amplamente conhecido não somente na

comunidade científica, mas também por estudiosos de diversas áreas que observam as crises

ambientais de nosso planeta, crises estas relacionadas também com o aquecimento global, dentre

outros diversos fatores que alteraram o ecossistema. Estudos relacionados ao meio ambiente

elucidam questões chaves para uma possível gestão ambiental consciente, pois nosso país detém um

elevado número de espécies, comportando aproximadamente cerca de 13% da biodiversidade do

planeta (MAURY, 2002).

Ao longo das últimas décadas a biodiversidade mundial vem sofrendo ameaças, gerando

grandes preocupações na comunidade científica e na população. Em nível mundial, pesquisadores,

ONGS, ambientalistas e principalmente a comunidade científica estão constantemente alertando

para os riscos e os danos que estão sendo causados ao meio ambiente (CHAPIN, 1996). A perda da

biodiversidade origina-se nas condições humanas atuais, tendo raízes econômicas, culturais e

sociais, sendo agravadas pelo crescente aumento da população. Com este cenário se faz de grande

importância ordenar nossas atividades, com base em informações técnico-científicas, para a

alocação apropriada de recursos financeiros e humanos.

Atualmente, há uma grande perda da biodiversidade, sendo as ações humanas

determinantes para este decréscimo, tornando-se imprescindível o aprimoramento de estudos

ligados a esta áreas para preservação e melhoramento da qualidade da biodiversidade (SALA et. al.,

2000). Pesquisas têm buscado compreender os padrões da diversidade biológica e têm despertado

interesse das comunidades cientificas e órgãos governamentais, que buscam gerenciar e armazenar

estes dados de uma forma mais correta e segura (PROENÇA et. al, 2009).

Para que se possa fazer a correta gestão dos recursos biológicos, uma das informações mais

fundamentais é o conhecimento da ocorrência e distribuição das espécies. Este tipo de informação

costuma ser coletada por instituições de pesquisa, universidades, órgãos governamentais e até pelo

público leigo. Uma parte dos dados coletados por estas instituições e pesquisadores acabam sendo

perdidas ou esquecidas com o passar do tempo, por vários motivos, tais como: aposentadoria dos

docentes, mortes, irregularidades na forma de armazenamento dos dados e ate mesmo questões

culturais.

13

Pesquisas realizadas na área de preservação de dados sobre a diversidade tornam-se cada vez

mais importantes, na medida em que diversas comunidades dependem de recursos ligados à

biodiversidade, pois a perda do habitat afeta diretamente e indiretamente a vida das pessoas

(GANEM, 2011).Para minimizar os problemas ligados à biodiversidade e relacionados ao meio

ambiente, é necessária uma integração de dados, onde mais pesquisadores e instituições tenham

diferentes olhares para analisar e tomar decisões, que futuramente auxiliem com a possibilidade de

minimizar a extinção e degradação de espécies ameaçadas e ambientes prejudicados por ações

humanas.

A falta de estruturação dos dados sobre biodiversidade vem prejudicando a tomada de

decisões causando perdas imensuráveis ao meio ambiente. Segundo Michner (1997) não somente a

falta de estruturação, mas também outros fatores ao longo do tempo, podem causar perda dos dados

(Figura 1). Estas perdas podem ser minimizadas através de boas políticas de gestão de dados.

Figura 1. Degradação dos Metadados associadas à ação do tempo Fonte: Michner (1997)

Para que os dados não estejam expostos a danos irreparáveis e para que haja uma forma

segura de armazenamento, onde estes sejam acessados, manuseados e utilizados corretamente,

14

devem ser seguidos certos princípios que orientam a gestão de boas práticas de gerenciamento de

dados para inserção dos dados sobre biodiversidade (Cadmanet al., 2011):

Princípio 01: Rigor

Está relacionado à correção dos dados, se o organismo está devidamente identificado ouse

sua localização é correta.

Princípio 02: Precisão

Está relacionado ao nível de detalhamento dos dados.Caso conste uma área sem coordenada

geográfica não há uma precisão, caso contenha coordenadas geográficas exatas o dado passa a ser

preciso.

Princípio 03: Qualidade ou aptidão para uso

Dados que contenham pouco rigor e baixa precisão são considerados dados de baixa

qualidade e geralmente não estão aptos para serem utilizados.Quanto mais detalhadosforem os

dados, maior será sua qualidade.

Princípio 04: Eficácia

Está relacionada à utilização para catalogação dos dados. Se o dado alcançar seu resultado

pretendido será eficaz.

Princípio 05: Eficiência

A eficiência esta relacionada à entrada (INPUT), que refere-se a entrada e o processamento

dos dados, e a saída (OUTPUT) fornecendo informações elaboradas sobre os dados inseridos.

Princípio 06: Transparência

A transparência refere-se à rigorosidade, precisão e o nível de informações fornecidas,

melhorando a acessibilidade e a aptidão para uso, quanto maior o nível de informação mais fácil é a

busca pelo dado.

Outra forma de garantirmos a usabilidade e aumentarmos o tempo de vida dos dados é

inserimos as informações em sistemas, desta forma nos possibilita a organização e manuseio com

maior facilidade o que possibilita maior segurança com as informações inseridas.

15

Um banco de dados é um sistema para armazenamento de dados, formado por um conjunto

de registros que tem como objetivo guardar e organizar as informações. Estes dados podem ser

acessados por diversas aplicações diferentes. Um banco de dados não é necessariamente um registro

único, muito menos imutável, sendo que os dados podem ser alterados ou até mesmo apagados. A

evolução dos bancos de dados também está relacionada com a evolução dos meios tecnológicos. Na

década de 50, era possível armazenar os dados em fitas magnéticas ou em cartões perfurados. A

leitura destes dados era feita sequencialmente para prover aos programas da época a execução de

tarefas específicas (SETZEL, 2005).

As tecnologias e o armazenamento de informações mudam constantemente, diminuindo o

espaço físico onde são armazenados e aumentando sua capacidade de alocação de dados, as

informações torna-se fonte de recursos para organizações de armazenamento de dados; quanto

maior o poder de armazenamento maior a lucratividade da empresa hospedeira (SILVA, 2011).

1.1 PADRONIZAÇÃO DE METADADOS

Para que ações relacionadas à preservação do meio ambiente e a biodiversidade sejam mais

bem organizadas são necessários estudos detalhados sobre o meio ambiente, suas facetas e a forma

que estão relacionados entre si. Por isso torna-se cada vez mais importante o nível de detalhamento

dos dados coletados por instituições e pesquisadores nesta área.

Para instituição de pesquisa, dados são recursos básicos e valiosíssimos, sendo assim, devem

estar organizados para permitir buscas posteriores. Porém, para que isso ocorra, é necessário

técnicas de coleta que sejam organizadas e padronizadas, pois assim mais pesquisadores terão

acesso a essas informações. Catalogar estes dados torna-se importante para pesquisas em

andamento e pesquisas futuras, por isso devem ser de simples localização e fácil acesso.

Soluções para osproblemas referentes a catalogações de dados tem surgido de programas

que catalogam e auxiliam os usuários de maneira a localizar e analisar mais facilmenteseus

conjuntos de dados. Para que estas catalogações institucionais aconteçam é necessária a

padronização dos dados sobre biodiversidade, onde os usuários sigam regras de compartilhamento e

armazenem suas coletas de forma adequada, viabilizando a outros cientistas ou interessados no

assunto, um acesso de qualidade, de maneira ágil e padronizada, e que não dificulte ou minimize o

interesse dos mesmos (SOUZA; ALVARENGA, 2004).

16

É importante para a preservação e a vida prolongada dos dados o estabelecimento de códigos

de compartilhamento ou critérios que promovam o reconhecimento sobre suas características,

facilitando a procura por dados. Isto é feito através de metadados ou representações que têm como

objetivo a descrição e identificação das características de certa coleção. Estes metadados

desempenham um papel fundamental para a administração de coleções biológicas, pois a partir

destas informações que dados serão processados, consultados e selecionadas pelo usuário.

Para Turner (2004) há diferentes formas de catalogar e descrever os metadados, sendo cada

uma delas desenvolvida para funções e objetivos específicos, para cada usuário de acordo com suas

necessidades. Possibilitando, assim, que cada usuário utilize da forma mais adequada para sua

pesquisa.

A forma correta de tratamento dos dados torna-se importante, pois permite identificar e

recuperar arquivos mais rapidamente, tornando o manuseio das informações digitais mais eficazes.

Quando dados estão disponibilizados de forma correta, gera benefício aos usuários, pois integra e

uniformiza as informações tornando os dados mais acessíveis (MODESTO, 2005).

O documento da NISO (NationalInformation Standards Organization),descreve metadados

como informações estruturadas que descrevem, explicam, localizam e possibilitam que dados sejam

recuperáveis, facilitando a busca por determinado assunto. Para a NISO o termo metadados é usado

com frequência para designar dados sobre dados ou informação sobre informação (NISO, 2001).

1.1.1 PADRÕES E PERFIS

Há uma variedade de perfis de metadados pré-definidos para áreas diferentes, onde

fornecem informações importantes sobre o conteúdo desejado (Tabela 1).

17

Tabela 1. Exemplos de padrões de metadados.

AREA PADRÃO

Ecologia EML (EcologicalMetadataLanguage)

Dados Geográficos CSDGM (Content Standard for Digital GeospatialMetadata)

Imagens NISO MIX

Recursos compartilhados DublinCore

Biologia DarwinCore

A importância de utilização de metadados esta relacionada também a recuperação e o fácil

acesso aos dados.Padrões estabelecem conjuntos de elementos, eincluem especificações de cada

elemento e esquema, com codificações a fim de permitir a interoperabilidade entre sistemas que

utilizem o mesmo padrão (BRASIL, 2015). A padronização dos dados possibilita que tenhamos

maior numero de compartilhamentos, facilitando o acesso de dados e a troca de informações

institucionais.

O guia de boas práticas do Global BiodiversityInformationFacility (GBIF) descreve a

importância de utilizarmos modelos padronizados de dados pelo fato que quando os dados estão

organizados, podem ser reutilizados para publicar e localizar dados primários de biodiversidade. A

publicação destes dados por meio da utilização de formatos padronizados a nível internacional

torna-se um procedimento relativamente rápido, trazendo inúmeros benefícios como a ampliação e

a melhoria constante das bases de dados ligadas àbiodiversidade, em níveis locais, nacionais e

internacionais, aumentando e difundindo o conhecimento de dados sobre biodiversidade de cada

região. Além disso, possibilita instituições e pesquisadores a receberem reconhecimentos pelos seus

trabalhos prestados, auxiliando também órgãos e instituições na tomada de decisões referentes a

preservação de determinada área ou espécie (CADMANet al., 2011).

Internacionalmente existem diversas iniciativas para criar padrões de metadados ligados à

biodiversidade. A seguir serão detalhados os que têm tido maior aceitação dentro da comunidade

científica.

18

1.1.1.1 Biodiversity Information Standards – TDWG

O The Darwin Core WorkingGroup(TDWG) é um grupo de trabalho de bases taxonômicas,

estabelece elos internacionais entre banco de dados sobre biodiversidade, e desenvolve padrões de

dados para que a comunidade cientifica troque informações de modo seguro (TDWG, 2015). Este

grupo passou a promover atividades em um meio colaborativo e internacional, onde diversos

profissionais tiveram participação em seus domínios, posteriormente sendo rebatizado como

BiodiversityInformation Standards. Suas atividades para padronização são realizadas das seguintes

formas:InterestGroups (Grupos de Interesse), onde os problemas são discutidos e objetivos são

traçados. Também são responsáveis por montar estratégias, métodos e tecnologias relacionadas com

o tratamento de determinado tipo de informação sobre biodiversidade. TaskGroups (Grupos

Tarefa): definem produtos específicos, a partir da definição e montam um grupo tarefa para o

desenvolvimento de ferramentas e padrões (TDWG, 2015)

Para as coleções de dados sobre biodiversidade a TDWG abrange quatro subgrupos:

coleções preservadas (para museus e herbários); coleções vivas (para jardins botânicos, zoológicos,

banco de sementes); coleta de dados (para pesquisa de campo, mapeamento de flora e fauna) e

Amostragem de DNA (para biologia molecular, amostras de substâncias naturais).

O principal padrão que é instituído pelo TDWG é o padrão Darwin Core, sendo uma

extensão do Dublin Core, que esta relacionada com a captação de informações como, imagens,

vídeos e texto(SILVA, 2014).

1.1.1.1.1 ABCD (Access to Biological Collection Data) Tanto os autores Copp e De Giovanni (2010) como Canhoset al. (2006) descrevem que o

ABCD destina-se a troca de informações de dados primários de biodiversidade, sendo mantido pelo

TDWG, que trabalha vinculado ao CODATA (Committeeon Data for Science and Technology),

sendo mais utilizado em países Europeus onde mantêm vínculo como protocolo BioCase.

O objetivo do grupo ABCD é estabelecer normas, coletar e publicar documentos de

biodiversidade, e desta forma contribuir para um intercâmbio de recuperação e coleções de dados

(ABCD, 2008).

O ABCD adota padrão XML (ExtendedMarkupLanguage) para troca de dados entre

coleções diversas, permitindo maior integração e interoperabilidade entre diversos sistemas. O

19

padrão XML cria padrões de documentos, para organização de dados em forma hierárquica

(SILVA, s.d.)

1.1.1.1.2 Darwin Core O padrão Darwin Core nasceu em um projeto ligado a Universidade de Berkeley juntamente

com o centro de pesquisa de biodiversidade da Universidade de Kansas no ano de 2003 (TDWG,

2015). O Darwin Core possui em sua estrutura um conjunto simples de elementos identificados por

marcadores e tags, permitindo uma estruturação de registros e dados de espécie a serem

compartilhados através da internet (SILVA, 2014).

DarwinCore é um mecanismo que busca uma padronização de dados primários de coleções

biológicas. Desta forma, tem o potencial de incentivar os pesquisadores a trocar informações sobre

as ocorrências de organismos bem como suas localidades. Kakodkaret al. (2009) descreve o sistema

como um facilitador de intercâmbio de informações entre diversos dados sobre

biodiversidade.Possibilita, assim, a troca de conhecimentos sobre registros de biodiversidade,

realizando o cruzamento de dados de coleções bióticas e amostras de parâmetros físicos, ainda

possuindo extensões para fornecer mecanismos de compartilhamento de informações adicionais,

tendo sido projetado para que as informações sejam acessadas com facilidade (LEITE, 2011).

Sendo o DarwinCore composto por conjuntos de dados que são identificados através de

marcadores ou tags, essa disposição estrutural tolera uma arranjo de registros e dados de espécies,

que facilita o compartilhamento dos conjuntos de dados na internet através dos documentos XML

SILVA, 2014).

1.1.1.2 Integrated Taxonomic Information System (ITIS)

O ITIS é uma organização que tem por objetivo fornecer informações sobre a taxonomia de

dados sobre biodiversidade, iniciado em 1990 por uma agência ligada ao governo federal dos

Estados Unidos, mas que hoje se tornou uma ferramenta usada mundialmente. Esta base de dados

fornece aos seus usuários uma estrutura com referências automatizadas, incluindo nome cientifico e

nomenclatura comum de espécies. Este banco de dados é revisado periodicamente, garantindo a

qualidade, revisão periódica e novas adições de espécies de fauna e flora no ambiente terrestre e

aquático (ITIS, 2015).

20

O ITIS serve com padrão, permitindo a comparação para conjunto de dados sobre

biodiversidade, tendo como objetivo incorporar as classificações de maior expressão taxonômica e

por profissionais que trabalham com taxa.

Os padrões de dados relacionados ao ITIS estão em conformidade com o Código

Internacional de Nomenclatura Botânica e o Código Internacional de Nomenclatura Zoológica, um

padrão de dados adotados pelo ITIS inclui, Bactérias, Protozoários, Plantae, Fungos, Animália,

Chromosista e Archaea (ITIS, 2015).

1.1.1.3 Dublin Core

O Dublin Core nasceu em 1994, na cidade de Chicago nos Estados Unidos, propondo a

criação de padrões para informações digitais. O Dublin Core MetadateInitiative(DCMI) é uma

organização que articula a adesão de padrões de interoperabilidade de metadados, ou seja, é a

capacidade que um sistema tem de se comunicar de forma nítida com outro sistema, desenvolvendo

vocabulários específicos, que descrevem fontes que possibilitem uma forma de descoberta de

informações, sendo um formato menos estruturado e mais especifico de adoção de sintaxe

doResourceDescripition Framework, que é uma linguagem com o intuito de representar

informações relacionadas à internet. Trata-se de um conjunto de elementos de metadados que tem

como objetivo facilitar a descrição de recursos eletrônicos, tornando-se conhecido mundialmente

(SOUZAet al., 2000).

Ainda para Souza et al. (2000), o padrão Dublin Core e composto por 15 elementos que são

preenchidos pelo autor ao fazer o upload do texto, os elementos descritos pelo padrão Dublin Core

são: Titulo, Criador, Assunto, Descrição, Editor, Colaborador, Data, Tipo, Formato, Identificador,

Fonte, Idioma, Relação, Cobertura e Direitos.

1.1.1.4 Plinian Core

O Plinian Core constitui uma lista de elementos que representa informações associadas a

táxons. O Plinian Core tem o objetivo de desenvolver padrões para compartilhamento de

informações principalmente no nível da espécie. Este sistema permite uma forma de publicar

informações sobre espécies para que ele seja interoperável. Por informações de espécies se referem

a todos os tipos de propriedades e características relacionadas a um taxon (de qualquer grau),

21

incluindo descrições, nomenclatura, estado de conservação, gestão, história natural, etc. Assim, a

cobertura Plinian Core vai além de descrições taxonômicas (PLINIAN CORE, 2013).

O Plinian Core conceitua e define atributos que integram e recuperam informações sobre

espécies, fornecendo conceitos que propõem diversos tipos de dados tais como: taxonomia da

espécie, frequência, conservação, demografia, ciclo de vida (PLINIAN CORE, 2013).

OPlinian Core abre opções para a criação de novos modelos de dados para armazenamento

de espécies, mantidos e gerenciados pelo grupo Special Profile Model, vinculado ao TSWG, os

padrões criados complementarão além dos aceitos como o padrão EML, integrarão a base do

sistema Darwin Core (TDWG, 2015).

1.1.1.5 EML (Ecological Metadata Language)

O EML foi desenvolvido para suportar o padrão de linguagem XML

(ExtensibleMarkupLanguage), sendo estruturado para uso especifico de dados ecológicos, a fim de

desempenhar duas finalidades.A primeira finalidade refere-se à definição de estrutura comum para

todos os ecologistas, a fim de homogeneizar os dados relacionados à ecologia. A segunda finalidade

consiste em proporcionar uma estrutura de fácil acesso para o desenvolvimento de softwares

relacionados a dados ecológicos.

Estes padrões permitem que usuários realizem pesquisas direcionadas e específicas para

conjunto de dados relacionados à ecologia, tornando-se de grande utilidade para ecologistas na

organização e implementação de estudos em longo prazo (BLANKMAN, 2003).

Todos os padrões apresentadosdisponibilizam os dados de forma gratuitapara

pesquisadores cadastrados, estas ações são de suma importância para o aumento e a disseminação

de informações alusivas à biodiversidade. Os dados uma vez cadastrados auxiliam a comunicação

científica, fortalecendo o intercâmbio de informações, uma vez que o dado esteja com

acessodisponível, ele pode ser reutilizado e reaproveitado mais facilmente.

1.2 SOFTWARES LIVRES

Os softwares livres, ou softwares de códigos abertos, permitem que usuários acessem estas

tecnologias sem a cobrança de licenças para o uso destas ferramentas, contrapondo os sistemas que

22

inovaram o mercado tecnológico, pois a maioria possui ônus aos usuários (IWASAKI, 2008). Isto

facilita ainda mais o acesso aos dados, por não exigirem investimento financeiro para utilizá-los.

De acordo com Iwasaky (2008) os softwares de código aberto despertam interesse de

empresas em utilizar esta ferramenta, seja participando de comunidades ou até mesmo

desenvolvendo modelos para aprender sobre suas metodologias e formas de trabalho.

Cientificamente esforços estão sendo despendidos para melhorar e capacitar indivíduos no

uso destas ferramentas. Sistemas para catalogação de dados não requerem tanta mão de obra quando

aos hardwares utilizados, porém exigem que pessoas sejam capacitadas para entender a organização

destes sistemas (BONACCORSI; ROSSI, 2006).

Para aperfeiçoar e melhorar o aproveitamento destes softwares, instituições interessadas em

utilizar tais programas devem qualificar funcionários, para que possam explorar e utilizá-los da

forma mais correta possível, maximizando a utilização dos programas, gerando assim redes de

compartilhamentos institucionais (CHENGALUR; NEVO; DEMERTZOGLOU, 2010).

Conforme a descrição de Fitzgerald (2006), o número significativo de softwares livres no

mercado e o elevado número de pessoas que vêm buscando o aperfeiçoamento no assunto, trazem

revoluções na forma que estes programas chegam ao mercado, transformando diariamente o

processo de desenvolvimento, bem como a comercialização destes softwares (AYALA et al., 2011).

Mesmo diante destas transformações, os programas de código aberto ainda enfrentam

diversas barreiras, pois muitas comunidades, tanto acadêmicas, quanto instituições privadas não

visualizam os softwares como opção segura, sendo assim, não os adotam como forma de

armazenamento padrão (QUALIPSO, 2010).

Para potencializar esta discussão, no ano de 2004 a OCDE - Organização de Cooperações e

Desenvolvimento Econômico, por meio de seminário avaliou e discutiu questões relacionadas a

softwares livres. Dentre as inúmeras demandas que foram tratadas, a temática ligada à patente dos

softwares foi exatamente a questão que mais se evidenciou como fator determinante para a

diminuição da utilização destes programas. Ainda, outra questão discutida foi a de disponibilizar

arquivos que são usados em pesquisas onde o financiamento foi proveniente de recurso público.

Para os membros da OCDE fica claro que ao disponibilizarem o acesso livre dos dados de

pesquisas, acarretará o melhoramento dos softwares e também há um consenso entre estes

pesquisadores, que ao conceberem o acesso livre dos dados de pesquisa, haverá inúmeros benefícios

na qualidade de trabalho, elevando crescentemente a produção dos sistemas científicos mundiais

(SANTOS; TOLEDO; LOTUFO, 2009).

23

Acredita-se que o aumento de investimento nos softwares livres, facilitará a acessibilidade,

diminuindo a desconfiança e possibilitando às diversas instituições a aderirem aossoftwares, visto

que é uma área em expansão, e este ramo está atingindo o mercado, pois os diversos modelos

primam por catalogar dados sobre a biodiversidade e à bioinformática. Isto remete a uma demanda

de profissionais que saibam ler o ambiente e que consigam compreender de forma digital como

estudá-lo.

1.3 BIOINFORMÁTICA

Este termo foi lançado na década de 80, quando as técnicas de sequenciamento genético

iniciaram um processo de aprimoramento. A bioinformática facilita o uso de ferramentas que

capturam, processam e analisam os dados, tornando-se um campo interdisciplinar, esta área abrange

as ciências da computação, biologia, física, medicina e matemática (BAYAT, 2002).

De acordo com Corrêa (2004) a Bioinformática compreende aspectos como coleta de

informações de biodiversidade até o processamento de análises desses dados, estando em pauta a

forma de lançamento na rede e a gestão dos dados.

Tratando-se de biodiversidade e biotecnologia ambas as áreas se entrelaçam, pois se torna

muito importante a digitalização dos dados de coleções, que se encontram alocados em jardins

botânicos, zoológicos, herbários e diversos locais de pesquisas. São nestes locais que se encontram

materiais de coletas ou dados sobre biodiversidade (SOBERON, 1999).

Entende-se que uma vez digitalizados, estes dados devem ser inseridos em um sistema

global, onde possam ser quantificados e qualificados, sendo fundamental para futuras tomadas de

decisões que dizem respeito à preservação de sistemas ambientais. Afinal, torna-se impossível

preservar o que não se tem conhecimento da existência.

Segundo Ganem (2011) instituições recebem dados diversos para analises diariamente,

exigindo que cientistas estejam preparados para catalogar e interpretar estes dados. Há

mundialmente 1,8 milhões de espécies identificadas por instituições e pesquisadores.

Para que se possam coletar adequadamente os dados que ainda encontram-se disponíveis em

nosso meio, necessitamos de tecnologias que ajudem a entender de forma mais sistemática o meio

ambiente. Os dados coletados devem seguir padrões para facilitar futuramente o entendimento do

24

conjunto dados a serem estudados, quando forem inseridos em provedores de dados tanto

institucionais quanto particulares.

Quanto às possibilidades de armazenamento as instituições podem optar por diferentes

formas, cada qual trabalhando conforme a sua demanda. Isto motiva a discussão sobre a gestão de

dados, pois possibilita a integração de recursos com facilidade e rapidez, aumentando assim o

conhecimento de dados sobre biodiversidade. Segundo Copp e De Giovanni (2010) atualmente são

criados provedores específicos para cada tipo de dado facilitando a acessibilidade de inúmeros

pesquisadores. Estes provedores fazem a leitura de dados já pré-estabelecidos, realizam o

gerenciamento e o correto armazenamento, para em seguida disponibilizar os documentos

padronizados.

1.4 CENARIO MUNDIAL DE GESTÃO DE DADOS SOBRE BIODIVERSIDADE

Técnicas de armazenamento de dados em diversos países vêm sendo desenvolvidos a fim de

estabelecer uma infraestrutura adequada para a utilização e normatização de dados relacionados à

biodiversidade. Há uma crescente preocupação para que estes dados sejam recolhidos e

armazenados de forma homogênea, pois uma gama enorme de dados com alto potencial de

aproveitamento em pesquisas que deixam de serem aproveitados. Por isso diversas instituições e

órgãos governamentais vêm adotando medidas para que estes dados sejam catalogados de forma

homogênea facilitando o acesso de pesquisadores e instituições, a fim de aumentar o conhecimento

da biodiversidade mundial existente. Serão descritos a seguir algumas destas iniciativas que tem

tido destaque no cenário mundial,

1.4.1 GBIF (Global Biodiversity Information Facility)

O GBIF dedica-se a disponibilizar dados sobre biodiversidade através da internet,

fornecendo uma plataforma para que haja uma integração de dados sobre biodiversidade, sendo

estes dados provindos de diversas fontes em torno do mundo. Esta iniciativa torna dados sobre

biodiversidade acessível para diversos pesquisadores e instituições através do seu portal, em

contínuo desenvolvimento. Atualmente, disponibiliza inúmeras informações tais como nomes

25

científicos, distribuição e localidade da ocorrência de indivíduos de fungos, micróbios, animais e

vegetais (GBIF, 2015).

Segundo Araújo (2013) este portal tem como principal incumbência disponibilizar de forma

gratuita dados sobre biodiversidade que ocorram em qualquer lugar do mundo, para que através de

pesquisas desenvolva-se um ambiente mais sustentável, e por meio de parcerias desenvolve padrões

e protocolos que garantem a integridade e a longevidade dos dados ali alocados.

O GBIF cria redes de acesso informatizadas entre recursos de dados digitais em diversos

níveis da organização biológica, geneticamente e ecologicamente a questões importantes para a

sociedade cientifica, utilizando e oferecendo serviços de georreferenciamento e SIG (Sistema de

informações Geográficas). Nestes processos incluem o trabalho em parceria com outras instituições

tais como o Catalogue of Life, a BiodiversityInformation Standards (TDWG), Consortium for

theBarcodeof Life (CBOL), a Encyclopediaof Life (EOL), e o Global Earth Observation System

ofSystems(GEOSS) (GBIF, 2015).

1.4.2 NATURESERVE

A NatureServer é uma rede de distribuição de inventários de biodiversidade que atua desde

1974, sendo uma organização sem fins lucrativos e trabalha fornecendo dados sobre conservações

da vida selvagem, mantendo parcerias com órgãos governamentais e instituições privadas. Foi

desenvolvida para criar interoperabilidade dos mais de 80 programas que compõem a rede, sendo

utilizados rigorosos conjuntos de normas para gerenciamento de dados. Estas normas fornecidas

pela NatureServer, e conhecida entre todos seus participantes, servem como uma linguagem comum

para todos os participantes que compões a rede. Este padrão de dados permite que os usuários

tenham uma rede de linguagem comum para comunicar-se tornando estes mecanismos um exemplo

bem sucedido de distribuição de dados sobre biodiversidade (BWB, 2015).

1.4.3 OBIS (Ocean Biogeographic Information System)

O OBIS foi desenvolvido em 1997 em uma conferencia através de parceria com o CoML

(Censusof Marine Life) um projeto de pesquisa multi institucional que por 10 anos realizou estudos

26

relacionados a vida marinha, conectando mais de 2.700 cientistas em mais de 80 países. Em 2009 o

OBIS passou a fazer parte da UNESCO, que mantêm estudos relacionados à oceanografia, sendo

gerida pela comissão oceanográfica intergovernamental, desde então trabalham em parcerias. O

OBIS permite que pesquisadores e instituições tenham acesso a um banco de dados contendo mais

de 80.000 espécies em 13,7 milhões de registros, facilitando o compartilhamento de dados

marinhos, ajudando na compreensão dos padrões e processos que gerem a biodiversidade marinha.

O OBIS é gerenciado por acadêmicos e instituições localizadas em todo o mundo, e tem como

objetivo a integração de base de dados biológicos oceanográficos, incluindo dados físicos e

químicos, para diversas aplicações. Seu servidor esta alocado na Universidade de Rutgers, NJ, EUA

onde mantêm seu portal em funcionamento (OBIS, 2015).

1.4.4 IABIN ( Inter American Biodiversity Information Network)

O IABIN foi criado pela OEA (Organização dos Estados Americanos), no ano de 1996,

fornece informações sobre dados de biodiversidade, bem como padrões e protocolos, também

oferece uma plataforma que permite o acesso de seus usuários a dados sobre biodiversidade,

vinculados em diversos laboratórios de diferentes países (IABIN, 2015).

Entre os objetivos traçados, conta com a construção de infraestrutura relacionada à

plataforma de internet, onde será possível a troca de dados relacionados à biodiversidade em

diferentes países. A rede de abrangência inclui sub-redes temáticas ligadas a Espécies e Espécimes,

Áreas Protegidas, Ecossistemas, Espécies Invasoras e Polinizadores. Cada sub-rede possui um

grupo de trabalho dedicado especialmente aos seus temas, e esses grupos colaboram entre si e

coordenam a transferência tecnológica para as bases regionais (IABIN, 2015).

1.5 CENÁRIO NACIONAL DE ARMAZENAMENTO DE DADOS

O Brasil garantiu o direito dos cidadãos ao acesso a dados e biodiversidade em 1981,

tornando-se lei através da criação da Lei nº 6.938/81, que tem por objetivo a preservação ambiental

e o melhoramento da qualidade do meio ambiente.Anterior a esta lei ambiental, os municípios e

estados tinham total liberdade para gerenciarem políticas ligadas ao meio ambiente, isso levava a

uma descentralização e uma gestão incorreta pelos órgãos responsáveis (FARIAS, s.d.).

27

Em 2008 instituiu-se o decreto 6.666/08, que trata de metadados geoespaciais. O decreto

descreve, entre outros artigos, a integração e disponibilidade dos dados geoespaciais, promover a

sua documentação, evitar duplicidade de ações e o desperdício de recursos, a obrigatoriedade do

compartilhamento e disseminação de dados ligados a instituições de Poder Federal e obedecer aos

padrões de metadados estabelecidos para a INDE - Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais

(BRASIL, 2010).

O Brasil, a partir da década de 90, iniciou ativamente sua participação na

BiodiversityInformation Network (BIN), uma rede internacional criada para tratar os meios de

integrar dados sobre Biodiversidade (CANHOS, 2006).

No ano de 2015, o Governo Federal criou um portal de dados para concentrar recursos

relacionados à biodiversidade com parceria de diversas instituições e lançou o SiBBr (Sistema de

Informações sobre a Biodiversidade Brasileira,Figura 2. Este programa fornece informações sobre

diversos dados da biodiversidade brasileira, sendo o nodo brasileiro do GBIF, que juntos abrigam

dados relacionados de biodiversidade facilitando a gestão de dados que são catalogados por diversas

instituições, criando uma rede de comunicação entre os pesquisadores (SIBBR, 2015).

Até 2016 o SiBBR tem como objetivo abrigar em torno de 2,5 milhões de registros de

diversas espécies.

28

Figura 2. Número de registros armazenados no SiBBr em 2015 (acessado em 01/06/2015)

O SIBBr disponibiliza ferramentas para gerenciar e organizar dados de espécies e suas

ocorrências, assegurando que um maior número de entidades tenham acesso. É válido ressaltar que

fica a critério de cada entidade escolher os tipos de informações que integrarão o banco de dados e

qual o momento mais propício para suas divulgações. Todo este processo é gratuito sendo feito

através de uma ferramenta de código livre desenvolvida pelo GBIF, que gera conjuntos para

publicações de dados e metadados. Contudo, estas informações devem seguir alguns padrões

estabelecidos pelo GBIF.

Para exportar estes dados para o SiBBr são necessários que sigam padrões preestabelecidos,

um exemplo de padrões a ser seguido é a rede NonatoBase que se trata de um banco de dados

desenvolvido por pesquisadores Sul-Americanos. Este banco interativo compartilha e integra dados

disponíveis sobre poliquetas coletadas no Oceano Atlântico, sendo como princípio orientador do

projeto manter a base de dados aberta e de livre acesso. Ele é constituído por uma arquitetura que

conta com filtro de dados dos níveis taxonômicos, onde o usuário define quais os tipos de buscas

que pretende realizar, tais como: amostras, características do local de coleta, tipo de material

utilizado entre outros (NONATOBASE, 2015).

29

Outro exemplo de base de dados que ajuda a compartilhar, organizar e referenciar dados

geograficamente de cetáceos avistados é o Sistema de Apoio ao Monitoramento de Mamíferos

Marinhos (SIMMAM). Este projeto integra informações sobre a ocorrência de mamíferos marinhos

na costa brasileira e ajuda avaliar os danos causados sobre mamíferos marinho influenciado por

diferentes setores, tais como o tráfego de embarcações e a extração de petróleo. Através de

parcerias com instituições dos setores governamentais e da sociedade, amplia o alcance de seus

dados fornecendo e compartilhando dados para uma melhor gestão do meio ambiente.

Estas redes transformam-se num valioso recurso para pesquisadores, pois se torna de suma

importância para compreensão de padrões de biodiversidade, auxiliando tanto na catalogação de

dados como na visualização da distribuição das espécies. Mas para isso, dados precisam ser

alocados com segurança e confiabilidade, sendo necessária uma plataforma que acolha e trate estas

informações, fornecendo uma forma de interligar estes dados a portais de armazenamento e a

softwares de análise (BARRETOet al., 2012).

1.5.1 CRIA (Centro de Referência em Informação Ambiental)

O Centro de referencia em informações ambientais é um mecanismo de disseminação de

informações eletrônicas de dados sobre biodiversidade, permite a comunidade cientifica organizar,

catalogar dados sobre a biodiversidade brasileira, ajudando na preservação do meio ambiente, é

uma sociedade civil sem fins lucrativos, que tem por objetivo disseminar o conhecimento cientifico

e tecnológico, promovendo a educação e a preservação do meio ambiente (CRIA, 2015).

Fazem parte deste Centro de Referência diversos projetos como:

O Specieslink, que é uma rede colaborativa entre diversos países que trocam informações

biológicas, permitindo acesso aos registros e analises através de produção de mapas gráficos,

fornecendo também imagens e relatórios para promover o intercambio das informações.

O SICol, que foi desenvolvido pelo Programa Nacional de Biotecnologia e pelo Ministério

da Ciências e Tecnologia, tendo como objetivo a disseminação de informações sobre o Centro de

Recurso Biológicos do Brasil, integrando as diversas coleções de biotecnologia.

O Flora Brasiliensis online,disponibiliza onlineobras produzida entre 1840 e 1906 pelos

editoresCarl Friedrich Martius, August Wilhelm Eichler e IgnatzUrban, e conta com uma lista de 65

especialistas de vários países. O FloraBrasiliensis online contém dados taxonômicos de 22.767

30

espécies,sendo em sua maioria angiospermas brasileiras.Este sistema foi desenvolvido através de

parceria do CRIA,da Universidade de Campinas, Unicamp, o Jardim Botânico de Missouri. (CRIA,

2015).

1.5.2 PPBIO (Programa de Pesquisa em Biodiversidade)

OPPBio foi criado em 2009, realizando estudos sobre dados de biodiversidade brasileira. O

repositório de dados do PPBio contem imagens, vídeos e levantamentos biológicos.Todos os

arquivos estão disponíveis no site(https://ppbio.inpa.gov.br) para download, incentivando

instituições de ensino a utilizarem para fins educacionais seus dados.

O objetivo do PPBio é desenvolver competências regionais e nacionais, a fim de divulgar

conhecimento sobre a biodiversidade brasileira, disseminando seus conhecimentos de forma

planejada e organizada, contando com apoio do CNPQ com auxilio de bolsas, e no

acompanhamento e avaliação de desempenho de projetos ligados ao órgão (PPBIO, 2015)

1.5.3 GERENCIAMENTO DE INFORMAÇÕES

Modelos de padronização como os determinados pelo DataONE(Data Observation Network

for Earth ), gerenciam e promovem infraestrutura para dados sobre biodiversidade, utilizando um

padrão de metadados que interliga as diversas redes de pesquisadores. Entretanto, devido à

diversidade de dados gerados por pesquisadores, este software aceita a inserção de dados em

formato original, seja em planilhas ou editores de textos (DATAONE, 2015).

No decorrer dos anos cresce o número de recursos naturais que são catalogados em meios

digitais, esses dados geralmente são de grandes extensões, caracterizam-se como complexos, e

geralmente se faz necessário um tratamento diferenciado, pois o lançamento em um sistema é

moroso. Monitorar as mudanças que ocorrem nos dias de hoje relacionadas aos ecossistemas e a

biodiversidade é essencial para entendermos como o meio se relaciona entre si, fazendo necessário

a coleta, a documentação e a devida armazenagem destes dados (MICHENER et. al. 2012).

A integração de dados pode ser facilitada, caso os pesquisadores utilizem softwares que

armazenem as informações sobre biodiversidade em um padrão único. Apesar de ser possível gerar

31

arquivos de dados que sejam compatíveis com o DarwinCore a partir de quase qualquer tipo de

conjunto de dados estruturado, utilizando ferramentas como o TAPIR (CANHOS, 2005).

Os processos de integração e armazenamento de dados juntamente com as inovações

tecnológicas avançam significativamente, exigindo que a comunidade científica atualize-se em

conformidade com esta evolução.

Para Fernandes e Loch (2007) a importância do progresso científico é imensurável e

desejável, sendo irreversível, e cada vez mais este processo crescerá de forma acelerada, embora

exista uma diferença variável em torno do mundo. Ainda há grande dificuldade na busca por

programas e softwares que auxiliem e estejam adequados para auxiliar uma maior quantidade de

entidades. Muitos ainda revelam-se insatisfatórios, pois o meio que auxiliam a busca apresenta uma

grande variedade de dados, obrigando o pesquisador a afunilar e redefinir seu conteúdo por

resultados que melhor lhe satisfaça.

Por estas informações estarem dispersas e sem padronização, tem pouco valor para os

gestores. Assim, é fundamental que seja agregada e padronizada com metadados que permitam

encontrar estes dados e a partir dos mesmos possam tomar decisões para a correta conservação da

biodiversidade. A padronização e o armazenamento de dados quando efetivado de forma correta,

traz inúmeros benefícios, dentre os quais a praticidade e a produtividade dos trabalhos futuros estão

entre os mais evidentes. A principal razão para a existência e a utilização de perfis de metadados

está relacionada com o gerenciamento e disponibilização da informação na rede mundial de

computadores (web). Esta prática garante a confiabilidade e a vida útil dos dados existentes, ficando

acessível de uma forma automática a todas as partes interessadas. Deste modo, metadados também

servem para transformar dados brutos em conhecimento (SOUZA; ALVARENGA, 2004).

Comunidades acadêmicas vêm desenvolvendo modelos de metadados para disponibilizar

suas produções facilitando a descoberta, a recuperação e a integração de informações sobre espécies

biológicas. Iniciativas internacionais, como do DarwinCore, desenvolveram padrões de metadados

para biodiversidade, que permitem a descrição de vários tipos de recursos, paraa integração de

dados de diversas fontes. O GBIF busca estabelecer critérios e ligações de diferentes níveis de

organizações biológicas desde células a ecossistemas completos, tornando-se uma ferramenta de

acesso mundial, mas para que isso ocorra também necessita de padrões pré-estabelecidos aderindo

aos padrões DarwinCore.

OSiBBrtambém utiliza o DarwinCore para integrar informações de biodiversidade geradas

por diferentes instituições no país. Tais sistemas agregadores de dados permitem acessar dados que

32

originalmente estavam dispersos, sendo possível desenvolver pesquisas científicas de caráter mais

amplo e também fortalecer e embasar políticas públicas.

1.5.3.1 ECOLOG

Este software nasceu em 1990, mas após melhorias e mudanças significativas o programa

ganhou nova vida em 2014. O objetivo do software é disponibilizar de forma acessível os

levantamentos realizados em campo, fornecendo informações como: lista de espécies coletadas na

área do levantamento, preferências de espécies por habitat, abundancia de espécies, biometria,

morfologia e localização espacial.(ECOLOG, 2015).

Este software contribui para que sejam adotados padrões mínimos de coletas, facilitando o

intercambio de dados gerados em campo, evitando duplicidade de esforços entre projetos e

instituições.O software foi desenvolvido para ser um programa livre, distribuído gratuitamente,

porém conta com donativos para que o programa continue sendo atualizado. O programa permite o

usuário trabalhar com programas e extensões como: .xls, .xlsx, .ods, .csv, .tsv (ECOLOG, 2015).

1.5.3.2 BRAHMS, (Botanical Research and Herbarium Management System)

O software BRAHMS foi desenvolvido pela Universidade de Oxford, para gerenciar

coleções de botânica e gerenciamento herbários, fornecendo ferramentas para analisar, gerenciar e

publicar dados.

O software dispõe de cursos online para treinamento e capacitação para sua utilização, e está

interligado online com outras plataformas para investigações de herbários regionais, tornando-se

uma ferramenta de grande importância para pesquisadores na área botânica. Está restrito a tratar e

coletar dados desta área (GBIF, 2015).

33

1.5.3.3 SPECIFY

O Specify é constituído por uma plataforma gráfica acessível, permitindo um ambiente mais

agradável para o manuseio do programa, onde os campos de dados a serem preenchidos

apresentam-se em janelas a serem selecionadas, organizadas, renomeadas e refeitas sob medida para

atender às preferências de curadoria do pesquisador, eliminando a necessidade de tabulação através

de múltiplos formulários de dados (SPECIFY, 2015).

Além disso, também gerencia e avalia coleções biológicas e permite a realização do ciclo

completo de ações referentes à gestão de dados sobre biodiversidade. Foi desenvolvido em código

aberto pelo BiodiversityResearch Center, da Universidade do Kansas, e encontra-se disponível

gratuitamente para download em sua página. Este software efetua em seus bancos de dados ações

como pesquisa, catalogação, gestão de empréstimos, empréstimos, trocas de matérias, etiquetagem

do material e geração de relatórios, incluindo diversas estatísticas de uso e geração dos dados,

atividades que cada vez mais são usuais na gestão de uma coleção (SPECIFY, 2015).

1.5.3.4 BDD (Biodiversity Data Digitizer)

O BDD foi desenvolvido pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo,

desenvolvidoatravés de uma parceria com a rede de informações sobre biodiversidade (IABIN) e o

Instituto Nacional de Biodiversidade (INBio) da Costa Rica. O BDD é uma ferramenta que auxilia e

facilita a digitalização, manipulação e publicação de dados sobre biodiversidade. Este software se

destaca por oferecer ao usuário uma manipulação simples e objetiva dos dados. BDD baseia-se no

padrão Darwin Core (DwC), publicada por TDWG. O software disponibiliza navegadores para

acesso remotamente permitindo o usuário o acesso a um servidor externo, quando estiver instalado

em computador pessoal. Um dos principais objetivos a manipulação e o registro de ocorrência de

espécies e interação de dados, podendo exibir os dados em mapas e registros em tabelas. (BDD,

2015).

Entretanto, grande parte do valor destes dados se perde, quando não existe uma

padronização e organização dos dados institucionais. Atualmente, não se sabe qual o volume de

dados e/ou abrangência espacial das informações coletadas pelos docentes e pesquisadores ao longo

34

da história do CTTMar. Caso tal informação fosse padronizada, diversos outros trabalhos poderiam

surgir, aumentando a repercussão dos dados já pesquisados e das atividades desenvolvidas.

1.8 OBJETIVOS

1.8.1 OBJETIVO GERAL

Diagnosticar os conjuntos de dados sobre a biodiversidade existente nos laboratórios do

Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar (CTTMar) com relação às boas práticas de

gerenciamento de dados.

1.8.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Identificar os tipos e o modo de armazenamento dos dados sobre biodiversidades

existentes;

• Levantar as possibilidades e riscos de perda ou dano das informações sobre

biodiversidade;

• Verificar a existência de políticas de gestão dos dados sobre biodiversidade;

• Relatar a visão dos gestores sobre o compartilhamento dos dados;

• Propor estratégias para a disponibilização dos dados sobre biodiversidade;

• Dimensionar o esforço necessário para padronização dos dados sobre biodiversidade.

• Comparar a visão dos docentes do CTTMar com a de usuários de dados sobre

biodiversidade externos à UNIVALI.

35

2 METODOLOGIA

2.1 POPULAÇÃO AMOSTRAL

O estudo em questão foi realizado na Universidade do Vale do Itajaí - UNIVALI, com sede

na cidade de Itajaí, litoral norte de Santa Catarina. Os dados sobre biodiversidade do trabalho em

questão, foram obtidos junto ao Centro de Ciências Tecnológicas da Terra e do Mar - CTTMar

situado na Univali campus de Itajaí. Trata-se de um centro de referência em pesquisas, visto que o

CTTMar realiza estudos que abrangem diversas pesquisas ligadas ao meio ambiente, com uma forte

tendência de trabalhar com a pesca e o ambiente marinho, devido à sua localização(UNIVALI,

2015).

2.2 ETAPAS DO TRABALHO

Este estudo consistiu no levantamento de informações referentes à forma de

armazenamento de dados sobre biodiversidade que estão depositadosnos laboratórios do CTTMar.

Foram realizadas entrevistas com os docentes ligados ao CTTMar, a fim de identificar possíveis

dificuldades e riscos de perda de dados dos docentes em seus laboratórios. Pode-se observar na

Figura 3 as ações desenvolvidas.

36

Figura 3. Fluxograma das etapas do trabalho

2.2.1 AVALIAÇÃO DO PÚBLICO PARTICIPANTE

Na primeira etapa desta pesquisa foi identificada a quantidade de dissertações, teses e

publicações relacionadas a dados sobre biodiversidade abrangendo um período de 10 (dez) anos,

através do Sistema de Avaliação da Produção Institucional (SAPI), que gerencia as produções

científicas da instituição. O SAPI importa produções dos docentes a partir dos currículos inseridos

na Plataforma Lattes do CNPq e também a partir das produções inseridas diretamente pelos

docentes no sistema.

Foram obtidos vinte e sete mil trezentos e cinquenta e nove produções científicas, de todos

37

os docentes do CTTMar. A partir deste resultado foram realizadas breves leituras dos resumos e

títulos dos trabalhos obtidos. Posterior a esta leitura, foram selecionados os docentes que utilizam

dados sobre biodiversidade. Sendo selecionados trinta e cinco docentes para participarem das

entrevistas, totalizando, um mil trezentos e sessenta e sete produções científicas. Em seguida foi

estabelecido um ponto de corte, onde somente os docentes com mais de cinco produções na área de

biodiversidade foram selecionados.

2.2.2 CONTATO COM OS DOCENTES SELECIONADOS

O primeiro contato com os docentes vinculados ao CTTMar, foi através do envio de e-mails,

explicando e descrevendo os propósitos da pesquisa e solicitando a participação nesta pesquisa. Em

seguida foram agendadas 19 entrevistas com decentes que se propuseram a participar. Nesta fase da

pesquisa, foram realizadas visitas aos setores da unidade selecionada e entrevistas com docentes do

CTTMar, com a finalidade de conhecer a forma de trabalho e as condições de armazenamento de

dados dos docentes.

Os entrevistados responderam a um questionário com oito perguntas (Anexo

A)queabrangeram as seguintes temáticas: armazenamento de dados, quantidade estimada de dados

gerados pelo laboratório e políticas de gestão de dados. Também foi solicitado aos docentes que

enviassem cópias e modelos de arquivos de dados onde armazenavam suas informações sobre

biodiversidade para que fossem observadas as formas de armazenamento de dados.

Para as avaliações das tabelas enviadas pelos docentes e da forma com que armazenam seus

dados digitais, foram utilizadas requisitos básico proposto pelo GBIF:

• Metodologia da construção dos dados e formatação da tabela,

• Metadados bem definidos para cada conjunto específico de dados;

• Metadados estruturados sobre cada registro, contendo minimamente nome da

espécie, nome do coletor, hora da coleta, data da coleta, coordenadas geográficas

long/lat, forma de coleta e material utilizado.

Ao término das entrevistas foi solicitado que os docentes respondessem um questionário

online (Anexo B) contendo 35 perguntas objetivas relacionadas ao gerenciamento de dados sobre

biodiversidade, no qual foi utilizada a ferramenta Google Drive do Google Docs. Neste

questionário, não havia a necessidade de se identificar, garantindo assim, o anonimato dos

38

participantes. Tal questionário foi baseado na pesquisa realizada por Enke (2012).

Para Mattar (1996), quando se aplica questionários exerce-se uma pressão menor na

obtenção das respostas, facilitando o processo de participação, pois não é necessário serem

realizados, entregues ou recolhidos pessoalmente. Ressalta-se ainda que deste modo os

respondentes tinhamum maior tempo para preencher as informações possibilitando melhor

qualidade das informações prestadas, também ficam mais à vontade para responder às perguntas.

Para poder avaliar se a visão dos docentes era particular desta instituição ou semelhante a de

outros pesquisadores, foram enviados e-mails para comunidades das redes sociais e instituições

pedindo que fosse respondido o mesmo questionário utilizado pelos docentes do CTTMar. Estes e-

mails onde se explicava o propósito da pesquisa e solicitava a cooperação na realização da mesma.

No corpo do texto foi acrescido o link onde estavam disponíveisas perguntas, sendo enviadas para

universidades federais, estaduais e particulares, conselhos regionais de biologia de diversos estados,

institutos de pesquisas e demais pesquisadores que trabalham com qualquer tipo de dados sobre

biodiversidade. No total foram enviados 478 e-mails, tendo resposta de 207 questionários.

2.2.3 SELEÇÃO DO SOFTWARE

Para a escolha do software a ser utilizado para avaliar o esforço necessário para

disponibilizar os dados, o mesmodeveria atender aos pré-requisitos básicos do princípio orientador

de boas práticas de gestão de dados, que possibilitem a publicação rápida e eficiente de quaisquer

dados sobre biodiversidade. Allkin e Winfied (1993) afirmam que a escolha de um software torna-se

fundamental para um projeto de banco de dados sobre biodiversidade. Estes dados muitas vezes

requerem complexas estruturas tendo que se adequar para representá-los, devendo ser sofisticado e

de fácil manejo.

A seleção final do software se baseou em diversos critérios (Tabela 3.1) que envolviam

desde as possibilidades de uso a partir de um servidor centralizado até a gestão das coleções.

39

Tabela 2-1. Atributos avaliados na seleção do software.

Atributos Ecolog Brahms Specify BDD

Catalogação x x x x

Pesquisa x x x x

Gestão de empréstimos x

Etiquetagem de material x

Dados estatísticos x x x

Produção de relatório x x x x

Multi plataforma x x

Informação estrutura hierárquica x x

Interação com googleearth x x x x

Programa livre x x x x

Dados sobre biodiversidade x x x x

Uso de padrões estabelecidos de

metadados. x x x x

Software livre x x x x

Para a introdução das informações em um banco de dados optou-se pela utilização do

software livre chamado Specify, sendo este um software que gera coleções biológicas o qual

permite ciclos completos de gestão, permitindo a catalogação, gestão de empréstimo de materiais,

pesquisas, etiquetagem com dados do material, produção de relatórios, dados estatísticos e locais de

ocorrência.

Após a escolha do Specify, foi instalado nos servidores do LIBGEO, na estrutura

Cliente/Servidor. Este modelo permite a utilização de um computador para acessar um conjunto de

dados ou sistemas que estão alocados em outro equipamento chamado servidor. Esta estrutura

oferece benefícios como liberdade do usuário de uma única estação fixa de trabalho, preservação

dos dados inseridos e segurança dos dados, através de mecanismos como backups e restauração de

dados (SILVA, 2001).

Sendo assim, iniciamos o lançamento das informações no sistema a fim de identificar a

estimativa de investimento, em tempo e recursos humanos, para o armazenamento dos dados.

40

2.2.4 AVALIAÇÃO DO ESFORÇO NECESSÁRIO PARA PADRONIZAÇÃO DOS DADOS

Com o intuito de analisar os esforços necessários para a padronização dos dados foi

selecionado o Laboratório de Ecologia de Comunidades Aquáticas do CTTMar/UNIVALI, o qual

continha um expressivo repositório de dados. Em seguida foi realizada a estimativa de investimento

em tempo e recursos humanos, para a conversão dos dados nos formatos existentes em padrões

recomendados de armazenamento de metadados propostos pelo GBIF.

Esta análise teve como objetivo possibilitar a outros laboratórios a avaliação do

investimento necessário na conversão das coleções de dados para o armazenamento, de forma

confiável. Após a autorização do prof. Tito Cesar de Almeida, responsávelpelo laboratório, foi

realizado um levantamento mais detalhado das informações contidas nas tabelas cedidas pelo

Laboratório de Comunidades Aquáticas, com prévia autorização, e introduzidos no Specify.

A primeira tabela de dados disponibilizada pelo laboratório abrangia os seguintes dados:

campanha, data, estação, réplica, hora, profundidade da coleta, coordenada geográfica e material

coletor. Este documento estava salvo em formato de planilha, sendo que havia dezessete tabelas

para organizar o conteúdo e uma única tabela para facilitar o lançamento dos dados no programa. As

tabelas foram aperfeiçoadas, a fim de facilitar o lançamento dos dados e foram trabalhados com os

seguintes metadados: Data, Estação da coleta, Réplica, Profundidade da coleta, Hora da coleta,

Coordenadas geográficas, Nome do coletor, Nome do catalogador, Forma de coleta, Meio de

armazenamento.

4 RESULTADOS

Um dos pontos sobre o qual os docentes foram questionados se referia ao número de dados

que já foram gerados em cada laboratório. Após a síntese das respostas verificou-se que mais de 1

milhão dados já foram gerados, através de uma grande variedade de formas de coleta. Laboratórios

detêm dados desde 1994, conforme relatado pelos próprios docentes, mas alguns desses dados estão

susceptíveis a perda devido ao armazenamento inadequado.

41

4.1 ANALISE DAS TABELAS ENVIADAS PELOS DOCENTES DO CTTMAR

A discussão sobre os modelos de dados gerados pelos docentes do CTTMarserá feita

anonimamente, sendo identificados apenas através de um número sequencial. As tabelas enviadas

pelos docentes estão disponíveis no Apêndice A.

A tabela enviada pelo docente 1(Apêndice A, Figura A1),apresenta a ausência do coletor,

falta coordenadas geográficas, descrição e preenchimento completos dos campos. A insuficiência de

metadados específicos torna a planilha de difícil entendimento, inviabilizando a publicação dos

dados.

Já para o docente 2, (Apêndice A, Figura A2), metadados não são comuns para todos os

dados, impossibilitando uma coleta automática dos dados através de um software. Por outro lado

destaca-se nesta tabela campos com data, hora, local e as coordenas geográficas, itens

extremamente importantes. Porém não estáespecífico para cada espécie, isto diminui a exatidão ou

detalhamento dos dados lançados, pois existindo coordenadas geográficas exatas o dado torna-se

preciso.Observou-se também na tabela enviada pelo docente 2(Apêndice A, Figura A3), que há

uma grande variedade de dados dispersos na tabela sem a inserção de metadados, tornando a

planilhade difícil compreensão para outros pesquisadores, por não possuir metadados ou

referênciasdos dados digitados.

Na tabela enviada pelo docente 3(Apêndice A, Figura A4), os dados estão organizados em

colunas com metadados definidos para cada grupo de dados, porém ainda visualiza-se a ausência de

informações como nome do coletor, hora e espécies ou demais dados que a torne mais coerente e

compreensível, tornando o conjunto mais transparente.

O docente 4(Apêndice A, Figura A5), utiliza um conjunto de variáveis comuns para toda a

tabela, entretanto os dados, local, data e “analista” estão apenas no cabeçalho e não preenchidos, e

não sendo comum para todos os dados, tornando a tabela de difícil inserção em plataformas de

gestão de dados.

A tabela do docente 5(Apêndice A, Figura A6), apresenta boa qualidade e aptidão para

uso, pois possui todos os requisitos para inserção em um banco de dados, tem modelos de

metadados para cada grupo, dados organizados horizontalmente e coordenadas geográficas bem

definidas, fazendo com que os dados sejam precisos e tornando a tabela apta para inserção em uma

plataforma de gestão de dados.

42

A tabela encaminhada pelo docente 6(Apêndice A, Figura A7), apresenta boa qualidade e

aptidão para os dados serem inseridos em uma plataforma de gestão de dados, oferecendo modelos

de metadados definidos, sendo um item fundamental para a transparência e a precisão dos dados,

tendo todos os requisitos disponíveis para inserção em plataforma de gestão de dados.

Para o docente 7(Apêndice A, Figura A8), a tabela possui modelos de metadados definidos

para cada campo, contudo ainda faltam campos como “coletores” e principalmente coordenadas

geográficas, tornando a planilha, com pouca aptidão para uso, pois não detalha a posição e o local

correto de coleta.

O docente 8, (Apêndice A, Figura A9), utiliza uma planilha comos metadados bem

definidos para cada conjunto de dado, facilitado a inserção dos dados em uma plataforma de

gerenciamento de dados.

A forma de armazenamento do docente 9, (Apêndice A, Figura A10), encontra-se bem

definida, contendo características fundamentais, como coordenadas geograficas individuais, data da

coleta, hora da coleta, dados dispostos horizontalmentes e diversas outras informações, porém a

tebela não conta com o nome do coletor. A tabela apreseta os principais metadados para lançamento

em uma plataforma de gerenciamento de dados.

Na tabela do docente 10 (Apêndice A Figura A11), não há metadados definidos para todos

os grupos de dados, também não apresenta metadados como: coordenadas geográficas e nome do

coletor, tornando a planilhainapta para ser lançada em uma plataforma de gerenciamento de dados.

Podemos observar na (Tabela 2.1), que os docentes do CTTMar utilizam modelos

parecidos de estruturas de dados, porem ainda há uma heterogeneidade dos metadados descritos

pelos docentes, dificultando o compartilhamento dos dados.

Tabela 3.1 Atributos utilizados pelos docentes para catalogação dos dados.

Docentes

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Metadados definidos para conjunto de dados X X X X X X

Formatação horizontal da tabela X X X X X X X X X

Nome da espécie legível X X X - X

Nome do coletor X X

Hora da coleta X X X X

Data da coleta X X X X X X X X

Coordenada geográfica X X X

43

4.2 VISÕES DOS USUÁRIOS DE DADOS SOBRE BIODIVERSIDADE

Nesta seção serão discutidos os resultados referentes às comparações entre os docentes e o

público externo. Deste modo foram mantidos nesta seção apenas os resultados ligados às respostas

aqui discutidas, mas a compilação dos resultados de todas as perguntas feitas no questionário

estádisponível no Apêndice B.

Com relação à situação profissional, 36% dos docentes do CTTMar reponderam que são

pesquisadores e dos entrevistados do público externo a maior frequência foi de estudantes de

doutorado 30% e mestrado 25%. Dos docentes do CTTMar 29% responderam que atuam na área de

ciências marinhas seguidos pela ecologia 14%. Para o público geral 18% responderam que

trabalham com ecologia seguido por 10% na área de botânica.

Quando questionados sobre os dados que costumam trabalhar regularmente, sendo questão

de múltipla escolha, 79% dos docentes do CTTMar afirmaram que trabalham com parâmetros de

água, e em seguida 57% responderam que analisam dados morfológicos..O publico externo

respondeu que trabalha com lista de espécies 45%, seguidos por dados morfológicos 44%, e dados

taxonômicos 43%. Comparando os três tipos de dados mais recorrentes dos dois públicos, observa-

se que aparecem tanto os dados morfológicos como a lista de espécies nas respostas dos dois

públicos pesquisados. Entretanto, 93%dos docentes do CTTMar e 94% do publico externo não

utilizam formatos de dados padronizados.

A maioria de ambos os grupos de entrevistados, ao serem questionados sobre o depósito de

dados, mencionou que não possui bases para depositar seus dados. Em ambos públicos, a maioria

dos participantes respondeu que não existe banco de dados internos em seu projeto/instituição para

o depósito dos mesmos Figura 4.

Uma informação importante levantada é que a maioria dos docentes do CTTMar(93%) e do

publico externo (94%) não utilizam padronização de dados Figura 5. Caso se deseje transformar

estes dados para algum padrão existente, isto demandaria um esforço de curadoria dos

mesmos.Atualmente 50% dos docentes do CTTMar responderam que gastam de uma semana a um

mês com curadoria e processamento dos dados. Já para o publico externo, mais de 50% afirmou que

gasta mais de um mês por ano com curadoria e processamento de dados Figura 6.

44

Figura 4. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Existem bancos de dados internos em seu

projeto/instituição?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo

Figura 5. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Você utiliza formato de dados padronizados? (Ex:

Darwin Core, EML e etc)”, entre docentes do CTTMar e o publico externo.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Sim Não Outros

Docentes CTTMar Publico Geral

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

SIM NÃO OUTROS

Docentes CTTMar Publico GeralPúblico Externo

Público Externo Público Externo

45

Figura 6. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quanto tempo você gasta por ano com curadoria e

processamento dos seus dados?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo.

AFigura 7 mostra que 50% dos docentes do CTTMar entendem que são donos dos seus

dados, 29% que os dados são da instituição e 14% que a agência de financiamento é proprietária dos

dados, sendo que apenas uma pessoa respondeu que estes dados não possuem dono. Do público

externo a resposta mais frequente se inverteu, com a instituição sendo a proprietária em primeiro

lugar 36% e a segunda que os próprios respondentes são donos dos dados 30%.

Em ambos os grupos a maioria das preocupações que teriam ao depositar seus dados em

banco de dados online seria a confidencialidade ou questões legais.

Figura 7. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quem é dono de seus dados?”, entre

docentes do CTTMar e o publico externo

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

Menos de 1 dia 1 a 3 dias 1 semana de 1 semana a 1 mês

mais de 1 mês

Docentes CTTMAR Publico Geral

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

Docentes CTTMar Pulico GeralPublico Externo

Publico Externo

46

A maior parte dos docentes do CTTMar(71%) demonstra interesse em depositar seus dados

em banco de dados públicos, mas o restante (29%) afirmam que não estariam dispostos a

compartilhar suas informações (Figura 88). Esse padrão é similar com o público externo, que na sua

maioria está disposto a depositar seus dados em um banco de dados público. Um percentual maior

dos docentes do CTTMar (21%)estaria disposto a compartilhar seus dados imediatamentequando

comparados ao publico externo (8%), mas em ambos os grupos identificou-se que a maioria dos

participantes concorda em disponibilizar seus dados após a publicação e/ou no final do projeto

(Figura 9.

Também de modo similar, em ambos os grupos os motivos que levariam ao

compartilhamento dos dados seriam a capacidade de controlar e reutilizar os próprios dados e a

possibilidade de conseguir reconhecimento ou crédito, caso os dados sejam utilizados por outras

pessoas, mas de modo inverso (Figura 10). Novamente as respostas se assemelham entre o público

externo e os docentes, quando questionados sobre como gostariam de serem citados, ambos grupos

mencionaram que a melhor opção seria nas referências, como publicações normais, 29% docentes e

18% público externo entende que, caso outra pessoa utilize seus dados, gostariam de serem

coautores da pesquisa (Figura 1111).

Figura 8. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Você estaria disposto a depositar seus dados em

banco de dados disponíveis publicamente? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

Sim Não Outros

Docentes CTTMar Publico GeralPublico Externo Público Externo

47

Figura 9. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quando você estaria disposto a partilhar seus

dados?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo.

(A)

(B)

Figura 10. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "O que lhe faria propenso a compartilhar seus dados?”, para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

0%10%20%30%40%50%60%70%80%

Docentes CTTMar Publico GeralPublico Externo

48

Figura 11. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Se seus dados forem utilizados, como gostaria de

ser citado?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo.

Quando questionados sobre a motivação para tornar seus dados disponíveis, o principal

motivo seriam redes com outros cientistas para estudos interdisciplinares, tanto para os docentes do

CTTMar(43%) como para o público externo (37%;Figura 11).Em seguida, com aproximadamente

20% das respostas de ambos os grupos está a alta disponibilidade de conjuntos de dados

comparáveis para análises mais abrangentes. Outro dado interessante nesta pergunta é o percentual

de 13% dos participantes que acreditam que os dados que foram gerados com dinheiro público

deveriam tornar-se públicos. Dentre os docentes do CTTMar, apenas uma pessoa assinalou como

objeto motivador a partilha de dados, possivelmente por causa da natureza privada da UNIVALI, o

que faz com que os dados gerados na instituição tenham menor participação de recursos públicos.

(A)

(B)

Figura 12. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "O que lhe motivaria a tornar seus dados públicos?”, para (A) docentes do CTTMar e (B) Público externo.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

Nos Agradecimentos

Nas referencias com publicações

normais

Como co-autor outros

Docentes CTTMar Publico geralPúblico Externo

49

Quanto ao questionamento se compartilham os dados gerados em seus laboratórios, ambos

os resultados se assemelham; tanto os docentes do CTTMar como o publico externo afirmam que

compartilham as informações Figura 13. Apesar de mais de 50% de ambos os grupos afirmarem que

reutilizariam dados gerados em outros laboratórios, um percentual relevante, 21% e 28% não sabem

se reutilizariam os dados (Figura 14). Ao serem questionados sobre o que seria necessário saber

sobre a forma de coleta dos dados, dos docentes do CTTMar(Figura 15), acreditam que a

informação de quem recolheu os dados é importante para a avaliação. As informações adicionais

para a avaliação do publico externo quanto aos dados de outras pessoas, a maioria sendo 80% dos

participantes entende que é necessário saber como os dados foram coletados e75% mencionam a

forma de coleta.

Figura 13. Distribuição de frequência das respostas para “Você compartilha os dados gerados em seu laboratório? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

Sim Não Não Sei


50

Figura 14.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Você reutiliza dados gerados em outros

laboratórios? ”, entre docentes do CTTMar e o público externo

(A)

(B)

Figura 15. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta “ Que tipo de Informações adicionais você precisa para avaliar a qualidade dos dados de outras pessoas? ”, para (A) docentes do CTTMar e (B) Publico geral.

A maioria dos docentes do CTTMar informou que não possuem um plano de gestão de

dados, similar ao público externo Figura 16. Para estes últimos, cerca de 18% dos participantes não

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

Sim Não Não seiDocentes CTTMar Publico geralPúblico Externo

51

sabem se tem plano de gestão de dados, o que aponta para o desconhecimento deste importante

instrumento.

Figura 16. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Você tem um plano de gestão de dados”, entre docentes do CTTMar e o Publico externo

Menos de 30% dosdocentes julga importante ter um plano de gestão de dados (Apêndice B7

Figura A). Já o público externo (Apêndice B7 Figura B), afirmam que é importante ter um plano de

gestão de dados, 10% responderam que é pouco importante e 8% entendem que não é importante

esta ação, mas o que se refere ao armazenamento a longo prazo(Apêndice B8 Figura A); 50% dos

docentes do CTTMar, a maioria dos entrevistados entendem que é de extrema importância

armazenarem dados para serem avaliados futuramente. O restante afirma que é muito importante o

armazenamento. O público externo (Apêndice B8 Figura B) manifestou, em sua maioria, que é de

extrema importância o armazenamento em longo prazo. Salienta-se que ainda uma porcentagem dos

participantes apontou que é pouco importante e não é importante o armazenamento.

Na questão referente à existência de um repositório de dados, (Apêndice B9 Figura A), 50%

dos docentes do CTTMar indicam que é muito importante haver tal repositório, para o público

externo (Apêndice B9 Figura B), apenas 31% acredita ser extremamente importante tal repositório

para dados primários.

Visualizando amplamente todas as respostas, conseguimos afirmar que as informações

seguem semelhantes em todas as opções preestabelecidas. Os percentuais ficam próximos para os

dois públicos pesquisados.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Sim Não Não Sei


52

Podemos observar na Figura 17que se refere aos tipos de metadados mais utilizados, tanto os

docentes do CTTMar, como o público externo, seguem a mesma linha de pensamento utilizam os

nomes de organismos e localidades. Os docentes do CTTMar entendem ser importante mensurar a

data da coleta, enquanto um percentual inferior do público externo menciona que utiliza tal

metadado.

Figura 17. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quais tipos de metadados que você utiliza?”, entre

docentes do CTTMar e o publico externo.

A uma similaridade nas respostas da Figura 18, referente aos formatos de dados que são

mais utilizados pelos entrevistados, tanto os docentes do CTTMar e o público externo utilizam em

mais de 75% das vezes tabelas em formato .XLX e XLXS que se referem a planilha de dados, assim

confirmando que a maioria dos docentes do CTTMar, quando solicitados que enviassem uma copia

de seus armazenamentos de dados enviaram em tal formato; em seguida em editores de texto com

extensão .doc e .docx, tanto o público externo como os docentes do CTTMar atingem 70%. Outras

opções foram mencionadas pelo público externo, contudo com percentuais baixos de utilização.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%


53

Figura 18.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quais os Formatos de dados que você mais utiliza? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo.

A Figura 19demonstra que a maioria dos pesquisadores afirmou que seus documentos são

armazenados em formato de planilhas eletrônicas como o Excel, com um percentual menor os

pesquisadores afirmaram utilizar documentos do Word para lançamento de seus dados coletados.

Cabe ressaltar que esta pesquisa nos traz a informação de que, pelo público externo, com um

percentual acima de 40%, ainda armazenam as informações manualmente, em bloco de notas, fato

preocupante pela facilidade em perder os dados coletados. Esta alternativa também foi uma opção

dos docentes do CTTMar, entretanto, com valores baixos.

0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%


0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Bloco de Notas, a mao ( Ex.

Manual de camop)

Tabela excel Documento Word

Banco de dados acess

outros bancos de

dados

outros


Púlico Externo

Público Externo

54

Figura 19. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Onde você grava seus dados?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo.

Visualizando a Figura 20, percebemos a fragilidade do armazenamento das cópias, sendo

que a maioria opta por manter os dados em PC próprio, logo em seguida, o PC institucional como

forma de armazenamento, posteriormente vem o disco rígido externo como preferência.

Ainda na mesma figura pode-se verificar que um percentual de quase 30% dos docentes do

CTTMar mencionam o armazenamento em servidor institucional. Esta opção foi pouco mencionada

entre o público externo que já designa os dispositivos USB e pen drives como possibilidades de

armazenamento dos dados.

Figura 20. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Onde você armazena suas copias?”, entre docentes do CTTMar e o publico externo.

Observou-se, tanto nos docentes do CTTMar comono público externo, que raramente fazem

backup dos dados (Figura 21), elevando o risco da perda de dados. Também aparece nesta pesquisa

que alguns participantes nunca realizaram backup. A incidência de armazenamento mensal e

semanal apresenta-se com índices semelhantes, lembrando que estes backups são realizados,

possivelmente, em PC próprio ou institucional como a figura anterior nos mostrou tornando os

documentos vulneráveis a perda ou dano nas informações.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%


55

Figura 21. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Com que frequência você faz backup dos seus dados? ”, entre docentes do CTTMar e o publico externo.

Ficou evidente que grande parte dos docentes que trabalham com dados sobre

biodiversidade considera importante terem políticas de gerenciamento de dados, e que muitos

estariam dispostos a compartilhar seus dados após a publicação. Os entrevistados afirmam também

que, utilizam dados de outros docentes, entretanto permanecem não partilhando suas próprias

informações, A maioria dos docentesnão apresentam um plano de gestão de dados e não gravam

suas pesquisas de forma segura, aumentando consideravelmente o risco da perda a curto e a longo

prazo.

4.3 DIGITALIZAÇÃO DOS DADOS

Na tentativa de buscar soluções para uma forma de armazenamento seguro e de fácil acesso

aos docentes do CTTMar realizamos a digitalização dos dados do Laboratório de Comunidades

Aquáticas no software de gerenciamento Specify.

Para um software de gerenciamento de banco de dados ser eficiente necessita-se armazenar,

organizar e reduzir o tempo gasto com dados estatísticos e garantir a integridade e consistência dos

dados (Cavalcanti, 2011).

Foiinseridos um total de 499 registros de coleta de espécies, sendo os campos de

preenchimento obrigatório para cada registro:Data, Estação da coleta, Réplica, Profundidade da

0%5%

10%15%20%25%30%35%40%45%50%


coleta, Hora da coleta, Coordenadas geográficas, Nome do coletor, Nome do catalogador, Forma de

coleta, Meio de armazenamento.

O tempo médio de digitação variou no decorrer do tempo, estabilizando em seguida a partir

do lançamento dos dados da décima tabela

ocorreu principalmente porque o software trabalha com campos completáveis automaticamente

Quando um dado já está cadastrado e

restante da informação. Após a inserção

somente sendo necessário acrescentar os atributos diferentes de cada coleta.

teve um tempo estimado de 17’ horas e 51” minutos. O tempo médi

registro foi de aproximadamente 2 minutos e 10 segundos.

pesquisador trabalhando 5 dias por semana em um mês seria capas de digitalizar 4473 .

Figura 22. Estimativa de tempo para estabilização da catalogação dos dados em Metadados.


de digitação variou no decorrer do tempo, estabilizando em seguida a partir

dados da décima tabela (Figura 22).A redução do tempo de inserção dos dados

o software trabalha com campos completáveis automaticamente

uando um dado já está cadastrado e é inserido novamente ele completa automaticamente o

estante da informação. Após a inserção das espécies as mesmas ficam previamente catalogadas,

somente sendo necessário acrescentar os atributos diferentes de cada coleta. Esta etapa do processo

teve um tempo estimado de 17’ horas e 51” minutos. O tempo médio de digitalização para cada

damente 2 minutos e 10 segundos. Desta forma, podemos afirmar que um


Estimativa de tempo para estabilização da catalogação dos dados em Metadados.

56


de digitação variou no decorrer do tempo, estabilizando em seguida a partir

A redução do tempo de inserção dos dados

o software trabalha com campos completáveis automaticamente.

inserido novamente ele completa automaticamente o

ficam previamente catalogadas,

Esta etapa do processo

o de digitalização para cada

Desta forma, podemos afirmar que um


Estimativa de tempo para estabilização da catalogação dos dados em Metadados.

57

5 DISCUSSÃO

Alguns dos fatores descritos por Michner (2012) também foram mencionados pelos

docentes do CTTMar nesta pesquisa, ou seja, há probabilidade de perda dos dados ao longo do

tempo. Os docentes citaram que estão susceptíveis a perdas de dados constantemente, enquanto

outros que perderam boa parte de seus dados em caso de problemas relacionados a meios físicos,

sem ter nenhuma possibilidade de recuperá-los. Para avaliar a rigorosidade, aptidão para utilização

dos dados e a forma como são transcritos os dados biodiversidade que se encontram nos

laboratórios do CTTMar

Através dos documentos enviados pelos docentes do CTTMar, foi observada a forma com

que os docentes vinculados ao CTTMar gerenciam e armazenam seus dados, ficando constatado

uma heterogeneidade nos modelos de armazenamento de dados dos laboratórios visitados. De um

modo geral há grande complexidade dos dados, mas é comum a falta de informações importantes

tais como: coordenadas geográficas, coletor, forma de coleta e principalmente uma falta de

metadados padronizados.Istodificultaria a disponibilização e a reutilização dos dados

posteriormente a outros interessados. Porém alguns laboratórios contam com metadados de boa

qualidade para uso, facilitando a disponibilização destes dados na rede.

Segundo Silva (2014) os padrões que são utilizados pela comunidade científica, causam

problemas significantes na área de pesquisa de biodiversidade. A utilização de diferentes padrões

torna os dados muito heterogêneos dificultando o acesso a outras bases de dados estruturadas.

Quando as informações não apresentam um padrão definido de abordagem ou de disponibilização

dos metadados, é necessário que sejam investidos esforços para tornar as informações padronizadas

para depois disponibilizar estas informações de forma correta, para isso é necessário investimentos

humanos e financeiros para padronizá-las (VASCONCELOS; GUEDES, 2008).

Gonzalez (2009) afirma que uma instituição consegue digitalizar 150 mil espécies por ano

tendo em média 30 digitadores trabalhando quatro horas por dia. A média de inserção de dados

inseridos por profissionais adaptados e de 2 minutos e 36 segundos.

Para cadastrar uma espécie o tempo médio de inserção dos dados do CTTMar foi de 2

minutos e 10 segundos, cada espécie lançada continha 8 atributos. Os laboratórios visitados para a

realização da entrevista apresentam mais de 1 milhão de dados coletados, para a catalogação total

destas informaçõesexpomos aqui a possibilidade de: 1 digitalizador por laboratório trabalhando 8

horas por dia;5 dias por semana, em 11 meses e 23 dias seria possível realizar a catalogação dos

58

dados dos 19 laboratórios,ou seja, se a catalogação tivesse início em janeiro, ao final do mês de

novembro os dados estariam armazenados de forma correta e segura, evitando perdas e

possibilitando a realização de trabalhos futuros. Apesar do custo relacionado aos digitalizadores ser

elevado e por tempo prolongado, torna-se irrisório frente aos benefícios e a diminuição considerável

do risco e da perda dos dados.

A falta de padronização e os hábitos de realizações de backup estão relacionados aos riscos

da perda de dados sobre biodiversidade. Sem critérios definidos os dados podem tornar-se

indisponíveis para pesquisas posteriores.

Em sua pesquisa Enkeet al. (2012) entrevistou 700 pesquisadores ligados comunidade

cientificasque trabalham com dados de biodiversidade, oriundos de diversos países, onde um dos

questionamentos foi sobre a frequência com que realizam backups de seus dados, gerando uma

diferença em relação ao trabalho proposto, pois os docentes do CTTMar e o público externo

raramente fazem backup de seus dados, enquanto os entrevistados de Enkeet al. (2012) realizam

backup de seus dados semanalmente, diminuindo o risco da perda de dados.

A carência de gerenciamento de dados adequado para o armazenamento dos dados

relacionados à biodiversidade, bem como a falta de backup das informações, é o que ocasiona alto

risco de perda dos dados a curto e longo prazo.

Em contraponto houve a manifestações dos entrevistados sobre a importância da gestão de

dados. Também foi observado que os participantes, de um modo geral, manifestaram interesse em

disponibilizar seus dados, entretanto quando questionados a forma e os moldes que isto ocorreria,

mencionavam que havia dificuldades para a efetivação desta ação.

Fecher (2015) em um estudo realizado com pesquisadores de diversos países, relatou que um

número menor de 46% dos entrevistados não tornam seus dados disponíveis eletronicamente,

também neste estudo 60% dos entrevistados, afirmaram que a falta de acesso aos dados gerados por

outros pesquisadores é um grande impedimento para o progresso da ciência (FECHER, et.al. 2015)

Já para Enkeet al (2012), pesquisadores de diversos países, estão dispostos a compartilhar

seus dados, mas devido às questõescomo mecanismos de utilização mais definidos e falta de bases

de dados apropriados diminui o compartilhamento dos arquivos.Quando Enkeet al. (2012)

questionou seus entrevistados se compartilhavam seus dados, uma parcela significativa de mais de

70% dos entrevistados responderam que costumam compartilhar os dados que geram em seus

laboratórios, porem somente após sua publicação. Ficando evidente a similaridade com este

59

trabalho que identificou que a maioria do público externo e 50% dos docentes do CTTMartambém

compartilham seus dados apos a publicação.

Enkeet al. (2012) descreve que grande parte das agencias financiadoras de projetos e revistas

estão aumentando a pressão sobe a comunidade científica para que utilizem portais de

compartilhamento de dados, pois quando compartilhados também trazem benefícios ao pesquisador

detentor dos dados, tais como aumento da visibilidade do pesquisador e a colaboração de outros

pesquisadores para analise conjunta dos dados.Instituições financiadoras de pesquisas nacionais já

incluem em seus projetos a publicação de dados em gerenciadores de dados como requisitos para o

apoio a pesquisas, mas ainda verifica-se uma diferença considerável em relação a curadoria e o

compartilhamento dos dados entre as diversas áreas da ciência. Diversos fatores, tais como

inexistência de infraestrutura adequada, pouco conhecimento das normas de metadados

eatéquestões culturais em alguns campos da Ciência dificultam o compartilhamento de dados em

certas áreas (RODRIGUES; SARAIVA, 2010).

Corrêa (2004) observou que muitos pesquisadores, em diferentes instituições, quando

utilizam banco de dados não estão correlacionados ou interligados com pesquisadores de outras

instituições, gerando uma desigualdade na capacidade de trocar informações institucionais, porém

esta realidade não tem mudado nos dias atuais.As amostras coletadas tanto dos docentes do

CTTMar como do público externo propiciaram inúmeras hipóteses de extrema importância para

demonstrar como estão conservados os dados sobre biodiversidade em nosso País. Através das

hipóteses serem representativas, pelo elevado número de participantes que responderam a pesquisa

e os participantes do CTTMar, ficou evidente algumas dificuldades que os pesquisadores enfrentam,

e uma noção acentuada das ações que devemos desenvolver para sanar ou minimizar os danos

causados pelos maus gerenciamentos dos dados.

Para Chavan e Penev(2011) o uso dos dados sobre biodiversidade cresce constantemente,

mas para que estes dados sejam gerenciados e tenham um potencial aceitável de uso, vai requerer

mecanismos de conhecimento acadêmico, também requerendo um alto grau de comprometimento e

investimento das instituições interessadas.

O IBAMA em 2002 publicou informações sobre o conhecimento científico de grupos de

pesquisadores, sobre biodiversidade brasileira. Apesar de o estudo ter se mostrado satisfatório

quanto ao conhecimento científico dos pesquisadores, o estudo buscou informações referentes aos

dados gerados por estes grupos, quando se trata da conservação dos dados nas instituições estes

demonstraram que muitos dados permanecem restritos, amostragens pouco representativas e a

60

presença de problemas na taxonomia dos acervos, são muitos destes problemas encontrados sem

mencionar a grande falta de pessoas que cataloguem os dados em suas instituições, pois isso

demanda inúmeros investimentos (SANTOS; CÂMARA, 2002).

Muitos dos investimentos que são feitos, proporcionaram uma difusão mais ampla e

consistente de informações de dados científicos. Mas muitos cientistas conservacionistas, e

instituições tem sido lentas em tornar os dados disponíveis. Estudo comunitário tem sugerido que

pesquisadores têm retidos os dados por falta de conscientização, por falta de competência técnica,

interesse pessoal e organizacional e uma falta de mecanismos adequados de tratamento dos dados

(CHAVAN; PENEV, 2011).

Por estes fatos, a produtividade de uma catalogação pode apresentar diversas variáveis

durante um período. Algumas variáveis não dependem somente do pesquisador, também depende

do hardware e software utilizados para que os dados sejam catalogados.

Para Veiga (2012) a produtividade da digitalização de dados sobre biodiversidade, está

ligada a quantidade das ocorrências que são digitalizadas por um determinado tempo, um fator

agravante para a qualidade e o tempo de inserção de dados e a rotina, pois esta pode se tornar

dispendiosa e cansativa após um período. Por isso, se faz necessário um software capaz de criar um

pré-cadastro para tornar menos maçante o trabalho de digitalização.

61

6 CONCLUSÃO

Esta pesquisa possibilitou compreender como cada docente ligado ao CTTMarorganiza seus

dados ligados ao registro de biodiversidade.Alguns se encontram catalogados e bem preservados,

porém não isentos de perdas por acidentes, Mesmo grandes instituições estão sujeitas a acidentes,

como o ocorrido no Instituto Butantã, onde mais de 535.000 (quinhentos e trinta e cinco mil)

espécies bem conservadas, coletadas por mais de um século foram perdidos em um incêndio em

função da falta de estrutura adequada para abrigar dezenas de coleções (SALLES, 2010).

Para harmonizar os dados e possibilitar futuros lançamentos via web são necessários

investimentos financeiros e a adequação da metodologia de armazenamento da instituição. Estes

custos estão relacionados a investimentos de hardware e principalmente na mão de obra para a

catalogação das espécies nos respectivos laboratórios.

Ficou evidente, que a forma com que os dados são armazenados nos laboratórios não são

adequados, pois os dados coletados encontram-se muitas vezes armazenados em computadores

pessoais, e o mesmo arquivo de dados acaba sendo gravado em outros computadores mas no mesmo

ambiente de trabalho, o que poderá ocasionar perdas no caso de acidentes no local.. Também ficou

evidente, tanto na pesquisa institucional quando a realizada com membros externos que coletam e

analisam dados sobre biodiversidade, que os pesquisadores encontram-se desestimulados em

compartilhar seus dados online. Identificamos que a causa destes fatos decorre por vários aspectos,

seja por falta de infraestrutura adequada em seus laboratórios ou por não conhecerem um plano de

gestão de dados apropriado e seguro, ou ate mesmo pela falta de incentivo institucional. Ficando

claro, após esta pesquisa, que a instituição UNIVALI não tem um plano de gestão de dados

institucional, aumentando o risco da perda de dados dos pesquisadores.

Entende-se que hoje, o compartilhamento das informações de dados sobre biodiversidade, de

forma padronizada e segura, é essencial para um amplo leque de atividades científicas, entretanto

para que a execução da gestão do banco de dados se efetive corretamente, deverá haver a disposição

dos pesquisadores em alimentar tal sistema, para que haja assim, a integração de dados sobre

biodiversidade como uma ferramenta tecnológica, o que hoje identificamos através desta pesquisa

que não existe.

Esta pesquisa buscou formas acessíveis e adequadas para que problemas de perda de dados

não venham a ocorrer em âmbito local. Identificamos que o laboratório LIBGEO disponibiliza o

hardware necessário para armazenamento seguro e de forma acessível a todos os docentes do

62

CTTMar, sendo este o recurso mais dispendioso para efetivar o gerenciamento adequado dos dados.

Para que os demais laboratórios tenham acesso a este hardware faz-se necessária a instalação de

programas que cataloguem e referenciem estes dados de forma correta, e também que sejam

interligados na forma de cliente-servidor, para diminuir as chances de perda de dados, onde os

mesmos fiquem armazenados de forma segura e com suporte tecnológico adequado. Cabe ressaltar

que tanto o programa quanto o servidor para alocação dos dados está disponível de forma gratuita,

ficando somente a cargo de cada laboratório o investimento em mão de obra para a catalogação dos

dados.

O resultado desta pesquisa demonstrou a heterogeneidade e a elevada quantidade de dados

que ainda encontram-se armazenadas pelos docentes do CTTMar. Tais informações estão alocadas

de forma inadequadas e tampouco sendo compartilhadas com a comunidade científica.

Identificou-se também, que cada laboratório visitado armazena diferentes tipos de dados,

gerando variadas informações e diferentes formas de armazenamento. Por isso estimamos um

tempo médio de catalogação, para que cada laboratório procurasse a forma mais viável de estruturar

seus dados para armazenamento.

Sendo assim, ficou evidente que a UNIVALI, juntamente como o LIBGEO tem condições de

oferecer infraestrutura adequada para que os pesquisadores cataloguem e armazenem seus dados de

forma correta e segura. Entretanto, ainda necessita-se percorrer um grande caminho, para a

estruturação e organização destes laboratórios, sendo indispensável a conscientização dos docentes

que produzem informações, para que estes resultados sejam executados de forma agradável e

correta, pois os benefícios atribuídos ao intercâmbio de informações são inúmeros e também

possibilitará a disseminação do maior objeto da pesquisa, o conhecimento.

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69

8 APÊNDICES

8.1 APENDICE A - DOCUMENTOS GERADOS PELOS DOCENTES DO CTTMAR

Figura A1. . Exemplo de arquivo de dados gerados pelos docentes do CTTMar (docente 1).

Figura A2. Exemplo de arquivo de dados gerados pelos docentes do CTTMar (docente 2).

.

70



71



72




73



74

8.2 APÊNDICE B – RESULTADOS DAS PERGUNTAS NO QUESTIONÁRIO ON-LINE

(A)

(B)

Figura B1. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Situação profissional? ”, para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

75

(A)

76

(B)

Figura B2.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Área de atuação? ”, para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

77

(A)

(B)

Figura B3. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Quais são os dados que você costuma trabalhar regularmente? ”, para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

78

(A)

(B)

Figura B4. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta “Existe algum banco de dados em que você pode depositar os seus dados? BANCO DE DADOS? ”, para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

79

(A)

(B)

Figura B5.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "Que tipo de preocupação você teria ao depositar dados de pesquisa em um banco de dados on-line? ”,para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

80

(A)

(B)

Figura B6.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta "O que lhe faria propenso a compartilhar seus dados? ”,para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

(A)

(B)

Figura B7.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta “Quão importante é para seu projeto um plano de gestão de dados? ”,para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

81

(A)

(B)

Figura B8. Distribuição de frequência das respostas para a pergunta “Armazenamento a longo prazo?”, para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

82

(A)

(B)

Figura B9.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta “Repositório para dados primários”para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

83

(A)

(B)

Figura B10.Distribuição de frequência das respostas para a pergunta “Deposito de dados próprios em banco de dados disponíveis publicamente” para (A) docentes do CTTMar e (B) público externo.

84

9 ANEXO

9.1 ANEXO A- ROTEIRO DAS ENTREVISTAS REALIZADAS COM OS DOCENTES DO

CTTMAR EM SEUS LABORATÓRIOS.

1- Quais são os dados que você costuma trabalhar regularmente?

Dados Morfológicos- Medidas ( peso, comprimento, etc )

Dados Morfológicos- Fotos

Dados Morfológicos- Reconstrução 3D

Dados Fisiológicos- Hemograma, etc.

Dados Fisiológicos- Compostos Secundários

Dados Moleculares- Código de Barras DNA

Dados Moleculares- Sequências de DNA

Dados Moleculares- Genoma

Dados Moleculares- Expressões Genéticas

Dados Moleculares- Sequência de Proteinas

Dados Taxonômicos

Dados Anatômicos

Listas de Espécies ( presença/ausência )

Dados dos Ecossistemas-Parâmetros do Solo

Dados dos Ecossistemas - Parâmetros da água

Dados dos Ecossistemas- Parâmetros do clima

Dados dos Ecossistemas- Fatores Bióticos ( Fito, Zooplâncton, etc)

Dados do Ecossistema - Descrição de dados ( vegetação, tipos de habitat, etc)

2- Quais os tipos de metadados que você utiliza?

Nome do organismo

UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAI-UNIVALI

Centro de Ciências tecnológicas da Terra e do Mar- CTTMar

Curso de Pós-Graduação Strictu-Sensuem Ciências e tecnologia Ambiental- CPGCTA

Programa de mestrado Acadêmico em Ciências e tecnologia Ambiental- PMCTA

85

Localidade

Coordenadas

Descrição da localidade

Data da coleta

Coletor

Numero de coleção

Configuração dos equipamentos

Precisão de medições

3- Quais os formatos de dados que você mais utiliza?

.txt, .csv (editor de texto)

.doc, .docx. (editor de textos)

.jpg, .tif, gif (imagens)

.fas, .fasta (sequenciamentos)

.nex (dados para análises estatísticos)

.wav (áudio)

.xls, .xlsx (planilhas eletrônicas)

.mdb (banco de dados Access)

4- Onde você armazena suas cópias locais?

PC próprio

PC Institucional

Servidor Institucional

Disco rígido externo

Pen Drive

Dispositivos USB

o EXEMPLOS COPIADOS PEN-DRIVE (CABEÇALHO CONTENDO 2 A 3 LINHAS PARA EXEMPLOS)

o PRINT SCREEN DA ORGANIZAÇÃO DOS ARQUIVOS

5- EXTIMATIVA DA QUANTIDADE DE REGISTROS JÁ COLETADOS (considerar um registro ou

organismo ou uma coleta, dependendo de como a informação é armazenada pelo docente).

86

6- Com que frequência você faz backup dos seus dados? *

Diariamente

Semanalmente

Mensalmente

Raramente

Nunca

7- QUANTO AO PROCESSO DE CONVERSÃO DO PAPEL PARA A DIGITALIZAÇÃO DOS DADOS,

COMO OCORREM?

8- POLITICA DE GESTÃO DE DADOS ( ) SIM ( ) NÃO DETALHES: ____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

_____________________ ___/___/___

Docente Data

87

9.2 ANEXO B- ROTEIRO DAS ENTREVISTAS REALIZADAS ONLINE

VISÃO DOS USUÁRIOS DE DADOS DE BIODIVERSIDADE

Estas perguntas serão utilizadas em uma dissertação de mestrado sobre a visão dos usuários de dados de biodiversidade a respeito do compartilhamento dos mesmos. Todas as respostas são anônimas.

*Required Parte superior do formulário

Dados do usuário

1- Em que tipo de instituição você trabalha *

Museu

Universidade

Instituição Governamental

Organização sem fins lucrativos

Other:

2- Situação profissional? *

Pesquisador no setor privado

Pesquisador no setor Governamental

Estudante de Mestrado

Estudante de Doutorado

Professor Assistente

Professor

Other:

3- Área de Atuação *

Selecione a áre onde mais atua na geração de dados de biodiversidade

88

Climatologia

Ciências Agrícolas

Biologia Comportamental

Bioquímica

Bioinformática

Botânica

Biologia Celular

Biologia Molecular

Biologia da Conservação

Ecologia

Ecossistemas

Evolução

Fisiologia

Genética

Genômica

Geografia

Geologia

Ciências Marinhas

Microbiologia

Neurobiologia

89

Paleontologia

Psicologia

Silvicultura

Taxonomia

Virologia

Zoologia

Other:

TIPO DE DADOS

4- Quais são os dados que você costuma trabalhar regularmente? *

Selecione todos que sejam aplicáveis

Dados Morfológicos- Medidas ( peso, comprimento, etc )

Dados Morfológicos- Fotos

Dados Morfológicos- Reconstrução 3D

Dados Fisiológicos- Hemograma, etc.

Dados Fisiológicos- Compostos Secundários

Dados Moleculares- Código de Barras DNA

Dados Moleculares- Sequências de DNA

Dados Moleculares- Genoma

Dados Moleculares- Expressões Genéticas

Dados Moleculares- Sequência de Proteinas

Dados Taxonômicos

90

Dados Anatômicos

Listas de Espécies ( presença/ausência )

Dados dos Ecossistemas-Parâmetros do Solo

Dados dos Ecossistemas - Parâmetros da água

Dados dos Ecossistemas- Parâmetros do clima

Dados dos Ecossistemas- Fatores Bióticos ( Fito, Zooplâncton, etc)

Dados do Ecossistema - Descrição de dados ( vegetação, tipos de habitat, etc)

Other:

5-Quais os tipos de metadados que você utiliza? *


Nome do organismo

Localidade

Coordenadas

Descrição da localidade

Data da coleta

Coletor

Numero de coleção

Configuração dos equipamentos

Precisão de medições

Other:

6- Quais os formatos de dados que você mais utiliza? *

91


.txt, .csv (editor de texto)

.doc, .docx. (editor de textos)

.jpg, .tif, gif (imagens)

.fas, .fasta (sequenciamentos)

.nex (dados para análises estatísticos)

.wav (áudio)

.xls, .xlsx (planilhas eletrônicas)

.mdb (banco de dados Access)

Other:

7- Você utiliza formato de dados padronizados? ( Ex: Darwin Core, EML, ABCD e etc.) *

Sim

Não

Other:

Se sim, quais padrões são utilizados

Bancos de Dados

8- Existe alguma base de dados em que você pode depositar os seus dados? BANCO DE DADOS *

Sim

Não

9- Quanto tempo você gasta por ano com curadoria e processamento dos seus dados? *

Menos de 1 dia

92

1 a 3 dias

1 semana

De 1 semana a 1 mês

Mais de 1 mês

10- Quem é dono de seu dados? *

Eu

Minha agência de financiamento

Minha instituição

Governo

Ninguém

Eu não sei

11- Onde você grava seus dados? *


Bloco de notas, a mão ( Ex. Manual de Campo)

Tabela Excel

Documento Word

Banco de Dados Access

Outros Bancos de dados

Other:

12- Onde você armazena suas cópias locais? *


PC próprio

93

PC Institucional

Servidor Institucional

Disco rígido externo

Pen Drive

Dispositivos USB

Other:

13- Com que frequência você faz backup dos seus dados? *

Diariamente

Semanalmente

Mensalmente

Raramente

Nunca

Other:

14- Existem banco de dados internos em seu projeto/instituição? *

Sim

Não

Se respondeu "sim" na pergunta anterior, especifique qual o banco.

Armazenamento a longo prazo

15- Você estaria disposto a depositar seus dados em banco de dados disponíveis publicamente? *

Sim

94

Não

16- Que tipo de preocupações e objeções você teria ao depositar dados de pesquisa em banco de dados on-

line? *


Questões de patente

Confidencialidade ou questões legais

Perda de controle

Investimento de tempo

Sem o reconhecimento do meu esforço

Qualidade dos meus dados

Falta de padrão dos dados

Conclusões erradas a partir dos meus dados

Critica sobre meus dados ou análises

Other:

17- Quando você estaria disposto a partilhar os seus dados? *

Imediatamente

Após Publicação

No final do projeto

Após 5 anos

Após 10 anos

Após minha aposentadoria

Other:

95

18- O que lhe faria mais propenso a compartilhar seus dados? *

Local para depositar meus dados

Conseguir o reconhecimento ou crédito, caso meus dados sejam utilizados por outras pessoas

Financiamento para compartilhamento

A capacidade de controlar e reutilização dos meus próprios dados

Other:

19- Se seus dados forem utilizados, como gostaria de ser citado? *

Nos agradecimentos

Nas referências como publicações normais

Como co-autor

Other:

20- Em quais condições você depositaria seu dados? *

Eu posso editar os dados após o Upload

Eu serei capaz de apagá-los

Gostaria de ser contatado se alguém quiser usar meus dados

A manutenção a longo prazo dos meus dados seria a garantia

A qualidade dos dados é assegurada

Other:

21- O que lhe motivaria a tornar seus dados disponíveis? *

Transparência dos resultados estudados

Alta disponibilidade de conjuntos de dados comparáveis para análise abrangentes

96

Redes com outros cientistas para estudos interdisciplinares

Como os dados foram gerados com dinheiro publico, deveriam tornar-se publico

Maior visibilidade entre comunidades cientifica

Other:

22- Recurso que você julga importante para um portal de dados *

Aplicativos Web 3.0 ( web semântica ativada- A Web semântica permitirá, desta forma, tornar o conteúdo

semântico da web interpretável pelo homem e também pela máquina. )

Aplicativos Web 2.0 ( fórum de discussões, grupos on-line para projetos, etc.)

Trabalhos On-line compartilhado com conjunto de dados

Anotações de conjunto de dados

possibilidade de combinar diferentes e apresentar dados sobre, por exemplo uma determinada espécie

(semelhante ao Wikipedia)

Chave de identificação digital

Disponbilidade de capacitação de computação para grandes conjuntos de dados

Other:

Reutilização dos dados

23- Você reutilizaria dados gerados em outros laboratórios?

Sim

Não

Não sei

24- Como você avalia os dados de outras pessoas? *

Pelo autor

97

Quantidade de informações adicionais

Conjunto de dados

25- Você compartilha os dados gerados em seu laboratório *

Sim

Não

26- Que tipo de informação adicional você precisa para avaliar a qualidade dos dados de outras pessoas? *


Quem recolheu os dados

Como os dados foram coletados

Quando os dados foram coletados

Forma de coleta dados

Other:

Plano de gerenciamento de dados

27- Você tem Plano de gestão de dados? *

Sim

Não

Eu não sei

28- Por que você tem um plano de gestão de dados *

Acho uma boa ideia

Minha instituição exige

Minha agência financiadora exige

Meus colaboradores exigem

98

Other:

29- Qual a origem do plano de gestão dos seus dados? *

Eu o criei

Copiado de outra fonte

Cederam-me um modelo

Other:

30- Quão importante é para seus projetos um plano de gestão de dados? *

Não é importante

Um pouco importante

Importante

Muito importante

Extremamente importante

Other:

31- Que tipo de dados seriam valiosos para compartilhamento?

Avalie a importância para você dos serviços abaixo *

Não é

importante

Um pouco

importante Importante

Muito

importante

Extremamente

importante

Armazenamento

a longo prazo

Repositório para

dados primários

99

Não é

importante

Um pouco

importante Importante

Muito

importante

Extremamente

importante

Depósito de

dados próprios

em bancos de

dados

disponíveis

publicamente

Uso pessoal de

dados de

bancos de

dados

disponíveis

publicamente

Parte inferior do formulário

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