Provas de Doutoramento em Engenharia Informática: ”Enhancing Research Data Lifecycle: Solving Observation-centric and Reproducibility Challenge”

Candidato
Artur Jorge da Silva Rocha

Data, Hora e Local
17 de maio, às 14h30, na Sala de Atos da FEUP

Presidente do Júri
Doutor Pedro Nuno Ferreira da Rosa da Cruz Diniz, Professor Catedrático da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Vogais
Doutor José Luís Brinquete Borbinha, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática do Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa;
Doutora Irene Pimenta Rodrigues, Professora Associada do Departamento de Informática da Universidade de Évora;
Doutor Rosaldo José Fernandes Rossetti, Professor Associado do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto;
Doutor Ademar Manuel Teixeira de Aguiar, Professor Associado do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador).

 Resumo
“A observação é central para qualquer método de investigação, independentemente dos paradigmas utilizados. Desde as raízes observacionais do positivismo até às experiências individuais subjetivas do interpretativismo, a grande maioria dos estudos científicos, requer a observação repetida de características ao longo do tempo. Documentar as observações e os processos utilizados para as obter, captar o contexto das observações e identificar relações entre características observadas de uma forma estruturada e com significado é extremamente importante para a interpretabilidade e reprodutibilidade dos resultados de investigação. Denota-se que o esforço que precede o processamento de dados, incluindo etapas como limpeza e estruturação de dados, ultrapasse em muito o tempo gasto na escrita e adaptação dos algoritmos de processamento e análise. Assim, a existência de uma estrutura concetual instanciada em modelos, métodos e ferramentas para registar observações de forma estruturada, independentemente de sua natureza, juntamente com características e contexto associados, contribui para reduzir o esforço de pré-processamento e potencialmente para melhorar a qualidade dos resultados. Analogamente, os recursos derivados do processamento das observações originais podem beneficiar de uma abordagem semelhante, tornando os fluxos de trabalho em dados de investigação mais explícitos e reproduzíveis. Este trabalho de investigação está focado nas fases de coleção de dados e análise do ciclo de vida dos dados de investigação. Foi realizado no contexto de diversos projetos de investigação, ao longo de vários anos, tendo contribuído para a estruturação de conhecimento em diversos domínios científicos. A investigação levada a cabo incluiu a identificação de novas necessidades, a conceção e prototipagem de soluções inovadoras e a sua aplicação em contextos muito concretos de elevada disponibilidade para testar, refinar e validar as soluções propostas, as quais são consolidadas coletivamente como uma abordagem refinada para o ciclo de vida dos dados de investigação. Como resultado, este trabalho produziu contributos de diferentes tipos, dos quais se destacam os observation templates e a observation framework. Estes contributos principais foram validados no contexto dos projetos de investigação e publicações científicas.”

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