Em formação

Termo para comportamento baseado em contexto?


Existe um termo em neurociência que descreve a mudança nos circuitos neuronais dependendo do contexto: baixo açúcar / medo / ... => hormônios => diferentes vias de comportamento ...?

Eu sei que é algo do Behaviorismo, mas eu procuro algo mais na "ciência real" como na biologia computacional, neurociência, etc.


Comportamento humano

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Comportamento humano, o potencial e a capacidade expressa para a atividade física, mental e social durante as fases da vida humana.

Os humanos, como outras espécies animais, têm um curso de vida típico que consiste em fases sucessivas de crescimento, cada uma das quais é caracterizada por um conjunto distinto de características físicas, fisiológicas e comportamentais. Essas fases são a vida pré-natal, primeira infância, infância, adolescência e idade adulta (incluindo a velhice). O desenvolvimento humano, ou psicologia do desenvolvimento, é um campo de estudo que tenta descrever e explicar as mudanças nas capacidades cognitivas, emocionais e comportamentais humanas e no funcionamento ao longo de toda a vida, desde o feto até a velhice.

A maioria das pesquisas científicas sobre o desenvolvimento humano concentrou-se no período desde o nascimento até o início da adolescência, devido à rapidez e à magnitude das mudanças psicológicas observadas durante essas fases e ao fato de que culminam no funcionamento mental ideal no início da idade adulta. A principal motivação de muitos pesquisadores da área tem sido determinar como as habilidades mentais culminantes da idade adulta foram alcançadas durante as fases anteriores. Este ensaio se concentrará, portanto, no desenvolvimento humano durante os primeiros 12 anos de vida.

Este artigo discute o desenvolvimento do comportamento humano. Para tratamento de desenvolvimento biológico, Vejo desenvolvimento Humano. Para um tratamento posterior de facetas específicas do desenvolvimento comportamental, consulte a teoria da aprendizagem da emoção, percepção da motivação, personalidade e comportamento sexual, humano. Vários transtornos com manifestações comportamentais significativas são discutidos no transtorno mental.


Opiniões de candidatos a professores de biologia sobre a abordagem baseada no contexto ☆

Biologia é um dos cursos que explicam os eventos naturais. No entanto, na literatura existem alguns estudos que afirmam que o nível de associação dos alunos entre eventos da vida diária e disciplinas de biologia é muito baixo. A abordagem baseada em concurso é descrita como o ponto de partida para o desenvolvimento de ideias científicas no ensino de ciências. Nesta abordagem, contextos da vida real são usados ​​para introduzir conceitos. O objetivo deste estudo é determinar a visão dos candidatos a professores de biologia sobre a abordagem baseada no contexto. Neste estudo foi utilizado o método de pesquisa qualitativa e os participantes deste estudo consistem em 14 candidatos voluntários a professores seniores da divisão de ensino de biologia da Universidade de Hacettepe. Um questionário foi utilizado como ferramenta de coleta de dados. Os dados coletados foram analisados ​​por meio do método de análise de conteúdo. À luz dos resultados, determina-se que os candidatos a professor de biologia têm algum desconhecimento sobre a abordagem contextualizada e deve ser melhorada utilizando a atividade de abordagem contextualizada em cursos de nível universitário para que os professores candidatos estejam cientes. com guias sobre abordagem baseada em contexto.


Resultados

Montagem de uma rede GeneWalk de contexto específico

O primeiro passo no GeneWalk é a montagem de uma rede que descreve as relações entre genes e termos GO, começando com uma lista de genes relevantes obtidos a partir de um ensaio experimental específico (Fig. 1a). Esses genes podem ser expressos diferencialmente (DE) entre alguma condição (como uma mutação genética ou tratamento com drogas) e um experimento de controle, ou os resultados de uma triagem genética de alto rendimento. GeneWalk pode ser executado com qualquer número de genes de entrada, mas o contexto geralmente se torna mais bem definido na presença de muitos (& gt 10) genes de entrada (consulte a seção “Métodos” para obter detalhes). Uma rede de genes específicos ao contexto (Fig. 1a, b) é então montada usando uma base de conhecimento como INDRA [21, 37]. Coleções de declarações INDRA envolvendo pelo menos dois genes diferentes expressos diferencialmente (DE) ou um gene DE e termo GO são montadas em uma rede de genes de modo que cada gene seja representado como um nó e cada declaração como uma borda (Fig. 1b). Para comparação, também geramos uma rede de genes específicos de contexto usando Pathway Commons [18, 43], que geralmente resultou em menos conexões gene-gene e nenhuma conexão gene-GO (originada de INDRA) [18, 43] (Fig. 1b ) Esta rede de genes, tanto de INDRA ou PC, é então anexada a uma rede GO [4] na qual as arestas representam relações ontológicas entre os termos GO como nós (Fig. 1a). Para conectar ainda mais os genes aos termos GO na rede, adicionamos bordas entre os genes e seus termos GO anotados (Fig. 1a), resultando em uma rede GeneWalk completa (GWN).

Aprendizagem de representação de rede com passeios aleatórios

Para determinar como os genes e os termos GO que constituem os nós GWN se relacionam uns com os outros, realizamos caminhadas aleatórias na rede. Um algoritmo de aprendizagem de representação de rede (DeepWalk [33]) transforma os passeios aleatórios em descrições de como os nós estão embutidos na rede, gerando representações vetoriais para cada nó (Fig. 1c). Especificamente, caminhadas aleatórias curtas amostram a vizinhança local de todos os nós, fornecendo uma coleção de pares de nós vizinhos, que por sua vez formam um conjunto de treinamento de pares de entrada-saída para uma rede neural totalmente conectada (NN) com uma camada oculta (Fig. 1c ) Cada nó GWN de entrada e saída de cada par amostrado é codificado em um hot para formar, respectivamente, a entrada e a saída para o NN durante o treinamento. Portanto, este NN aprende quais nós de saída GWN foram amostrados para um determinado nó GWN de entrada. Após o treinamento, os pesos da camada oculta resultantes formam a representação vetorial de qualquer nó de entrada GWN (codificado em um único) (Fig. 1c, consulte a seção “Métodos” para obter mais detalhes). Desta forma, grupos de genes interconectados e termos GO que estão mecanicamente ou funcionalmente ligados uns aos outros ocorrem com mais frequência como pares de termos gene-GO amostrados, que podem ser pontuados pela similaridade de cosseno entre suas representações de vetor derivadas de NN (Fig. 1c )

Teste de significância de similaridade do termo Gene-GO

Em seguida, GeneWalk calcula se os valores de similaridade de cosseno entre um gene e os termos GO são maiores do que o esperado ao acaso usando um teste de significância (Fig. 1c). Uma distribuição nula de valores de similaridade entre vetores de nós é gerada usando aprendizagem de representação em redes com arestas permutadas aleatoriamente (Arquivo adicional 1: Figura Suplementar S1A). Comparações com o rendimento da distribuição nula p valores para todos os pares de termos gênicos-GO experimentais (Fig. 1c). Esses p os valores são então corrigidos para vários testes de anotação GO usando a taxa de descoberta falsa de Benjamini-Hochberg (FDR), em todos os pares de termos de gene-GO, produzindo um ajuste global p valor (global p-ajustar), ou em todas as anotações GO por gene (gene p-ajustar). Para diminuir a variabilidade decorrente da amostragem de caminhada estocástica, o aprendizado da representação da rede e o teste de significância são repetidos 10 vezes para gerar a média e os intervalos de confiança de 95% das estimativas de ajuste-p como os resultados finais. O gene p- os valores de ajuste classificam a relevância específica do contexto de todos os termos GO anotados para um gene predefinido de interesse. O global p-adjust pode ser usado para identificar genes relevantes e suas funções em toda a lista de genes de entrada. Para global e gene p-ajustar, um limite de FDR pode então ser definido para classificar todos os termos GO anotados que têm uma alta similaridade de cosseno com este gene de uma maneira estatisticamente significativa. Denominamos esses termos GO como “relevantes” para o gene para este contexto biológico definido pelo conjunto de genes de entrada experimental. A importância da função gênica surge por meio de um alto grau de interconexões com outros genes funcionalmente relacionados no GWN. Assim, genes com muitas funções relevantes são provavelmente centrais para o contexto biológico específico e, portanto, são os principais candidatos para investigações futuras.

Identificação de conjuntos de dados de referência de verdade terrestre para testar GeneWalk

Para testar GeneWalk e comparar suas previsões, nós nos propusemos a identificar conjuntos de dados de referência de verdade terrestre onde o subconjunto relevante de anotações GO de genes individuais são conhecidos para o contexto biológico específico. No entanto, até onde pudemos determinar, esse conjunto de dados não existe. Os benchmarks de predição de função gênica existentes [44] não eram adequados para servir como uma verdade fundamental para esta tarefa de aprendizagem devido à falta de especificidade de contexto. Nós consideramos comparar as previsões GeneWalk usando dados simulados. No entanto, essa abordagem pode não refletir adequadamente a realidade e sofrer com o preconceito humano, uma vez que uma verdade fundamental in silico seria construída a partir de primeiros princípios escolhidos. Reconhecemos que a tarefa do GeneWalk é semelhante ao que os pesquisadores com conhecimento especializado fazem ao considerar uma lista de genes. Eles usam sua experiência para identificar quais anotações GO para cada gene são as mais relevantes para o contexto experimental que investigam. Então, para testar o GeneWalk, nós o aplicamos a dois contextos experimentais nos quais fenótipos e mecanismos moleculares já estão bem caracterizados. Nós analisamos de forma imparcial as publicações primárias que primeiro descreveram os contextos experimentais para identificar os genes e suas funções que foram considerados relevantes de acordo com a experiência dos autores. Desta forma, geramos dois conjuntos de dados de verdade que permitem uma avaliação de desempenho sistemática e imparcial do GeneWalk e outras abordagens de análise funcional na tarefa de identificar os termos GO relevantes para cada gene de interesse em um contexto biológico específico.

Aplicação GeneWalk para dados de RNA-seq de mielinização do cérebro

No cérebro (Fig. 2a), os neurônios são mielinizados em um Qki-dependente por oligodendrócitos [45, 46]. o Qki gene codifica uma proteína de ligação de RNA envolvida em splicing alternativo [45, 46] e condicional Qki a deleção em oligodendrócitos de camundongo (Fig. 2a) resulta em hipomielinização grave e morte do animal [46]. Análise de RNA-seq comparando animais com Qki-deficiente e Qki-oligodendrócitos proficientes [45] revelaram 1899 genes DE (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S1B).

GeneWalk identifica funções de mielinização do cérebro de rato RNA-seq. uma Esquema do desenho experimental em Darbelli et al. [45]. Exclusão de Qki, um gene que codifica proteínas de ligação a RNA, em oligodendrócitos, resulta em hipomielinização no cérebro de camundongo. RNA-seq foi realizado em Qki- camundongos deficientes e de controle (cada um com três réplicas biológicas). b Esquema com estatísticas do qki Redes GeneWalk (GWNs) usando INDRA ou Pathway Commons (PC) como base de conhecimento. Também é mostrada uma visualização da sub-rede INDRA GWN de genes relacionados à mielinização Mal, PllP, e Plp1, todos os seus genes conectados e termos GO. As bordas (cinza) conectando pares de nós indicam a presença de declarações de reação INDRA ou anotações GO entre os dois nós respectivos. Bordas entre Mal e suas conexões GO (numeradas de acordo com a ordem de classificação em c) estão destacados (negrito). c Resultados GeneWalk para Mal no qki condição usando INDRA ou Pathway Commons (PC) como uma fonte de base de conhecimento para montar a rede GeneWalk. Todos os termos GO conectados a Mal são classificados por Benjamini-Hochberg FDR ajustados p-valor (p-ajustar), indicando sua relevância funcional para Mal no contexto de Qki deleção em oligodendrócitos. Barras de erro indicam intervalos de confiança de 95% do gene p-ajustar. FDR = 0,1 (linha vermelha tracejada) e domínios de anotações GO (quadrado: processo biológico, triângulo: componente celular e círculo: função molecular) também são mostrados. O arquivo adicional 1 mostra os resultados completos do GeneWalk usando a base de conhecimento INDRA ou PC. d Como em c para Plp1

Iniciamos o GeneWalk com 1861 identificadores exclusivos do Banco de dados de genes de camundongos (MGD) [47] correspondentes ao conjunto de genes DE (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S1B), dos quais 94% (1750) mapeados para diferentes ortólogos humanos usando os camundongos integrados da INDRA mapeamentos de genes para humanos [47, 48]. As declarações INDRA foram recuperadas para 83% dos genes, dos quais a grande maioria (82% do inicial 1861) tinha pelo menos um termo GO conectado (Fig. 2b). Nós investigamos primeiro Proteína de mielina e linfócitos (Mal), Plasmolipina (Pllp), e Proteolipídeo proteína 1 (Plp1): os três genes mais fortemente regulados para baixo (Arquivo adicional 1: Figura Suplementar S1B) que foram previamente caracterizados como essenciais para a mielinização [49,50,51,52]. GeneWalk determinou que os termos GO anotados relacionados à mielinização eram mais relevantes para esses genes DE Mal, Plp1, e Pllp (Fig. 2c, d, Arquivo adicional 1: Fig. S1C suplementar), verificando se GeneWalk pode identificar termos GO para cada um desses genes que são pertinentes ao contexto biológico.

Para investigar a aplicabilidade geral do algoritmo, também realizamos uma análise GeneWalk usando Pathway Commons (PC), que forneceu 5 vezes menos declarações de reação (Fig. 2b, Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S1D) em comparação com a base de conhecimento INDRA. INDRA também fornece conexões de termo gene-GO obtidas na literatura, por exemplo Plp1 e “resposta inflamatória” (Fig. 2d, Arquivo adicional 2), enquanto o GeneWalk com PC utiliza anotações GO fornecidas apenas pelo consórcio GO (arquivo adicional 2). No entanto, a ordenação da significância do termo GO para esses genes de mielinização foi semelhante, independentemente de PC ou INDRA ter sido usado para gerar o GWN (Fig. 2c, d, Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S1C), demonstrando que GeneWalk é robusto a diferenças na base de conhecimento subjacente e a quantidade de informações moleculares disponíveis.

Comparação de desempenho em qki verdade fundamental entre GeneWalk e métodos alternativos de análise funcional

A maioria das análises de dados genômicos funcionais usa análises baseadas em conjuntos de genes para identificar termos GO enriquecidos, mas não são projetadas para que o usuário final recupere facilmente informações específicas do gene. Para ilustrar com a análise de enriquecimento PANTHER GO, descobrimos que Mal está ausente dos conjuntos de genes correspondentes aos termos GO de processo biológico mais altamente enriquecidos e só aparece pela primeira vez como parte de "embainhamento de neurônios" (108 genes) e "mielinização" (106 genes), o 15º e 17º termos quando classificados por vezes enriquecimento (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S1E), e 63º e 70º quando classificados por p-ajustar de seu teste exato de Fisher. No entanto, comparamos sistematicamente o GeneWalk com oito métodos alternativos [1, 3, 5, 10, 13,14,15,16] (Tabela 1) em sua capacidade de classificar os termos GO relacionados à mielina acima de todas as outras anotações GO diretas para os três genes de mielina, Mal, Plp1, e Pllp, como uma tarefa inicial de referência de verdade terrestre (Fig. 3a, consulte a seção “Métodos” para obter detalhes). A ordem de classificação da verdade fundamental para esses três genes foi uma classificação empatada 1 para todas as anotações GO que continham a string “mielina” e, portanto, considerada relevante, e uma classificação empatada 2 para todas as outras anotações GO que foram rotuladas como irrelevantes. Para uma comparação justa, as versões de anotação GO e os códigos de evidência usados ​​pelos métodos alternativos foram combinados com os do GeneWalk, tanto quanto suas implementações de software publicamente disponíveis permitiram essas especificações (consulte o arquivo adicional 1: Métodos suplementares para obter detalhes). Os métodos alternativos produzem um conjunto de termos GO enriquecidos com uma pontuação de significância estatística que depende do método (por exemplo, o p-ajuste os valores para PANTHER). Para cada gene, as anotações GO são classificadas por suas pontuações de significância e comparadas com a classificação da verdade fundamental (Fig. 3a) pela correspondência de ordem de classificação tau de Kendall. Por exemplo, o termo GO "constituinte estrutural da bainha de mielina" é relevante especificamente para Mal de acordo com GeneWalk (Fig. 2c), mas não é enriquecido em todo o gene de entrada definido com PANTHER (Fig. 3b). Por outro lado, "ligação de proteína" é um termo GO enriquecido com PANTHER e também uma anotação GO de Mal (Fig. 3b), mas não está relacionado à mielina e, portanto, contribui negativamente para a pontuação de ordem de classificação tau de Kendall da PANTHER (Fig. 3c). Para este teste de referência inicial das anotações GO de mielina de topo para os três genes de mielina, GeneWalk superou todos os métodos alternativos (Fig. 3c).

Comparação sistemática de GeneWalk com métodos alternativos e análise de robustez de modelo. uma Esquema do procedimento sistemático para comparar métodos alternativos com GeneWalk. Os métodos alternativos (consulte a Tabela 1 para breves descrições e a seção "Métodos" para obter detalhes) baseiam-se principalmente em uma forma de análise de enriquecimento de GO e resultam em uma lista de termos GO super-representados (globalmente) com um valor de significância (p-ajustar). Para genes individuais, como Mal, selecionamos os termos GO que também são anotações diretas desse gene e formam uma ordem de classificação de relevância de anotação GO com base nos níveis de significância do método. Por último, para genes relacionados à mielina Mal, Pllp, e Plp1, comparamos os resultados de GeneWalk (gene p-ajustar) e todos os outros métodos para a mesma classificação de verdade básica, que são os termos de mielina compartilhados em primeiro lugar e todas as outras anotações compartilhadas em segundo usando o tau de Kendall para avaliar a correspondência de ordem de classificação com a verdade básica. b Exemplo de classificação de relevância de anotação GO para Mal com o procedimento descrito em (uma) com o método alternativo PANTHER. c Resultados da comparação sistemática descrita em (uma), com valores médios de tau de Kendall (x-eixo) sobre os três genes de mielina. As barras de erro indicam o erro padrão na média. o y-eixo indica o número de diferentes anotações GO exclusivas que são significativas (para o ajuste-p global do GeneWalk e para métodos alternativos p-ajuste em FDR = 0,1) como uma porcentagem de todos os termos de anotação GO exclusivos em todos qki Genes DE presentes no GWN. d Distribuição das correspondências de ordem de classificação tau de Kendall de predições de GeneWalk e métodos alternativos (Tabela 1) para a referência de verdade terrestre do qki-contexto onde todos os pares de anotações do gene GO mencionados por Darbelli et al. em [45] estão em conjunto no topo da classificação e todos os outros pares de anotações gene-GO estão em conjunto na classificação inferior. Todos os métodos são ordenados pela mediana da distribuição de tau de Kendall, indicando seus desempenhos relativos.As diferenças estatísticas entre GeneWalk (INDRA ou PC) e outros métodos são determinadas com o teste de soma de postos sinalizados de Wilcoxon. Consulte Métodos para obter detalhes. e Gráfico de barras da área sob a métrica de desempenho da característica de operação do receptor (AUROC) para GeneWalk e métodos alternativos (Tabela 1) no benchmark descrito em (e) quando considerada como uma tarefa de classificação binária: identificar pares de função de gene como relevantes ou não. f Boxplots dos níveis do termo GO de todos os pares de anotação gene-GO significativos (para GeneWalk global p-ajuste e para métodos alternativos p-ajuste em FDR = 0,1) pares de anotação de gene-GO em todos qki Genes DE presentes no GWN. Um nível de GO mais alto reflete informações de conceito mais específicas na ontologia GO [7]. A comparação direta de sobreposição de GeneWalk (com INDRA) com as classificações de métodos alternativos é indicada com pontos de dados individuais mostrados. Para comparação de GeneWalk (com PC), consulte Arquivo adicional 1: Fig. S1F suplementar. A Mann-Whitney você teste indica as diferenças estatísticas nos níveis medianos entre os níveis significativos apenas para GeneWalk em comparação com apenas o método alternativo, ****p & lt 10 −4. g Distribuição cumulativa do número de termos GO conectados (preto) e relevantes (vermelho) por gene, juntamente com uma simulação que amostrou de maneira uniforme e aleatória o número de termos conectados (cinza) para GWNs com INDRA. O número de termos GO relevantes foi menor do que com conexões de amostragem aleatória (teste KS: p & lt 1e − 16). h Gráfico de densidade hexágono para todos os genes de interesse (N = 1861) em termos de número de termos GO conectados e número de termos GO relevantes (em FDR = 0,1) resultante do Qki-condição deficiente GeneWalk usando INDRA como base de conhecimento. eu Gráfico de densidade hexágono de todos os pares de gene-GO testados (N = 28.990) em função da conectividade do termo GO e significância de similaridade (global p-ajustar, correlação de Pearson r = 0,45) para o GWN descrito em (h)

Para comparar os métodos ainda mais, estendemos nossa análise de desempenho de referência para um conjunto maior de genes. Definimos imparcialmente o qki- a verdade fundamental do contexto de [45], a publicação primária que descreve o Qki-deleção RNA-seq experimento e a regulação do gene relevante para o fenótipo de hipomielinização do camundongo. Por meio de mineração de texto sistemática e manual, tabulamos todos os pares de termos genético-biológicos (arquivo adicional 3) mencionados nas mesmas frases ou figuras de texto da publicação [45]. Em seguida, para cada gene, suas anotações GO que continham os termos biológicos foram classificadas como "relevantes" e atribuídas a uma ordem de classificação empatada 1, e as anotações restantes como "não relevantes" e atribuídas à ordem de classificação empatada 2. Não podemos descartar que genes adicionais e as funções são na verdade relevantes, mas não mencionadas na publicação [45]. No entanto, nossa metodologia conservadora captura aqueles considerados relevantes o suficiente para serem mencionados pelos autores, dado seu conhecimento de nível de especialista sobre o qki-contexto [45]. Este procedimento sistemático resultou em 29 genes listados diferentes (arquivo adicional 3). Quatorze deles eram DE e tinham pelo menos uma anotação GO que continha o termo biológico correspondente, que se acumulou no conjunto de dados de referência de verdade não tendenciosa de 37 pares de anotação gene-GO relevantes e 100 pares não relevantes (arquivo adicional 3).

Na tarefa de classificar as anotações GO relevantes mais altas do que as anotações não relevantes em todos os genes presentes neste benchmark de verdade terrestre, GeneWalk (com PC e INDRA) teve as correspondências de ordem de classificação mediana mais altas em comparação com os métodos alternativos (Fig. 3d). A maioria das diferenças de distribuição de tau de Kendall também foram estatisticamente significativas (Fig. 3d, teste de soma de postos pareados de Wilcoxon). Além disso, comparamos os métodos através de uma tarefa de classificação binária (pares de anotações do gene GO são relevantes ou não relevantes), através da área métrica sob a característica de operação do receptor (AUROC, veja a seção “Métodos” para detalhes). O AUROC é determinado usando a pontuação de significância quantitativa -log10(p-adj), mas permanece uma métrica menos abrangente do que o tau de Kendall, uma vez que não considera a ordem de classificação de anotação GO relativa por gene. GeneWalk (AUROC = 0,74 e 0,69 para INDRA e PC respectivamente) teve melhor desempenho do que todos os outros métodos e (AUROCs & lt 0,67) seleção aleatória (AUROC = 0,5, Fig. 3e, Arquivo adicional 1: Fig. S1F suplementar, consulte os “Métodos” seção para detalhes). A rede GeneWalk (INDRA) contém 3 arestas (de 186569, Fig. 2b) que se originam da publicação da verdade terrestre por meio da mineração de texto automatizada da INDRA [21, 37]. A remoção dessas bordas do GWN reduz seu desempenho de benchmark apenas marginalmente e todas as nossas conclusões sobre a comparação entre GeneWalk e outros métodos permanecem inalteradas (Arquivo Adicional 1: Figura Suplementar S1G).

Os métodos baseados em enriquecimento também fornecem valores de significância para termos GO que estão transitivamente conectados às anotações GO diretas de um gene por meio de pelo menos uma relação parental na ontologia GO. Estender os aspectos positivos da verdade do terreno para incluir termos GO que são parentalmente relacionados a uma anotação GO direta relevante não faz diferença em nossos resultados (Arquivo adicional 1: Fig. S1H), porque esses termos GO adicionais não são anotações GO diretas e, portanto, não contribuir para o ranking. Quando "aprimoramos os pais" os métodos propagando p-ajuste os valores de quaisquer termos GO pai para qualquer anotação GO direta que não foi chamada de significativa, nossos resultados permaneceram novamente inalterados (Arquivo adicional 1: Fig. S1I). Isso demonstra que, mesmo ao considerar termos GO parentais enriquecidos, os métodos baseados em enriquecimento não fornecem as mesmas informações específicas do gene que o GeneWalk.

Em comparação com os métodos alternativos, GeneWalk identificou termos GO mais exclusivos para todos os genes de entrada (Fig. 3c). Todos os métodos alternativos, exceto GeneMANIA [5], procuram encontrar um número limitado de termos GO que são relevantes entre tudo membros do conjunto de genes de entrada correspondente (Tabela 1). Em contraste, o objetivo do GeneWalk é identificar os termos GO relevantes para Individual genes por amostragem de sua conectividade com anotações GO diretas, explicando por que termos GO mais exclusivos são encontrados (Fig. 3c). De forma consistente, em todos os genes de entrada, GeneWalk encontra termos GO que são mais específicos em termos de generalidade de conceito em comparação com os outros métodos (Fig. 3f, Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S1J-L), que quantificamos por meio de cada nível de termo GO na ontologia [7] (Fig. 3f). Concluímos que GeneWalk classifica as funções moleculares conhecidas da mielina e outros genes relevantes para o qki-contexto sistematicamente melhor do que todos os métodos alternativos de análise funcional testados e fornece informações mais detalhadas sobre a função do gene em todo o conjunto de genes de entrada.

Análise sistemática de robustez do modelo GeneWalk

Para entender a robustez do desempenho do GeneWalk, avaliamos várias suposições do modelo. Em primeiro lugar, descobrimos que GeneWalk é seletivo ao focar nos genes estatisticamente relevantes e em suas funções, pois o número total de termos GO relevantes foi menor do que o esperado por acaso (teste KS, p & lt 10 −16 para GWNs derivados de INDRA e PC (Fig. 3g, Arquivo adicional 1: Fig. S2A suplementar). Cinquenta e quatro por cento (1011) dos genes DE no GWN tinham pelo menos um termo GO relevante (global p-ajuste & lt 0,1, arquivo adicional 2). Em segundo lugar, apesar do fato de que o algoritmo GeneWalk contém procedimentos estocásticos, suas previsões de saída são reproduzíveis entre as execuções de replicação: nenhuma diferença estatisticamente significativa foi observada entre os p-ajuste os valores de um par de conexão gene-GO quando GeneWalk foi executado independentemente duas vezes e comparado por meio de um bicaudal t-teste com correção de testes múltiplos de Benjamini-Hochberg (com FDR = 0,01). Terceiro, o desempenho do GeneWalk depende da ontologia GO e das interações gene-gene no GWN (Arquivo adicional 1: Fig. S2 suplementar, consulte a seção "Métodos"): a exclusão de qualquer um desses recursos enfraqueceu ou aboliu a capacidade de classificação superior a relevância dos termos de mielina para Mal, Pllp, e Plp1 (Arquivo adicional 1: Figura complementar S2B). Além disso, resultou em uma correlação muito reduzida com o modelo GeneWalk padrão em toda a similaridade de anotação do gene-GO e global p-ajuste os valores (Arquivo adicional 1: Fig. S2C complementar). Quarto, GeneWalk é específico ao contexto: o uso de todos os genes expressos no genoma como entrada altera substancialmente as previsões (Arquivo adicional 1: Fig. S2C suplementar). Quinto, o GeneWalk não usa a propriedade de transitividade da ontologia GO diretamente: a deterioração do desempenho resultou da inclusão de bordas diretas entre relações transitivas gene-GO (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S2B, C). Sexto, o desempenho do GeneWalk é robusto contra a repetição do DeepWalk 3 vezes em vez de 10 vezes, ou a inclusão de todos os genes DE de entrada, em vez de apenas aqueles conectados por meio de bordas gene-gene diretas. Essas modificações tiveram pouco efeito sobre o desempenho de todos os modelos (Arquivo adicional 1: Figura suplementar S2B, C, D), com apenas uma variação estocástica menor entre as réplicas (Arquivo adicional 1: Figura suplementar S2C, D). Sétimo, GeneWalk é bastante robusto contra variações da técnica de aprendizagem de representação de rede: o uso de passeios aleatórios tendenciosos através de node2vec [34] ou DeepWalk [33] com passeios aleatórios muito longos não melhorou e reduziu ligeiramente seus respectivos desempenhos GeneWalk (arquivo adicional 1 : Suplementar Fig. S2B, C). DeepWalk com caminhadas infinitamente longas é matematicamente equivalente a uma abordagem de fatoração de matriz que gera representações vetoriais de baixa dimensão através da decomposição espectral [53]. Portanto, GeneWalk, que emprega DeepWalk com caminhadas aleatórias curtas, continua sendo o preferido a essas duas abordagens alternativas de incorporação de rede. Finalmente, o esquema de distribuição aleatória de similaridade nula do GeneWalk é robusto contra variações: a randomização de apenas as conexões gene-gene e gene-GO em vez de todas as bordas GWN não afetou substancialmente o desempenho ou a distribuição nula de similaridade resultante (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S2B , C). Todas essas conclusões foram reconfirmadas em nossa tarefa de correspondência de ordem de classificação aplicada a um segundo estudo de caso de verdade terrestre detalhado nas próximas seções (Arquivo adicional 1: Suplementar Fig. S2E, F). No geral, GeneWalk utiliza a estrutura de rede de todas as suas fontes de dados: as interações gene-gene, anotações gene-GO e a ontologia GO de maneira robusta e reproduzível com variação estocástica limitada.

GeneWalk determina a relevância da função independente do grau de anotação

Os genes são anotados com diferentes números de termos GO. Para determinar se GeneWalk é tendencioso em relação ao número de termos GO conectados por nó de gene (o grau de anotação), comparamos o número de termos GO significativos com o grau de nó. O grau de anotação é conhecido por introduzir um viés nas análises de enriquecimento com base no teste exato de Fisher, que superestima a significância para termos GO com grandes conjuntos de genes anotados [13]. Descobrimos que com GeneWalk a distribuição de termos GO relevantes foi relativamente uniforme para todos os genes DE (Fig. 3h, Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S3A, teste de razão de verossimilhança, χ 2 teste p valor = 1 para INDRA e PC), mostrando que não houve correlação entre o número de termos GO conectados e semelhantes. Quando consideramos apenas conexões de termo gene – GO originadas de INDRA por meio de sua funcionalidade de leitura automatizada de literatura, em oposição à anotação GO, também observamos uma distribuição dispersa (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S3B), embora não fosse completamente uniforme (Probabilidade Teste de razão, valor p do teste χ 2 & lt 10 −16). Os resultados mostram que GeneWalk não sofre de muitos vieses nos testes de significância para genes com alto ou baixo grau de anotação.

Também perguntamos se um termo GO com alta conectividade tem maior probabilidade de exibir forte similaridade com um gene simplesmente porque é um nó altamente conectado no GWN. Descobrimos que este não era o caso em geral (Fig. 3i), embora houvesse uma correlação fraca entre o número de conexões para um termo GO e GeneWalk global p- ajustar os valores (coeficiente de correlação de Pearson r = 0,45). Este efeito pode ser explicado principalmente por alguns termos GO altamente conectados (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S3C), por exemplo, "proliferação celular" (1152 conexões), "processo apoptótico" (967 conexões) ou "localização" (536 conexões), para o qual INDRA detecta muitas associações genéticas relatadas na literatura. No entanto, esses termos GO refletem conceitos biológicos de alto nível que raramente são a função específica de um gene individual. De fato, no GWN derivado do Pathway Commons, que contém apenas anotações GO, esses termos GO têm muito menos conexões (42, 33 e 12, respectivamente), e a correlação entre conectividade e significância de similaridade foi menor (r = 0,26 Arquivo adicional 1: Suplementar Fig. S3D). Portanto, concluímos que o GeneWalk controla a generalidade do conceito na classificação de relevância do termo GO e não sofre de vieses substanciais relacionados ao grau de conectividade do termo GO.

Geração de funções específicas do gene e hipóteses sistemáticas para Plxnb3 usando GeneWalk

GeneWalk ajuda a gerar hipóteses mecanísticas específicas de genes. Plxnb3 foi um dos genes mais fortemente regulados para baixo após Qki deleção (Fig. S1B). GeneWalk revelou que mais da metade de seus termos GO conectados eram relevantes (gene p-ajuste & lt 0,1), sugerindo que Plxnb3 é um candidato prioritário com muitas de suas funções anotadas afetadas pelo Qki exclusão (Arquivo adicional 1: Fig. S3E suplementar). Plxnb3 é expresso em oligodendrócitos especificamente [54], mas não está anotado para estar envolvido na mielinização ou relacionado a Qki (Arquivo adicional 1: Fig. S3E suplementar, Arquivo adicional 2). Além disso, uma pesquisa PubMed de Plxnb3 com os termos de consulta “mielinização” ou “Qki”Não produziu resultados. As funções mais relevantes de Plxnb3 foram "atividade de mediador de adesão célula-célula", "complexo de receptor de semaforina", "regulação da atividade de GTPase", "quimiotaxia celular" e "atividade de receptor de semaforina" (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S3E), levantando a possibilidade de que Plxnb3 poderia contribuir para o processo de mielinização por meio de uma dessas atividades. Este procedimento ilustra como GeneWalk pode ser utilizado em combinação com a força de expressão diferencial para prever funções e hipóteses específicas do gene de uma maneira sistemática.

Resposta do transcriptoma nascente ao inibidor de bromodomínio JQ1 usando NET-seq humana

Para testar GeneWalk em outro sistema modelo bem caracterizado, reanalisamos dados NET-seq publicados [55] que descrevem a resposta de uma linha de células de leucemia linfoblástica aguda de células T humanas (LLA-T) ao tratamento com JQ1 (Fig. 4a), uma pequena molécula que tem como alvo o bromodomínio BET em BRD4 e outros membros da família BET [58]. NET-seq mede a posição da RNA polimerase em todo o genoma com resolução de nucleotídeo único [55, 59], produzindo uma descrição quantitativa do transcriptoma nascente. O tratamento com JQ1 resultou em grandes mudanças transcricionais em todo o genoma [55, 58]. Calculamos a cobertura de Pol II por gene e identificamos genes codificadores de proteínas transcritos diferencialmente usando DEseq2 [2] (Fig. 4b). Declarações INDRA foram recuperadas para 82% dos genes DE (N = 2670), 79% dos quais tinham termos GO conectados. GeneWalk identificou termos GO relevantes para 48% dos genes DE (global p-ajuste & lt 0,1, arquivo adicional 2), semelhante às estatísticas para os dados de RNA-seq do cérebro de camundongo.

Análise GeneWalk da resposta do transcriptoma nascente à inibição de BRD4 em células T-ALL. uma Esquema do projeto experimental em Winter et al. [55]. NET-seq foi realizado em células MOLT4 tratadas com JQ1 (1 μM por 2 h, ao lado de controles DMSO, duas réplicas biológicas cada). O JQ1 tem como alvo o BRD4 e outros membros da família do bromodomínio BET, fazendo com que o BRD4 se dissocie da cromatina [55]. b Gráfico de vulcão mostrando os resultados de uma análise de expressão diferencial (DE) comparando a cobertura do gene da RNA polimerase II entre as amostras de controle JQ1 e DMSO. Genes DE (N = 2692), indicados em vermelho, foram usados ​​como uma entrada para GeneWalk. Todos os outros genes são representados em preto. c Todos os termos GO enriquecidos do Processo Biológico (cinco termos enriquecidos, teste exato de Fisher, FDR = 0,05) na condição JQ1, classificados por enriquecimento de vezes, obtido por análise de enriquecimento GO usando PANTHER [1]. A linha vermelha indica um valor de enriquecimento de dobra de 1, indicando o fundo. d O número de diferentes anotações GO exclusivas (y-eixo) que são significativos (p-ajuste & lt 0,1) como uma porcentagem de todos os termos de anotação GO exclusivos em todos os genes JQ1 DE presentes no GWN. Correspondências de ordem de classificação tau média de Kendall de previsões de GeneWalk e métodos alternativos (x-eixo) sobre reguladores transcricionais previamente identificados que fazem parte do contexto JQ1 (Arquivo adicional 3) [55, 56] MEU C, MYB, RUNX1, RUNX2, TAL1, SATB1, ERG, ETV6, e TCF12. As barras de erro indicam o erro padrão na média. e Distribuição das correspondências de ordem de classificação tau de Kendall de predições de GeneWalk e sete métodos alternativos testados (Tabela 1) para o benchmark de verdade terrestre do JQ1-contexto em que todos os pares de anotações do gene GO mencionados em [55,56,57] são classificados conjuntamente no topo e todos os outros pares de anotações do gene GO são classificados em conjunto na parte inferior. Todos os métodos são ordenados pela mediana da distribuição de tau de Kendall, indicando seus desempenhos relativos. As diferenças estatísticas entre GeneWalk (INDRA ou PC) e outros métodos são determinadas com o teste de soma de postos sinalizados de Wilcoxon. Consulte os “Métodos” para obter detalhes. f Gráfico de barras da área sob a métrica de desempenho da característica de operação do receptor (AUROC) para GeneWalk e métodos alternativos (Tabela 1) no benchmark descrito em (e) quando considerada como uma tarefa de classificação binária: identificar pares de função de gene como relevantes ou não. g Gráfico de dispersão com genes DE como pontos de dados mostrando a fração GeneWalk de termos GO relevantes sobre o número total de termos GO conectados (min_f, valor mínimo entre INDRA e PC GWNs) como uma função do número de conexões gênicas no GWN (gene N, novamente valor mínimo entre INDRA e PC). O tamanho do círculo é dimensionado com a força de significância da expressão diferencial (−log10(p-adjust)) e o matiz da cor com min_f. Vinte genes foram identificados com min_f & gt 0,5 e N gene & gt 30 (área sombreada em cinza, consulte a Tabela 2 para obter a lista completa). h Resultados de GeneWalk para o regulador transcricional RUNX1 sob tratamento JQ1. Os termos do processo biológico anotados são ordenados por classificação pelo gene FDR ajustado p valor. Barras de erro indicam intervalos de confiança de 95% do gene p-ajustar. FDR = 0,05 (linha vermelha tracejada) também é mostrado. Consulte o arquivo adicional 1 para obter os detalhes completos. eu Como em (h) para regulador transcricional MYB. j Como em (h) para regulador transcricional BRCA1. As anotações INDRA são indicadas por classe: dano e reparo de DNA (verde), cromatina e modificações pós-tradução (azul escuro), vias de sinalização e respostas celulares (azul claro), transcrição e expressão gênica (amarelo), metabolismo (roxo), e outros termos GO (cinza)

Comparação sistemática de GeneWalk com métodos alternativos de análise funcional usando a verdade fundamental JQ1

A análise de enriquecimento PANTHER GO do conjunto de genes JQ1 DE rendeu apenas cinco funções de alto nível (genéricas), como "processo metabólico do ncRNA" e "organização da cromatina" com enriquecimento de baixa dobra (intervalo, 1,2-1,7 Fig. 4c, teste exato de Fisher, FDR = 0,05). Um método alternativo de análise funcional, PADOG [15], não foi incluído porque requer como entrada pelo menos três repetições e o experimento JQ1 consistia em duas repetições biológicas por tratamento [55]. Assim, comparamos GeneWalk e as sete alternativas restantes (Tabela 1) para nosso contexto JQ1. Em comparação com os sete métodos alternativos testados (Fig. 4d), GeneWalk identificou ainda mais termos GO relevantes exclusivos do que na aplicação ao qki estudo (Fig. 3c). Para comparar o desempenho de identificação de relevância de GeneWalk com métodos alternativos, geramos um conjunto de dados de verdade terrestre de contexto JQ1 imparcial por meio do procedimento de mineração de texto sistemático, conforme descrito para o qki-análise de benchmark de contexto. Extraímos todos os pares de termos genético-biológicos mencionados em Winter et al. [55], a publicação primária que descreveu o experimento JQ1 NET-seq, bem como os resumos de Sanda et al. [56] e Sharma et al. [57], que caracterizou completamente o contexto JQ1 em células T-ALL: um total de 88 pares de anotação de gene-GO relevantes e 196 não relevantes, de 14 genes DE diferentes (arquivo adicional 3). O teste de correspondência de ordem de classificação de relevância para JQ1 indicou que GeneWalk com PC superou todos os outros métodos quando classificado pela mediana das distribuições de tau de Kendall (Fig. 4e), enquanto GeneWalk com INDRA teve desempenho semelhante a STRING e melhor do que o resto. Com a classificação binária (Fig. 4f, S3F), GeneWalk (PC) teve melhor desempenho (AUROC = 0,80), STRING ficou em segundo (AUROC = 0,73) e GeneWalk (INDRA) em terceiro (AUROC = 0,67). Os demais métodos apresentaram valores de AUROC em torno do valor basal de 0,5 (fig. 4f, S3F), devido à falta de resultados significativos. A remoção das bordas da rede 10 GeneWalk (INDRA) originadas das publicações de verdade do solo JQ1, estendendo a verdade do solo com anotações GO indiretas ou métodos de "aprimoramento dos pais" com anotações GO indiretas enriquecidas não afetou as conclusões acima, pois os resultados permaneceram praticamente inalterados (Arquivo Adicional 1: Fig. Suplementar S3G-I). As performances sobre a combinação de qki e os dados de benchmark JQ1 (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S3J-L) reconfirmam a conclusão de que GeneWalk geral tem um desempenho melhor do que os métodos alternativos nas tarefas de classificação (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S3J) e classificação binária de anotações GO relevantes (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S3K-L). Concluímos que esses resultados revelam as limitações da análise de enriquecimento GO quando muitos genes funcionalmente não relacionados são mal regulados. GeneWalk não sofre dessa limitação, porque é baseado na conectividade da rede regulatória local com outros genes afetados pelo tratamento.

GeneWalk identifica reguladores transcricionais conhecidos que respondem ao tratamento JQ1

Para testar se poderíamos identificar quaisquer genes reguladores da transcrição identificados anteriormente que foram afetados pelo tratamento com JQ1, nos concentramos em genes com uma alta fração de termos GO relevantes sobre todos os termos conectados de acordo com GeneWalk com bases de conhecimento INDRA e Pathway Commons (Fig. 4g , fração & gt 0,5). Raciocinamos que, por meio da seleção adicional de genes com uma grande conectividade com outros genes DE (Fig. 4g, conectividade do gene & gt 30), poderíamos identificar genes candidatos que medeiam as mudanças transcricionais observadas. Com esse procedimento, identificamos 21 genes (Fig. 4g, Tabela 2), dos quais 14 (teste Exato de Fisher, odds ratio = 13, p = 3 × 10 −8) tiveram anotações relacionadas à transcrição relevantes (Tabela 2). Ao incluir também as relações de termo gene-GO obtidas através da literatura com INDRA, este número subiu para 17 (teste exato de Fisher, razão de chances = 11 p = 7 × 10 −7, Tabela 1). Entre estes estavam RUNX1 (Fig. 4h), MYB (Fig. 4i), e TAL1, 3 de 8 genes DE (teste Exato de Fisher, odds ratio = 93, p = 2 × 10 −5) que foram previamente identificados como parte de um circuito transcricional central importante para nosso sistema de modelo de leucemia [55, 56]. Os outros 5 genes DE com anotações GO relacionadas à transcrição neste circuito central relatado são [55, 56] MEU C, SATB1, ERG, ERV6, e TCF12 (Arquivo adicional 3). Adicionalmente, RUNX2, um regulador de transcrição previamente relatado de T-ALL [57], também foi identificado por GeneWalk (Fig. 4g). Todos os outros componentes do circuito principal relatados anteriormente em [55, 56] não eram DE e, portanto, não faziam parte da lista de genes de entrada ou não tinham quaisquer anotações GO relacionadas à transcrição (arquivo adicional 3). Para este conjunto de teste de 9 reguladores transcricionais identificados anteriormente, GeneWalk classifica sistematicamente os termos GO relacionados à transcrição como os mais relevantes de acordo com a correspondência de ordem de classificação tau de Kendall (Fig. 4d). Por último, GeneWalk também encontrou genes recém-implicados (Fig. 4g), como SUPT16H (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S4A), com seu termo de componente celular mais relevante sendo "complexo FACT" (gene p-ajustar = 0,01, Arquivo adicional 2), como esperado, e FOXO4 (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S4B) com funções moleculares relevantes, como “atividade do fator de transcrição da RNA polimerase II, ligação de DNA específica de sequência” (gene p-ajustar = 0,03, arquivo adicional 2). Esses resultados demonstram a capacidade do GeneWalk de identificar sistematicamente genes com funções relacionadas à transcrição relevantes no contexto da resposta JQ1.

GeneWalk classifica quantitativamente a relevância da anotação GO para genes com muitas funções

Muitos genes estão envolvidos em uma grande variedade de processos diferentes que freqüentemente ocorrem por meio da proteína codificada que serve às funções do moonlighting em diferentes contextos celulares, ambientais ou biológicos [8]. Esses genes terão um grande número de anotações GO que podem não ser todas relevantes em um determinado contexto. GeneWalk é adequado para identificar as funções relevantes para genes que codificam proteínas do moonlighting. Para examinar os genes que desempenham um papel específico após o tratamento com JQ1, identificamos 20 genes DE com pelo menos 40 termos GO conectados, dos quais não mais do que 50% eram relevantes (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S4C, Arquivo adicional 4). Entre eles estavam EGFR, um gene com muitas funções estabelecidas discutidas acima, e MEU C, um proto-oncogene amplamente estudado e membro do circuito transcricional do núcleo T-ALL relatado [55]. Isso explica porque MEU C não foi identificado com a nossa análise do regulador transcricional (Fig. 4g): a maioria dos MEU C anotações, especialmente aquelas não relacionadas à transcrição, eram insignificantes na condição JQ1 (arquivo adicional 2). BRCA1 foi outro gene regulado para baixo (Fig. 4b, Arquivo adicional 1: Fig. S4C, D suplementar) com 23% (17) de seus 73 processos biológicos conectados sendo relevantes (Fig. 4j, FDR = 0,05, Arquivo adicional 2). GeneWalk classificou o dano ao DNA e os processos relacionados ao reparo como os mais relevantes (Fig. 4j, gene p-ajuste & lt 0,05), seguido por histona e outros termos relacionados à modificação pós-tradução (gene p-ajuste = 0,05-0,07). Transcrição, metabolismo e outros termos GO foram os menos relevantes (gene p-ajuste & gt 0,09). Esses resultados demonstram a capacidade do GeneWalk de priorizar sistematicamente funções específicas do contexto ao invés de alternativas menos plausíveis, o que é especialmente útil ao considerar genes que codificam proteínas clandestinas.

Investigação GeneWalk da resposta celular à isoginkgetina

Para investigar a especificidade do contexto das previsões do modelo GeneWalk, comparamos as respostas transcricionais induzidas por JQ1 àquelas com o biflavonóide isoginkgetina (IsoG), um produto natural de planta e composto antitumoral putativo cujo mecanismo de ação permanece desconhecido. IsoG inibe o splicing pré-mRNA in vitro e in vivo [60] e também causa o acúmulo generalizado de PoI II nas extremidades 5 'dos ​​genes, indicando um papel adicional como um inibidor de alongamento de Pol II [61]. Por meio da análise DE de dados NET-seq obtidos a partir de células HeLa S3 tratadas com IsoG (Fig. 5a), identificamos um total de 2.940 genes como diferencialmente transcritos, a maioria dos quais exibia ocupação de Pol II regulada positivamente (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S5A , FDR = 0,001). Usando INDRA e Pathway Commons como bases de conhecimento, aplicamos GeneWalk a esses genes DE e descobrimos que 18% tinham pelo menos um termo GO relevante (FDR = 0,1, arquivo adicional 2).

GeneWalk determina funções específicas da condição por meio da comparação da resposta do transcriptoma nascente ao tratamento com IsoG e JQ1. uma Esquema do projeto experimental em Boswell et al. [61]. NET-seq foi realizado em células HeLa S3 tratadas com isoginkgetina (IsoG) (30 μM de IsoG por 6 h, ao lado de controles DMSO, duas réplicas biológicas cada). Os alvos moleculares in vivo permanecem caracterizados de forma incompleta, uma vez que o tratamento com IsoG causa inibição generalizada do alongamento de Pol II. b Diagrama de Venn detalhando a sobreposição (teste exato de Fisher: p = 0,02, odds ratio = 1,1, intervalo de confiança de 95% [1,0, 1,3]) dos genes DE entre os tratamentos JQ1 e IsoG, conforme descrito na Fig. 4b e S5A. c Resultados GeneWalk (com PC como fonte de dados) para MEU C na condição JQ1 (vermelho) e IsoG (amarelo). Os processos biológicos anotados são ordenados por classificação por FDR ajustado p valor, indicando a importância funcional relativa da transcrição (azul escuro), dano e reparo de DNA (verde) e vias de sinalização (azul claro) para MEU C sob a condição IsoG. Os cinco principais termos GO mais relevantes são descritos nas inserções. Consulte o arquivo adicional 2 para obter os detalhes completos. A linha tracejada vermelha indica FDR = 0,05. d Como em c para SLC9A1, mostrando os termos do processo biológico que são relevantes na condição JQ1 ou IsoG. e Gráfico de densidade de hexágono para genes DE sobrepostos (N = 538) em termos de número de termos GO relevantes sobrepostos (FDR = 0,1) e número de possíveis termos GO compartilhados e conectados para a rede GeneWalk usando INDRA como uma base de conhecimento

Para identificar genes candidatos que poderiam estar envolvidos na resposta transcricional mediada por IsoG, procuramos genes que foram expressos fortemente diferencialmente (p-ajuste & lt 10-25) e tiveram uma grande fração de funções significativamente afetadas de acordo com as análises GeneWalk com INDRA e Pathway Commons (Arquivo adicional 1: Suplementar Fig. S5B, fração & gt 0.8). Dessa forma, identificamos três genes: HES1, EGR1, e IRF1 (Arquivo adicional 1: Fig. S5B suplementar). HES1 tinha “regulação negativa da transcrição, modelo de DNA” como um dos processos biológicos mais relevantes (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S5C) e foi relatado como inibidor do alongamento da transcrição [62]. EGR1 e IRF1 ambos tinham como termo mais relevante “regulação positiva da transcrição pela RNA polimerase II” (Arquivo adicional 1: Suplementar Fig. S5D, E).

A comparação entre as análises JQ1 e IsoG indica que GeneWalk produz funções genéticas específicas da condição

Para confirmar que as atribuições de função do GeneWalk não são constantes e dependem da condição experimental, comparamos as análises GeneWalk dos tratamentos JQ1 e IsoG. Entre a condição JQ1 e IsoG, 538 genes DE foram compartilhados (Fig. 5b), marginalmente mais do que o esperado por acaso (teste exato de Fisher: p = 0,02, odds ratio = 1,1, intervalo de confiança de 95% [1,0, 1,3]). Como exemplos, comparamos a sobreposição de termos GO relevantes de MEU C e SLC9A1, que são genes DE comuns entre JQ1 (Fig. 4b) e o tratamento IsoG (Arquivo adicional 1: Fig. S5A suplementar). MEU C é anotado como estando envolvido em 29 processos biológicos (Fig. 5c). Entre as duas análises GeneWalk, MEU C mostrou 5 processos biológicos significativos e 9 funções moleculares para IsoG e 0 e 1, respectivamente, para JQ1 (Fig. 5c, Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S6A, FDR = 0,05). “Núcleo” e “nucleoplasma” foram componentes celulares significativos em ambas as condições (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S6B). Para SLC9A1, diferentes processos biológicos foram significativos para cada condição. Por exemplo, SLC9A1 tinha "transporte transmembrana de íons de potássio" e "resposta ao pH ácido" como relevante apenas para o contexto JQ1 e "homeostase celular de íons de sódio" específico para o tratamento com IsoG (Fig. 5d, FDR = 0,05). Assim, apesar dos aspectos técnicos comuns, como organismo em estudo e tipo de ensaio de sequenciamento, o GeneWalk é capaz de selecionar quais funções são especificamente relevantes para cada condição experimental.

No geral, os números de termos GO relevantes compartilhados determinados por GeneWalk foram distribuídos de maneira relativamente uniforme (Fig. 5e, Arquivo adicional 1: Fig. S6C suplementar, teste de razão de verossimilhança, χ 2 - teste p valor = 1 para INDRA e PC), indicando uma falta de tendência sistemática na atribuição de função. Muitos genes não tinham termos compartilhados entre os dois tratamentos com drogas (Fig. 5e), sugerindo que esses genes DE têm papéis diferentes em cada condição. Encontramos resultados semelhantes para termos GO originados de INDRA (Arquivo adicional 1: Fig. Suplementar S6D, teste de razão de verossimilhança, χ 2 teste p valor = 1). Concluímos que GeneWalk é capaz de determinar funções específicas do contexto como uma consequência das diferenças nas interações gene-gene específicas do contexto da rede GeneWalk.


Implementação na LSU

Nacionalmente, os CUREs incluíram projetos concebidos e implementados na universidade, mas não vinculados à pesquisa de um membro do corpo docente (por exemplo, Brownell et al., 2015 Russell et al., 2015), enquanto outros tiveram grande sucesso na implementação de partes de seus próprios projetos de pesquisa (por exemplo, Miller et al., 2013 Venesky, 2015). Concentramos nossos CUREs exclusivamente na implementação de partes de projetos de pesquisa internos em andamento, pelos motivos descritos na Discussão. Recrutamos projetos de professores e alunos de pós-graduação boca a boca e enviando e-mails para o departamento perguntando aos professores se eles tinham pesquisas que consideravam passíveis de CURA. Em seguida, trabalhamos com os pesquisadores para identificar os elementos de sua pesquisa que atendiam aos seguintes critérios:

A pesquisa realizada pelos graduandos estaria diretamente relacionada a um projeto de pesquisa em andamento e daria uma contribuição significativa para a pesquisa do pesquisador.

O projeto ou experimento consistia em vários tratamentos ou réplicas, permitindo que cada grupo de alunos trabalhasse em uma nova parte do projeto

O protocolo de pesquisa pode ser dividido em várias subtarefas, cada uma das quais pode ser realizada durante um laboratório semanal de três horas, e / ou o atraso entre as subtarefas pode ser de pelo menos uma semana (por exemplo, configurar e executar uma reação em cadeia da polimerase [PCR ] uma semana, passando então um gel e purificando o produto na semana seguinte).

Os alunos podem ser facilmente treinados para completar as técnicas exigidas.

As amostras usadas nos CUREs não eram insubstituíveis e havia o suficiente para replicar o experimento em pelo menos duas seções do laboratório. Este último critério é crucial para comparar os resultados entre as seções do laboratório, permitindo um nível de controle de qualidade para garantir que os dados resultantes sejam úteis para o PI.

Os seguintes projetos foram implementados com sucesso como CUREs na LSU:

Desenvolvimento de vetor de entrada de gateway CCM em Chlamydomonas reinhardtii (PI: Dr. James Moroney): BIOL 1207, outono de 2011, duas seções, 43 alunos. Um dos objetivos deste grupo de pesquisa é caracterizar o CO2 mecanismo de concentração (CCM) presente na alga verde eucariótica C. reinhardtii. A pesquisa envolveu estudantes clonando genes selecionados em um vetor de entrada do Gateway. Os alunos receberam uma sequência parcial do gene e foram instruídos a combinar essa sequência com o C. reinhardtii genoma. As sequências parciais foram fornecidas pelo laboratório do Dr. Moroney. Assim que os alunos encontraram o gene de interesse no C. reinhardtii site do genoma, eles criaram primers e usaram PCR para amplificar seu gene e, finalmente, colocá-lo em um vetor de entrada do Gateway. Os alunos tinham um total de 12 genes de interesse e foram bem-sucedidos na clonagem de todos os 12 genes em vetores de passagem. Uma vez que um gene foi colocado em um vetor de entrada de Gateway, esse gene pode então ser colocado em uma variedade de vetores de destino para estudos de expressão, interação proteína-proteína ou estudos de localização. Isso fornece um conjunto de ferramentas muito útil para trabalhos futuros.

Efeitos do derramamento de óleo da BP sobre os embriões assassinos do Golfo (PIs: Dr. Ben Dubansky e Dr. Fernando Galvez): BIOL 1208, primavera de 2011, duas seções, 51 alunos. O objetivo desta pesquisa foi investigar o impacto de longo prazo do derramamento de óleo da BP Deepwater Horizon nas populações de peixes. Os alunos avaliaram o desenvolvimento de embriões killifish do Golfo que foram expostos a sedimentos que receberam vários níveis de óleo do derramamento de óleo da BP. Os alunos mediram a taxa de eclosão, a frequência cardíaca embrionária e a mortalidade. Os resultados desta pesquisa foram incluídos na dissertação do Dr. Dubansky (Dubansky, 2013) e foram recentemente publicados em um periódico revisado por pares (Dubansky et al., 2013).

Controlando Genes Ribossômicos em Saccharomyces cerevisiae Usando o Gal1 Sistema Promotor (PI: Dr. Raphyel Rosby): BIOL 1207 e BIOL 1208, outono de 2014, oito seções, 199 alunos (Figura S2 de Materiais Suplementares e Tabela S1). Os alunos geraram um total de 17 cepas mutantes de levedura (S. cerevisiae) em que a atividade de precisamente um gene ribossomal foi interrompida pela adição do Gal1 promotor. Isso foi conseguido transformando um pedaço linear de DNA contendo o Gal1 promotor e homologia ganchos para o gene alvo, isolado de um plasmídeo usando PCR e subsequente precipitação com etanol. As mutações direcionadas foram confirmadas por PCR de colônia e ensaios de crescimento. Cada cepa mutante foi gerada pelo menos em duplicatas por grupos de três ou quatro alunos em uma a três seções. As cepas geradas estão sendo usadas atualmente pelo Dr.Rosby para elucidar os mecanismos de sinalização envolvidos na biogênese aberrante do ribossomo que pode levar a várias doenças (ribossomopatias) em humanos.

A interação da genética e do comportamento reprodutivo em um ciclídeo africano, Astatotilapia burtoni (PIs: Danielle Porter e Dra. Karen Maruska): BIOL 1207, outono de 2014, duas seções, 47 alunos. Os alunos estudaram e marcaram vídeos de comportamentos reprodutivos e territoriais masculinos para quantificar a dominância masculina. Eles também extraíram RNA e produziram cDNA de tecidos de fêmeas de peixes para investigar a expressão de vários genes relacionados ao comportamento alimentar e ao estado reprodutivo. Esses dados foram usados ​​na tese da Sra. Porter (Porter, 2015) e forneceram ao Dr. Maruska dados piloto para estudos futuros.

Compensações evolutivas entre tolerância térmica e salinidade em copépodes (Tigriopus californicus) (PI: Dr. Morgan Kelly): BIOL 1209, primavera de 2015, duas seções, 54 alunos. Os alunos mediram a tolerância térmica e salinidade do copépode da piscina de maré (T. californicus) linhas. Essas linhagens foram selecionadas para vários níveis de tolerância ao calor ou salinidade ao longo de 10 gerações. Cada grupo de dois a quatro alunos em uma seção de laboratório expôs uma ou duas linhas de copépodes a salinidades e temperaturas variáveis ​​e mediu a sobrevivência dos copépodes. Todas as linhas de copépodes foram medidas em cada seção e replicadas entre as seções. Os alunos participaram de um estudo simples-cego (eles não sabiam quais linhas estavam testando até o final do projeto) para minimizar o viés. Esses dados estão sendo adicionados a um conjunto de dados maior para eventual publicação. Este projeto teve continuidade na primavera de 2016.

Capacidade competitiva da orelha de elefante invasivo (Colocasia spp.) contra plantas nativas (PI: Dr. Barry Aronhime): BIOL 1503, primavera de 2015, duas seções, 48 ​​alunos (Figura S1 dos Materiais Suplementares e Tabela S1). Os alunos investigaram a capacidade da orelha de elefante (Colocasia spp.), uma planta invasora, para vencer espécies nativas em casa de vegetação e experimentos de campo. Na estufa, cada grupo de dois a quatro alunos montou experimentos nos quais a orelha de elefante foi envasada com uma planta nativa diferente e mediu as características da planta associadas à competição ao longo do semestre, com os experimentos sendo replicados em duas seções. Eles também mediram o crescimento da orelha de elefante e da planta nativa em um ambiente de campo natural (Bluebonnet Swamp em Baton Rouge, Louisiana) no início e no final do semestre. Esses dados estão sendo adicionados a um conjunto de dados maior para eventual publicação. Este projeto continuou no outono de 2015 e na primavera de 2016.


Biologia, Curso de Ciências Biológicas, B.S.

O B.S. O diploma em Biologia fornece uma base abrangente para alunos com interesses em qualquer área das ciências biológicas, incluindo cursos de apoio chave de química, física e matemática. Este grau é apropriado para estudantes que planejam carreiras no nível de bacharelado, bem como aqueles que se preparam para pós-graduação ou estudos profissionais após a graduação. Todos B.S. os alunos concluem um núcleo comum e, em seguida, selecionam cursos de divisão superior que correspondem a seus interesses específicos e planos de carreira. A experiência em pesquisa é incorporada ao programa para todos os alunos, assim como o desenvolvimento de habilidades em redação e apresentação científica.

Os alunos podem escolher entre duas faixas (e podem alternar entre as faixas se seus interesses mudarem). A trilha de Ciências Biológicas é apropriada para aqueles que se preparam para carreiras de pesquisa, pós-graduação ou emprego em qualquer área da biologia, enquanto a trilha de Ciências Biomédicas é apropriada para alunos que se preparam para programas médicos, odontológicos ou veterinários após a graduação. Os alunos que se preparam para o ensino médio, para carreiras que combinam biologia com outra área ou para as áreas afins da saúde podem desejar considerar um B.A. programa.

Para programas e cursos adicionais neste departamento, consulte


Declaração de conflito de interesse

Os autores declaram que a pesquisa foi realizada na ausência de quaisquer relações comerciais ou financeiras que pudessem ser interpretadas como um potencial conflito de interesses. Os autores declaram não haver interesses financeiros concorrentes.

Reconhecimentos

Este estudo foi financiado por doações do CONICYT / FONDECYT Regular (1170010), FONDAP 15150012 e da Fundação INECO.

Referências

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Termo para comportamento baseado em contexto? - Biologia

Professora emérita
Departamento de Estudos de Informação
Escola de Pós-Graduação em Educação e Estudos da Informação
Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA)

Copyright © 2010
Por CRC Press

Bates, Marcia J. (2010) Information Behavior In Enciclopédia de Biblioteconomia e Ciências da Informação, 3ª Ed.
Marcia J. Bates e Mary Niles Maack, Eds. Nova York: CRC Press, vol. 3, pp. 2381-2391. (Também disponível online em bibliotecas assinantes.)

"Comportamento informativo" é o termo atualmente usado para descrever as muitas maneiras pelas quais os seres humanos interagem com a informação, em particular, as maneiras como as pessoas buscam e utilizam a informação. A ampla história da pesquisa sobre o comportamento de busca de informações nos últimos 50-60 anos é revisada, os principais marcos são identificados e as direções atuais na pesquisa são discutidas.

Busca de informação Uso de informação Necessidade de informação Gêneros de informação Catálogos online Busca online Bibliotecas digitais Uso de biblioteca

"Comportamento informativo" é o termo atualmente usado para descrever as muitas maneiras pelas quais os seres humanos interagem com a informação, em particular, as maneiras como as pessoas buscam e utilizam a informação. O comportamento da informação também é o termo da arte usado na biblioteca e na ciência da informação para se referir a uma subdisciplina que se envolve em uma ampla gama de tipos de pesquisa conduzida a fim de compreender a relação humana com a informação.

O interesse nesta área desenvolveu-se a partir de várias correntes. Os bibliotecários queriam entender melhor os usuários das bibliotecas, as agências governamentais queriam entender como os cientistas e engenheiros usavam as informações técnicas para promover uma absorção mais rápida de novos resultados de pesquisa e os cientistas sociais geralmente estavam interessados ​​nos usos sociais da informação em uma variedade de sentidos. Nos anos mais recentes, os estudos sociais de tecnologia da informação e informática social também têm contribuído para essa área. Dentro da biblioteconomia e da ciência da informação, essas várias correntes de pesquisa são utilizadas porque podem contribuir para uma compreensão mais rica do comportamento da informação.

O que é, então, informação? Aqui, em vez de revisar os muitos sentidos nos quais esse termo foi interpretado no campo (consulte a entrada do ELIS & quotInformações & quot), nos basearemos em um sentido do termo que é uma compreensão ampliada do conceito usado na conversação geral. Todos nós reconhecemos que as pessoas pesquisam informações sobre, digamos, a história de uma pequena cidade, a população da Turquia ou como fazer transações em moeda estrangeira online. Todos esses exemplos fazem uma correspondência razoável com o sentido geralmente entendido de informações como sendo factuais, estatísticas e / ou procedimentais.

"Informação", entretanto, é usada em um sentido mais amplo também no mundo da pesquisa de comportamento de informação. O termo geralmente é considerado para cobrir todas as instâncias em que as pessoas interagem com seu ambiente de uma forma que deixa alguma impressão sobre elas - isto é, adiciona ou altera seu armazenamento de conhecimento. Essas impressões podem incluir as mudanças emocionais que resultam da leitura de um romance ou de saber que um amigo está doente. Essas mudanças também podem refletir interações complexas onde a informação se combina com o conhecimento pré-existente para fazer novos entendimentos, ou permite que o indivíduo deduza ou induza novos pensamentos e idéias. Como sugere o conto de Hans Christian Andersen, o patinho feio não percebeu que era um cisne até que entrou em contato com eles, viu seu reflexo na água e descobriu que também era um cisne. (1)

Essas interações de informações também podem deixar um impacto negativo e pode-se ignorar, negar ou rejeitar as informações (2). (Veja também uma excelente análise inicial das relações com a informação por Atkin. (3)) Pode-se também simplesmente descobrir que nada mudou & ndash a carta de admissão à universidade ainda não chegou pelo correio. Esta notícia negativa é, naturalmente, informativa à sua própria maneira, assim como uma pessoa que ignorou uma informação, muitas vezes, de uma forma ou de outra, ainda assim a absorveu. Na verdade, provavelmente a maior quantidade de todas as informações recebidas pelos seres humanos é aquela recebida passivamente - simplesmente por estar ciente de que é absorvida no contexto da vida diária. (4)

Não é um entendimento muito amplo do comportamento informativo? Na verdade, ele não cobre todas as interações que as pessoas têm com seu ambiente? Bates argumentou:

Em comparação com outros campos das ciências sociais e comportamentais, estamos sempre procurando o fio vermelho da informação na textura social da vida das pessoas. Quando estudamos pessoas, o fazemos com o propósito de compreender a criação, a busca e o uso de informações. Não estudamos apenas as pessoas em geral. ... Na pesquisa em comunicação, um primo de nosso campo, a ênfase está no processo de comunicação e seus efeitos sobre as pessoas na ciência da informação, estudamos esse processo a serviço de transferência de informação. (5)

Bates continua fornecendo um exemplo específico:

… [E] aqui estão os cientistas sociais que estão observando pessoas fazendo trabalho colaborativo por meio de novos tipos de sistemas em rede no campo do trabalho cooperativo apoiado por computador (CSCW). O sociólogo ou psicólogo social identifica e descreve a rede de relações e a hierarquia social que se desenvolve nessas circunstâncias. …

O cientista da informação, por outro lado, segue a informação…. Esse é o fio condutor da tapeçaria social. Quando olhamos para essa hierarquia social, não estamos interessados ​​na hierarquia em si, mas, ao contrário, perguntamos como ela impede ou promove a transferência de informações. Perguntamos que tipo de informação as pessoas preferem comunicar por meio deste ou daquele novo canal de tecnologia da informação. Sempre acompanhamos as informações. (5)

Assim, o estudo do comportamento da informação pode lançar uma rede muito ampla, examinando tanto as interações individuais quanto o grupo complexo em grande escala e as interações sociais com a informação. De fato, como veremos, a variedade de contextos nos quais o comportamento da informação foi estudado demonstra essa amplitude. Mas a pesquisa do comportamento da informação não é comunicação, psicologia, educação, sociologia ou impactos sociais da pesquisa em tecnologia, embora todas essas disciplinas possam achar o trabalho interessante de descobrir. Em vez disso, a pesquisa do comportamento da informação na verdade estuda & ndash e se limita amplamente ao comportamento & # 45 relacionado à informação.

História da Pesquisa de Comportamento da Informação

Desde os primeiros dias, a biblioteconomia nos Estados Unidos tinha o compromisso de cuidar e servir os usuários das bibliotecas. No ano de fundação da biblioteconomia profissional americana, 1876, Samuel Green escreveu para encorajar os bibliotecários a "se misturarem livremente" com os usuários da biblioteca "e ajudá-los em todos os sentidos." (6) Em meados do século XX, o grande bibliotecário indiano, S.R. Ranganathan, promulgou suas Cinco Leis da Biblioteconomia, que eram muito orientadas para o usuário da biblioteca:

  1. Livros são para uso
  2. Cada leitor, seu livro
  3. Cada livro é seu leitor
  4. Economize o tempo do leitor
  5. A biblioteca é um organismo em crescimento (7)

No entanto, por muitas décadas esse compromisso permaneceu em grande parte no plano dos valores e tinha pouco mais do que dados anedóticos sobre os quais desenvolver serviços de biblioteca. Na década de 1930, a Graduate Library School da University of Chicago (8) introduziu o primeiro doutorado em biblioteconomia nos EUA. Pesquisadores sofisticados de ciências sociais, como Douglas Waples e Bernard Berelson, trouxeram suas habilidades para o campo. Waples (9) fez pesquisas sobre as preferências do leitor e Berelson, entre outras coisas, produziu um compêndio de resultados de dezenas de estudos sobre o uso de bibliotecas públicas. (10) (11)

As experiências associadas à operação da & quotBig science & quot durante a Segunda Guerra Mundial & ndash grandes projetos, como o desenvolvimento da bomba atômica & ndash, levaram os líderes governamentais a ver as vantagens de melhorar a distribuição e transferência de informações sobre novas descobertas para outros cientistas e engenheiros. Grandes conferências sobre informação científica, em 1948 e 1959, levaram a uma quantidade substancial de dinheiro sendo investida durante os anos 1950 e 1960 em pesquisas sobre como os cientistas reuniam e usavam as informações em seu trabalho de pesquisa. O principal exemplo de publicações foram os anais das duas conferências de informação científica, (12) (13) a série 21 & # 45report & quotProject on Scientific Information Exchange in Psychology & quot da American Psychological Association, (14) e o trabalho de Garvey et al. em várias disciplinas. (15) (16) Outros trabalhos iniciais influentes incluem publicações de Derek de Solla Price, (17) (18) Diana Crane, (19) e A.J. Meadows. (20) (Observação: a fim de evitar que esta longa bibliografia de entrada seja ainda mais longa, os itens referenciados são frequentemente apenas uma amostra do trabalho de uma pessoa e, quando uma série de artigos sai de um projeto, geralmente apenas o último artigo no série é referenciada.)

No início, os estudos sobre o comportamento da informação eram chamados de & quotuse studies & quot (21) estudos de & quot busca e coleta de informações, & quot ou estudos de & quot necessidades e usos da informação & quot. (22) Gradualmente, o termo "pesquisa de busca de informação" foi usado para incluir todos os tipos de pesquisa sobre a interação de pessoas com a informação.

Mais recentemente, no entanto, alguns pesquisadores começaram a sentir que a "busca de informações" sugeria apenas esforços explícitos para localizar informações e não incluía as muitas outras maneiras pelas quais as pessoas e as informações interagiam. Na década de 1990, o termo & quotocomportamento de informação & quot passou a ser amplamente utilizado para substituir & quot busca de informação. & Quot. A Velha Guarda objetou que a frase é um non sequitur & ndash informação não & quotcomporta & quot mas, eles perderam, e & quotocomportamento de informação & quot permanece o termo mais comumente usado hoje .

Durante a década de 1960, em particular, generosos financiamentos estavam disponíveis nos Estados Unidos para pesquisas em ciências sociais, e muito conhecimento, baseado em estudos extensos e bem planejados, foi desenvolvido a respeito dos aspectos sociais da comunicação científica e do uso da informação. (23) (24) (25) Também foram produzidos estudos importantes sobre o uso da informação e da biblioteca pelo público em geral (26) (27) (28) (29). O foco na sociedade em geral durante os anos 1960 e 1970 e 1970 nas políticas de identidade de raça, gênero, orientação sexual e os economicamente desfavorecidos também levou a atenção da pesquisa sendo direcionada para a busca de informações dos grupos populacionais correspondentes.

No final da década de 1960 e no início da década de 1970, esta pesquisa começou a ser ensinada em programas educacionais de biblioteca e informação na América do Norte. (30) Como os cientistas foram estudados de acordo com suas disciplinas & ndash física, biologia, etc. & ndash e muitos membros do público em geral foram estudados por suas identidades sociais & ndash os pobres, os idosos, etc. & ndash havia uma tendência para estudar informações & # 45relacionado ao comportamento, olhando para grupos desses tipos. Por exemplo, uma conferência convidada sobre "necessidades de serviços de informação da nação" foi fundada pela Comissão Nacional de Bibliotecas e Ciência da Informação dos Estados Unidos em 1973. As apresentações foram estruturadas em um formato paralelo para atender às necessidades de vários grupos, incluindo pessoas que trabalham com ciências , agricultura, negócios, trabalho, biomedicina, artes, serviços sociais, bem como crianças, os geograficamente remotos, os econômica e socialmente carentes, os institucionalizados e os deficientes físicos e mentais, entre outros. (31)

Após a atenção anterior às ciências naturais, durante a década de 1970, a atenção da pesquisa voltou-se para a transferência de informações nas ciências sociais. O financiamento de doações nos EUA diminuiu e o lugar de honra foi para a Grã-Bretanha, onde vários pesquisadores se envolveram em pesquisas criativas e reveladoras sobre a busca e uso de informações nas ciências sociais. (32) (33) (34)

Finalmente, nas décadas de 1980 e 1990, as humanidades subfinanciadas finalmente tiveram o que merecem, (35) (36) (37) (38) particularmente com o apoio de grandes instituições como o J. Paul Getty Trust. (39) Na década de 1990 foram abordados pesquisadores interdisciplinares e de estudos de área (40) Ver, especialmente Carole Palmer, como Editora de Assunto, de uma edição de Tendências da Biblioteca sobre a busca interdisciplinar de informações, (41), bem como seu livro subsequente. (42)

Nos anos 2000, Kari e Hartel fizeram um caso convincente para estudar o comportamento informativo de pessoas engajadas em atividades voltadas para a realização e auto-realização, e suas próprias pesquisas forneceram exemplos do que poderia ser aprendido ao longo dessa linha. (43)

Ao longo das décadas, diferentes quantidades de pesquisas sobre comportamento de informação também foram feitas em vários contextos profissionais, incluindo ciências da saúde, (44) direito (45) e negócios. (46) Entre as profissões, é quase certo que é nas ciências da saúde que o maior conjunto de pesquisas sobre comportamento de informação tem sido feito - provavelmente devido ao financiamento abundante - enquanto a profissão de educação, apesar da importância da busca de informações para professores, parece, misteriosamente, ter chamado muito pouca atenção. (47) (48)

Ao longo dos anos, vários modelos foram propostos para caracterizar vários aspectos do comportamento da informação. Paisley caracterizou lindamente o mundo subjetivo do cientista, como constituindo uma série de contextos e ambiente de trabalho local, especialidade de pesquisa, disciplina, mundo cultural e político mais amplo, etc. (24). Em 1981, Tom Wilson descreveu a busca de informações em geral em um modelo (49) que foi posteriormente muito amplamente usado, e também revisou uma ampla gama de modelos de comportamento de informação em 1999. (50) Belkin et al. propôs o conceito de “estado quotanómico de conhecimento”, ou ASK, (51) como caracterizando muitas necessidades de informação. Ou seja, eles argumentaram que a necessidade de informação é freqüentemente complexa e requer uma descrição extensa para cobrir todos os fatores que realmente estão em jogo nas solicitações de pessoas. O modelo de Processo de Busca de Informação de Kuhlthau & rsquos, baseado em extensa pesquisa, demonstrou quão intrincadamente a conceituação de um artigo ou projeto estava ligada a confusões e problemas na busca de informação. (52) Bates & rsquo & quotberrypicking & quot, ou seja, pegar um pouco de conhecimento aqui e ali, foi visto como uma descrição apropriada de grande parte da pesquisa humana para atender às necessidades de informação, (53) em contraste com o anterior geralmente assumido consulta simples que pode ser respondida por uma única recuperação de apenas um banco de dados.

Embora uma extensa pesquisa sobre busca de informações dentro e fora da biblioteca e da ciência da informação tenha ocorrido desde 1950, foi um artigo de Dervin e Nilan em 1986, (54) que pareceu fornecer o ímpeto para um grande aumento no interesse na disciplina de Biblioteconomia e Ciência da Informação. Os autores articularam o valor de colocar o usuário / pesquisador no centro da pesquisa e prestar muita atenção às motivações e necessidades internas do pesquisador de informações. Partindo de um interesse minoritário de relativamente poucas pessoas, a pesquisa de comportamento da informação explodiu no LIS depois que esse artigo apareceu, e os alunos de doutorado migraram para a área de assunto. Por exemplo, o número de artigos apelidados de & quotUsar estudos & quot, o termo padrão usado na base de dados de artigos da Wilson Web & rsquos Literatura da Biblioteca e Texto Completo de Informações, dobrou por ano nos cinco anos entre 1985 e 1990 & ndash de 76 para 155 & ndash, enquanto nos 18 anos subsequentes, o número anual aumentou menos de 60 por cento para 245 em 2008 (pesquisa de banco de dados do autor e rsquos). (Claro, esses resultados podem ser artefatos das práticas de indexação do publisher & rsquos, e uma exploração mais completa seria necessária para verificar essa conclusão.)

Em particular, a concepção de Dervin de "criação de sentido", o esforço das pessoas para dar sentido a muitos aspectos de suas vidas por meio da busca e uso de informações, tem sido uma força dominante em pesquisas recentes sobre comportamento informacional. (55)

Dervin rejeitou estudos anteriores com base no fato de que os estudos presumiram que o bloco de informações estava sendo jogado no balde vazio & quot & ndash, ou seja, no usuário da informação. (56) De uma só vez, essa metáfora inteligente tanto caracterizou quanto caricaturou muitas das abordagens científicas empíricas mais clássicas para a pesquisa sobre comportamento de informação e deu um impulso às técnicas e filosofias de pesquisa qualitativa. A imagem de Dervin & rsquos & quotbrick & quot foi injusta com os muitos pesquisadores que não tinham uma visão simplista da transferência de informações, incluindo muitas das pessoas mencionadas neste artigo até este ponto. (57) No entanto, sua ênfase na importância da criação de sentido para motivar a busca de informações legitimou a ênfase subsequente em técnicas qualitativas no campo e ampliou a perspectiva de toda a subdisciplina do comportamento informacional.

De fato, ao longo dos anos, uma crescente insatisfação foi expressa por alguns pesquisadores em relação à orientação anterior, seja para o indivíduo que busca informações, seja para estudar as tendências e preferências de grandes grupos sociais, como físicos ou pessoas mais velhas. Esses pesquisadores procuraram expandir a pesquisa do comportamento da informação, valendo-se de vários paradigmas teóricos de interesse nas ciências sociais, como o construtivismo social, o construcionismo social e as técnicas etnográficas. (58)

O sinal mais seguro desse interesse mais amplo veio na forma da conferência & quotInformationearch in Context (ISIC) & quot, que passou a ser apresentada a cada dois anos, principalmente na Europa, a partir de 1996. (59) Os participantes da conferência procuraram estudar o comportamento de informação de uma forma que vai além dos projetos de pesquisa tradicionais. Eles argumentam que o contexto deve ser entendido em um sentido muito mais completo. Eles defendem um estudo rico, detalhado e qualitativo de situações e contextos específicos, a fim de compreender as formas muito diferenciadas pelas quais as pessoas podem receber e moldar informações.

Eles se baseiam em muitas teorias e modelos relacionados com informações diferentes, (60) bem como nas muitas variedades de perspectivas metateóricas e filosóficas que se tornaram populares nas ciências sociais e humanas. (61) Ver, como exemplos dessas abordagens mais recentes, a abordagem da teoria fundamentada de Ellis & rsquo, (62) Análise do discurso de Talja & rsquos da cultura da música em relação às bibliotecas, (63) aplicação Xu & rsquos da teoria da atividade para recuperação de informação interativa, (64) Reddy e Jansen & rsquos estudo etnográfico do comportamento colaborativo de informação na saúde, (65) Limberg & rsquos (66) e Ford & rsquos (67) (68) uso da teoria educacional, e Srinivasan e Pyati & rsquos reexame crítico de ambientes de informação para grupos diaspóricos. (69)

Ao mesmo tempo, as pesquisas baseadas em outras metodologias mais clássicas da ciência e da engenharia não desapareceram. Consulte o uso de Fidel e Pejtersen & rsquos da Estrutura de Análise do Trabalho Cognitivo, (70) Análise de Sandstrom e Sandstrom & rsquos dos métodos de antropologia científica aplicada em biblioteconomia e ciência da informação, (71) Nicholas et al. & Rsquos estudo de busca de informações online por meio de análise de log de transações , (72) e até mesmo o uso de Bates & rsquo de conceitos biológicos e evolutivos em seu trabalho recente sobre informação (73) e navegação. (74)

Talvez o maior sinal de maturidade do campo da pesquisa do comportamento da informação tenha surgido com a publicação & ndash finalmente! & ndash do primeiro livro abordando de forma abrangente a busca de informações, por Donald Case, em 2002, com uma segunda edição em 2007. (75)

A popularidade das conferências ISIC demonstra a recente eflorescência da pesquisa de comportamento de informação qualitativa além das fronteiras da cultura de pesquisa (às vezes autoabsorvida) dos Estados Unidos. Acadêmicos do Reino Unido (Tom Wilson, David Ellis, Nigel Ford, Elizabeth Davenport), Irlanda (Crystal Fulton), Escandinávia (Louise Limberg, Olof Sundin, Annelise Mark Pejtersen) e Finlândia (Pertti Vakkari, Reijo Savolainen, Sanna Talja, Jannica Heinström) apresentaram e publicaram no ISIC e em outros lugares. Pesquisadores australianos (Kirsty Williamson, Theresa Anderson) e canadenses (Heidi Julien, Karen Fisher, Gloria Leckie, Lynne McKechnie, Pam McKenzie, Roma Harris, Chun Wei Choo) também têm sido muito ativos nos últimos anos.

Recentemente, Savolainen pode ter marcado o início de uma nova fase na pesquisa da informação quando ele pediu que a pesquisa qualitativa sobre o comportamento da informação fosse chamada de estudo de "prática da informação". (76) Ele argumentou que o conceito de "comportamento da informação" está principalmente associado a o ponto de vista cognitivo, enquanto a & quotprática da informação é principalmente inspirada nas idéias do construtivismo social. & quot (77)

Os conceitos de comportamento informativo e prática informacional parecem referir-se às maneiras pelas quais as pessoas & lsquodeal com a informação. & Rsquo A principal diferença é que, dentro do discurso sobre o comportamento informativo, o & lsquodidato com a informação & rsquo é visto principalmente como desencadeado por necessidades e motivos, enquanto o discurso sobre a prática informacional acentua a continuidade e habitualização de atividades afetadas e moldadas por fatores sociais e culturais…. (78)

Nos últimos anos, também houve um Grupo de Interesse Especial sobre Comportamento da Informação muito ativo, fundado por Barbara Wildemuth e Karen Fisher, entre outras, na Sociedade Americana de Ciência e Tecnologia da Informação (SIG-USE), que realizou um número de pré-conferências e sessões de conferências, e ofereceu prêmios para pesquisas na área.

Busca de informação vs. Busca de informação

A discussão acima abordou pesquisas sobre como as pessoas interagem com as informações, como e quando buscam informações e que uso fazem delas. Mas deve ser entendido que ao longo deste período de tempo um corpo paralelo de pesquisa e aplicação prática estava continuando que abordava as especificidades de o ato de pesquisar a si mesmo. Ou seja, ao trabalhar com recursos em papel e online, muitos problemas foram encontrados e habilidades necessárias para ter sucesso nos atos específicos associados à localização de informações em um recurso de papel ou online. Os artigos de Bates & rsquo sobre táticas de busca de informações e técnicas de busca (79) (80) promoveram uma maior atenção às complexidades de identificar fontes e trabalhar um caminho através de recursos para localizar as informações desejadas. Seguiu-se uma longa linha de pesquisa que abordou o sucesso da pesquisa e recursos de design desejáveis ​​em sistemas de informação para promover a facilidade de uso (81) (82) (83) (84) (85) (Veja também a entrada do ELIS & quotInformation Searching and Search Models. & Quot. ) Mesmo a navegação, normalmente vista como o método mais desestruturado de busca de informações, mereceu considerável atenção (74). (86) (87)

Papel da Tecnologia na Pesquisa de Comportamento da Informação

A fim de simplificar a linha narrativa, a discussão acima fez pouca menção ao papel da tecnologia na busca de informação e na pesquisa em busca de informação. Mas, na verdade, as mudanças extraordinárias na tecnologia da informação (TI) nos últimos 50 & # 4560 anos significaram que uma grande parte da pesquisa do comportamento da informação também se preocupou com os impactos e reações aos tipos de interações que as pessoas experimentam ao usar novos tecnologias para encontrar e comunicar informações.

O foco nos impactos e nas funções da TI no comportamento da informação tem se entrelaçado em maior ou menor grau com a pesquisa do comportamento da informação ao longo dessas décadas. Os primeiros estudos consideraram um ambiente bastante estável, baseado principalmente em papel, como garantido. Na verdade, a pesquisa de Garvey e rsquos (23) tornou saliente, talvez pela primeira vez para muitos leitores de seu trabalho, o enorme e complexo ciclo de publicação científica, desde a apresentação verbal inicial em palestras até apresentações em conferências, relatórios resumidos, publicação em periódicos, revisões anuais e, finalmente, incorporação dos resultados científicos ao cânone estabelecido nos livros didáticos.

Mas a consciência da complexidade da produção e publicação da ciência logo foi acompanhada por esforços para melhorar, especialmente para acelerar, a coleta, armazenamento, organização e disseminação dessa informação.

Na verdade, toda a disciplina da ciência da informação tem sido, em certo sentido, a história da absorção sucessiva de uma longa série de inovações de TI, seguida, em cada caso, por pesquisas sobre os impactos dessas inovações e esforços para melhorar o acesso a informações por meio do design otimizado dessas inovações. Com a empolgação gerada por cada nova tecnologia, os comportamentos e reações humanas subjacentes relativamente estáveis ​​às vezes eram esquecidos, e a nova tecnologia, em vez disso, vista como a fonte de um cenário de busca de informações totalmente novo. Uma coisa que sabemos agora, no entanto, depois de muitas pesquisas sobre essas ondas sucessivas de nova tecnologia, é que as propensões humanas subjacentes em relação à informação surgem repetidamente, à medida que cada nova tecnologia se torna familiar e seu uso é uma segunda natureza. Freqüentemente, no final das contas, as novas tecnologias oferecem velocidade e facilidade de uso, ao mesmo tempo que reproduzem estruturas sociais e interações anteriores.

Sabemos, por exemplo, que as pessoas estão dispostas a comprometer muito pouca energia e esforço na busca de informações, em contraste, digamos, com a busca de uma fortuna, uma família ou uma reputação. Na verdade, a popularidade verdadeiramente explosiva da World Wide Web como uma fonte de informação pode ser devido ao fato de que o nível de esforço que o pesquisador deve se empenhar para encontrar uma resposta a uma pergunta na Web é, finalmente, tão pequeno quanto escorregar sob o nível mínimo de (mínimo) esforço que parece "natural" na busca de informações. A maioria das informações que as pessoas buscam ansiosamente online já estava disponível em sua biblioteca pública ou acadêmica local, mas o esforço necessário para localizar essas informações foi visto como excessivo na grande maioria dos casos.

No restante desta seção, seguiremos várias inovações de TI e consideraremos seu impacto na pesquisa do comportamento da informação.

A primeira grande tecnologia nos tempos modernos a afetar a busca de informações foi o computador. Inicialmente, seu uso para sistemas de informação de biblioteca foi limitado e computadores foram usados ​​para capturar versões legíveis por máquina de registros de catálogo de biblioteca (registros de & quotMARC & quot), o que, por sua vez, permitiu a publicação de catálogos de livros impressos produzidos por computador & # 45 em & # 45. Isso foi seguido, em uma curta sucessão, pelos tão chamados & # 45chamados & quotCOM cats & quot, isto é, catálogos de microfichas de computador, que podiam atualizar catálogos de livros entre publicações de edições em papel. (88)

Será esquecido hoje, que na era dos catálogos de fichas, enquanto em uma biblioteca, não se podia acessar o catálogo de qualquer outro ramo da biblioteca acadêmica ou pública, ou de qualquer outra biblioteca, quanto a isso. Em bibliotecas acadêmicas, uma cópia abrangente de todos os materiais do campus estava geralmente disponível apenas na biblioteca principal. Disseminar várias cópias do conjunto completo de registros da biblioteca por meio de catálogos de livros e COMcats em bibliotecas de filiais foi uma inovação significativa que economizou tempo.

Essas inovações de catálogo durante o final dos anos 1960 e 1970 foram seguidas por uma verdadeira revolução na acessibilidade do catálogo - o catálogo online, que foi desenvolvido no início dos anos 1980. Estes constituíram os primeiros sistemas de pesquisa de informações para o usuário amplamente disponíveis e muito se aprendeu sobre como pessoas não treinadas tiveram e não tiveram sucesso nesta forma de pesquisa online. Essas inovações de catálogo durante o final dos anos 1960 e 1970 foram seguidas por uma verdadeira revolução no catálogo acessibilidade & ndash o catálogo online, que foi desenvolvido no início de 1980. Estes constituíram os primeiros sistemas de busca de informações para o usuário amplamente & # 45disponíveis & # 45, e muito se aprendeu sobre como pessoas não treinadas conseguiam e não tinham sucesso nessa forma de busca online. (89) (90)

Por várias razões, a estrutura do catálogo de fichas não poderia ser simplesmente traduzida para o formato online. Questões de redesenho do acesso ao catálogo no novo contexto e o desenvolvimento de projetos de sistema novos e mais rápidos para melhorar o acesso ocuparam muitos na pesquisa de LIS nos próximos 10-15 anos. (91) (92), (93) (Veja também a entrada do ELIS & quotOnline Catalog Subject Searching. & Quot)

Nesse ínterim, (pelo menos) quatro outras revoluções relacionadas à informação sobrepostas estavam ocupando o campo também. A primeira revolução ocorreu na área de recuperação de informação, onde várias formas de indexação e recuperação automática foram experimentadas ao longo de décadas a partir da década de 1950, melhorando gradualmente a velocidade e eficácia dos algoritmos de recuperação e classificação. (94) (95) Na década de 1990, os motores de busca, como o Alta Vista e o Google, utilizaram essas técnicas de recuperação para projetar seus sistemas web.

Em segundo lugar, no início dos anos 1970, a pesquisa de banco de dados online tornou-se praticável por meio de pesquisas em grandes bancos de dados em terminais & quotdumb & quot recebendo e enviando dados por fios telefônicos. A & quot Busca online & quot conforme entendida e implementada pelos fornecedores de banco de dados, era uma habilidade complexa que exigia um treinamento considerável para ter um bom desempenho. Ensinar essas habilidades tornou-se uma parte importante da educação LIS e atraiu muito interesse de pesquisa também. Esse tipo de pesquisa exigia uma combinação de dons que nem todos têm, e resultaram em numerosos estudos de comportamento de pesquisa online (82). (96) (97)

A terceira revolução foi o desenvolvimento da Internet e da World Wide Web, que possibilitou o acesso à informação em todo o mundo a partir de qualquer lugar do mundo. Ainda estamos trabalhando nos muitos impactos e implicações dessa capacidade para todas as tecnologias de informação e fontes de informação anteriores. (98), (99), (100)

A quarta revolução ocorreu com o amplo interesse na criação de bibliotecas digitais de todos os tipos de material textual e de imagem & ndash e, às vezes, portais online para acessar esses recursos. A Iniciativa de Bibliotecas Digitais na década de 1990 marcou o momento em que, finalmente, quantias verdadeiramente substanciais de dinheiro para pesquisa entraram no campo da ciência da informação. Ann Bishop e seus colegas abordaram em livro os fatores sociotécnicos do uso da biblioteca digital. (101) A nova capacidade de armazenar e acessar facilmente corpos de informação antes inimaginavelmente grandes em bibliotecas digitais levou a experimentos inovadores no armazenamento e uso de materiais de recursos primários. Estudos exemplificativos são aqueles com crianças que usam materiais arquivísticos primários, (102) usos de textos da área de clássicos em uma biblioteca digital, (103) e uso de um portal médico. (104)

Durante a década de 1970 até o presente, muitos estudos sobre o comportamento da informação envolveram, em maior ou menor grau, pesquisas sobre o uso e o sucesso das pessoas com essas inovações no acesso à informação. No geral, mais pesquisas comportamentais foram feitas nas áreas de catálogos online e pesquisa de banco de dados online do que na recuperação de informações.Por muito tempo, os pesquisadores de RI não foram particularmente receptivos ou interessados ​​no lado humano da equação, embora na década de 1990 tenham percebido que as pessoas também precisavam de atenção no esforço geral para melhorar a recuperação. Veja, por exemplo, as ênfases contrastantes nas duas entradas desta enciclopédia por Salton (& quotSMART System: 1961-1976 & quot) e Järvelin e Ingwersen (& quotUser-Oriented and Cognitive Models of Information Retrieval & quot).

Com o desenvolvimento da interação frequente com microcomputadores no início dos anos 1980, o campo já próspero da pesquisa de interação humana com computadores, ou HCI, explodiu e se tornou um campo ainda maior. HCI prestou pouca atenção à pesquisa de LIS, no entanto, e LIS prestou pouca atenção à pesquisa de HCI, provavelmente em detrimento de ambos os campos. No entanto, pode ter havido boas razões para essa indiferença mútua. As circunstâncias específicas da necessidade e busca de informações não são bem compreendidas, na maioria das vezes, fora do LIS, e requerem a atenção concentrada dos pesquisadores do LIS. Ao mesmo tempo, os pesquisadores de HCI estavam trabalhando para descobrir os princípios gerais aplicáveis ​​a todos os acessos on-line e por computador e, portanto, tendiam a ignorar as características distintivas de vários campos de "aplicação", incluindo a busca de informações. (Consulte o artigo do ELIS & quotHuman & # 45Computer Interaction for Information Retrieval. & Quot)

Nesta enciclopédia, Diane Nahl & rsquos dois artigos sobre os primeiros e recentes & quotUser & # 45centered design & quot, bem como artigos de Elaine Toms (& quotUser & # 45Centered Design of Information Systems & quot) e Judith Weedman (& quotDesign Science in the Information Sciences & quot) endereço, em muito maior detalhe, os esforços e resultados nesta área na interseção da tecnologia da informação e o estudo do comportamento da informação.

Variedade de tópicos de pesquisa de comportamento de informação

O que aprendemos ao longo dos anos com o estudo do comportamento de busca de informações? Esta é uma pergunta difícil de responder resumidamente, para dizer o mínimo, mas uma descrição da sequência de tópicos de pesquisa de interesse ao longo dos anos pode dar uma dica da compreensão crescente ao longo do tempo da relação humana com a informação. O que se segue é uma mera amostra.

Nos anos 1940 e 1950 e 1950, a busca e coleta de informações tendiam a ser vistas implicitamente como o estudo do uso de várias formas de literatura e livros, periódicos, manuais, etc. e de vários tipos de instituições e seus serviços. Quantos livros circularam, quantas perguntas de referência foram feitas, quantas pessoas de quais camadas econômicas usaram a biblioteca pública, e assim por diante (ver (10)).

Na década de 1960 e além, estudos de busca e uso de informação pelo público em geral abriram a pesquisa para incorporar muitas fontes de informação, das quais a biblioteca era apenas uma. (26) (105) A primeira surpresa foi descobrir quanta informação & ndash em contextos pessoais e profissionais & ndash as pessoas recebiam de amigos e colegas. Em um estudo que examinou como os cientistas descobriram as coisas por acaso, Menzel descobriu que outros cientistas eram imensamente importantes nesse processo. (106) De fato, em um grande número de estudos, a preferência humana em obter informações de outras pessoas foi amplamente demonstrada.

Desde o início, o domínio do "princípio do mínimo esforço" na busca de informação humana foi demonstrado continuamente (25). Pode não parecer surpreendente que as pessoas tentem minimizar o esforço em encontrar informações, mas a pesquisa demonstrou que a facilidade de acesso e de uso são mais importantes para as pessoas do que a qualidade das informações que encontram. As pessoas têm uma crença (às vezes injustificada) em sua capacidade de filtrar as informações boas e válidas das com defeito, daí sua tendência a pesquisar insuficientemente para encontrar as informações de mais alta qualidade disponíveis.

Além disso, a busca de informações costuma ser totalmente altruísta. As pessoas estão tentando resolver problemas em suas vidas, e não "buscar informações". Atividades que envolvem a busca de informações raramente são diferenciadas de outras ações realizadas para resolver problemas. Um bom desenho de pesquisa para o estudo da busca de informação deve reconhecer essa realidade, perguntar às pessoas o que elas têm feito ultimamente na busca de informação não é, portanto, a maneira de obter dados com alta validade interna, via de regra. Dervin enfatizou esse ponto repetidamente e com perspicácia. Para um excelente exemplo de sua técnica de pesquisa, consulte (107).

Assim, como regra, as pessoas & ndash até mesmo o doutorado. estudiosos & ndash desenvolvem as habilidades de pesquisa que possuem incidentalmente em seus esforços primários de pesquisa ou solução de problemas, e muitas vezes falham em desenvolver um repertório consciente de habilidades e técnicas de pesquisa para ajudá-los em estágios difíceis. Particularmente entre os estudantes universitários, o desconforto em relação à pesquisa na biblioteca foi considerado grave o suficiente para merecer o termo & quot ansiedade da biblioteca & quot, e uma série de estudos foram feitos sobre este tópico (consulte a entrada do ELIS & quotAnsiedade da biblioteca. & Quot) Junto com as evidências do aluno dificuldades com as bibliotecas, uma grande literatura foi desenvolvida sobre os objetivos e técnicas de ensino de & quoteducação informativa, & quot, ou seja, a capacidade de encontrar e avaliar eficazmente as informações desejadas (consulte as entradas do ELIS & quotLiteracia da informação & quot e & quotInstrução da literacia da informação & quot). sob & # 45utilizam os recursos disponíveis e muitas vezes são bastante ineficientes em encontrar o que encontram.

No estudo de várias disciplinas acadêmicas, a grande atenção na década de 1960 à rica complexidade da cultura da ciência permitiu uma análise mais sutil da busca de informações em todas as disciplinas acadêmicas estudadas da década de 1970 até os dias atuais. Ver, por exemplo, Patrick Wilson sobre o conceito de "autoridade cognitiva", (108) Julie Hurd sobre as implicações dos padrões de uso da informação para projeto de biblioteca, (109) Paisley sobre "informação e trabalho", (110) Robert Taylor sobre ambientes de uso de informação, & quot (111) Cronin sobre faculdades invisíveis (isto é, grupos informais de pesquisadores com interesses compartilhados), (112) o modelo de Leckie et al. de busca de informações nas profissões, (113) e Budd (114) e Bates (115) comparando as culturas da ciência e das humanidades. Na área menos estudada de recursos de arquivo, Barbara Orbach (116) e Wendy Duff e Catherine Johnson (117) forneceram descrições perspicazes do uso de materiais de arquivo histórico.

Durante os anos 1980 e 1990, vários pesquisadores aprofundaram a compreensão de vários aspectos do comportamento da informação, explorando questões e áreas anteriormente não tão bem compreendidas. Elfreda Chatman olhou para os ambientes de informação de zeladores, mulheres em uma casa de repouso e prisioneiros. (118) (119) (120) Cheryl Metoyer & # 45Duran aplicou o conceito de gatekeeping a cinco grupos minoritários no sul da Califórnia e desenvolveu entendimentos sofisticados (e às vezes contra & # 45intuitivos) sobre o fluxo de informações dentro das comunidades minoritárias, e entre elas e as maiores sociedade. (121) O desafio de estudar grupos e domínios não convencionais estendeu-se até mesmo a mulheres abusadas (122) e crianças vítimas de abuso. (123)

Carol Kuhlthau é outra pesquisadora que teve grande influência no mundo do comportamento informacional. Ela desenvolveu um modelo de busca de informação do aluno, que ela refinou ao longo de vários estudos que são, eles próprios, modelos da arte da pesquisa. Seu modelo vai contra muitas suposições tanto em educação quanto em biblioteconomia e ciência da informação sobre como as pessoas lidam com a pesquisa de um artigo ou projeto, e como essa experiência pode ser substancialmente melhorada em relação às abordagens anteriores. (124) Especificamente, ela descobriu que o processo combinado de pesquisar e escrever um artigo é complexo e difícil para a maioria das pessoas & ndash, de fato, a pesquisa em biblioteca está inextricavelmente ligada à compreensão e formulação gradual da tese do artigo. Conseqüentemente, a simples ideia de & quotpegar um tópico & quot, como pegar uma maçã de uma árvore, e então ir pesquisá-la na biblioteca, não é como o processo pode ou deve ser esperado que prossiga. No entanto, gerações de professores e professores deixaram os alunos se debatendo e frustrados enquanto se moviam, essencialmente sem orientação, por meio desse processo central na redação de papel.

O modelo de David Ellis com base empírica de ações comuns associadas à busca de informações acadêmicas (125) também foi influente, estimulando vários estudos de seguimento para testar atividades semelhantes no trabalho de pessoas em outras circunstâncias. E, é claro, o conceito de & quotsensemaking & quot de Brenda Dervin & rsquos como uma motivação para a busca de informações constituiu o modelo subjacente para muitas pesquisas de comportamento de informação (55).

Nos anos 1990 e 2000 e 2000, junto com o crescimento da comunidade ISIC, os pesquisadores expandiram sua visão sobre o comportamento de informação ao incorporar todo o ambiente - físico, social e tecnológico - no estudo das interações das pessoas com a informação. O contexto social e a situação social foram reconhecidos como essenciais para a compreensão da busca de informações. (126) (127) Karen Fisher (nee Pettigrew) desenvolveu o conceito de "bases de informação", a criação conjunta de ambientes sociais pelas pessoas para compartilhar conversas e informações. (128) Exemplos disciplinares dessas análises ricas incluem ciência (42) e negócios. (129)

Vários estudos recentes demonstraram abordagens particularmente criativas para o estudo da busca de informações por crianças, tradicionalmente uma área de pesquisa pouco povoada. Virginia Walter demonstrou que as necessidades de informação das crianças eram imensas e não se limitavam de forma alguma aos pedidos feitos aos bibliotecários das escolas! (130) Joanne Silverstein estudou formas não convencionais de uso de informações, (131) e Ciaran Trace estudou a criação e uso de informações informais por crianças. (132)

Durante as últimas décadas, também se desenvolveu uma compreensão mais sofisticada dos gêneros da informação e das maneiras como são moldados pela prática. Em um estudo particularmente elegante, Kling & amp McKim mostraram como as práticas de informações sociais pré-existentes moldaram o design do suporte de informações online pós-Web em três disciplinas científicas. (133) Peiling Wang estudou no nível micro como os cientistas realmente fazem uso e subsequentemente citam outra literatura no curso de suas pesquisas. (134) Ann Bishop (135) e Lisa Covi (136) estudaram de perto as interações entre as pessoas e a estrutura e os gêneros da informação.

A pesquisa do comportamento da informação cresceu imensamente desde seu início disperso no início do século XX. Agora temos uma compreensão muito mais profunda e menos simplista de como as pessoas interagem com as informações. Compreendemos melhor o comportamento da informação em contextos sociais e integrados com práticas e valores culturais. A complexidade adicional da busca de informações por meio do uso de várias tecnologias e gêneros está sendo melhor compreendida, embora haja muito mais a ser estudado. Na verdade, enquanto escrevo, cerca de seis bilhões de pessoas estão interagindo com informações em todo o mundo, baseando-se em comportamentos cognitivos e evolutivamente moldados, na formação social e nas expectativas ambientais, e interagindo com todas as tecnologias da informação, desde o livro até o portátil sem fio & quotsmartphone. & Quot. é inimaginavelmente muito mais para aprender sobre o comportamento informativo.

O estado de nosso entendimento atual sobre esses tópicos é revisado em mais de 30 artigos nesta enciclopédia. Veja, especialmente, a seção intitulada & quotPessoas que usam recursos culturais & quot na lista de conteúdo temático da enciclopédia.

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Mudanças conceituais em ecologia

A conservação baseada na comunidade surgiu em um momento em que a ciência da ecologia e os vários campos da ecologia aplicada parecem estar no meio de três mudanças conceituais: uma mudança do reducionismo para uma visão sistêmica do mundo, uma mudança para incluir os humanos na o ecossistema, e uma mudança de uma abordagem baseada em especialistas para a conservação e gestão participativa (Levin 1999 Bradshaw & Bekoff 2001 Ludwig 2001). Eu amplio cada um.

Visão dos Sistemas do Ambiente

Um sistema adaptativo complexo freqüentemente possui uma série de atributos não observados em sistemas simples, incluindo não linearidade, incerteza, emergência, escala e auto-organização (Levin 1999 Gunderson & Holling 2002). Essas características de sistemas complexos têm uma série de implicações importantes para a conservação e gestão ambiental, como pode ser visto a partir da consideração da não linearidade e da escala.

A questão da não linearidade surge com relação às instituições de gestão. A ênfase mais antiga e convencional em instituições centralizadas e gerenciamento de recursos de comando e controle é baseada no pensamento linear de causa e efeito e em visões mecanicistas da natureza. Seu objetivo é reduzir a variação natural em um esforço para tornar o ecossistema mais produtivo, previsível e controlável. Mas a redução da amplitude de variação natural é o próprio processo que pode levar a uma perda de resiliência em um sistema, deixando-o mais suscetível a crises (Holling & Meffe 1996). A não linearidade também é um problema com relação a relacionamentos e processos específicos. Os efeitos não lineares foram documentados na biologia da conservação - por exemplo, nas interações de elefantes e pessoas. Os dois coexistem até um certo limite de densidade populacional humana, além do qual os elefantes desaparecem (Hoare & du Toit 1999).

A questão da escala tem implicações para a correspondência entre instituições e ecossistemas e para as perspectivas que podem ser sustentadas por diferentes agentes. Pegue a questão da correspondência. Um determinado problema de conservação pode ser gerenciado por uma agência centralizada ou existem estruturas de governança mais apropriadas nas quais a escala da instituição de gestão é compatível com a escala do ecossistema? Freqüentemente, os tipos de gerenciamento de tamanho único ignoram os problemas de escala. Essas incompatibilidades de escala podem ser uma das principais razões para o fracasso dos regimes de gestão ambiental (Folke et al. 2002).

Um dos insights do pensamento complexo é que uma multiplicidade de escalas impede que haja uma perspectiva “correta” em um sistema complexo. Os fenômenos em cada nível da escala tendem a ter suas próprias propriedades emergentes. O sistema deve ser analisado simultaneamente em diferentes escalas. Na conservação da biodiversidade, por exemplo, diferentes grupos de conservacionistas se concentram em diferentes níveis de organização biológica: eles podem usar diferentes abordagens e princípios de pesquisa nos níveis genético, de espécie e de paisagem. Todos esses níveis são o nível “correto” a ser considerado ao mesmo tempo. Da mesma forma, vários agentes ou atores podem ter perspectivas diferentes, mas igualmente válidas, sobre um problema de conservação. Redford e Sanderson (2000: 1364) aludem a este fenômeno: “eles [povos da floresta] podem falar por seus versão de uma floresta, mas eles não falam pela floresta nós deseja conservar ”(grifo nosso).

Incluindo Humanos no Ecossistema: Sistemas Sócio-Ecológicos

Há um consenso geral de que não podemos nos dar ao luxo de considerar os humanos separadamente da natureza, especialmente no mundo fortemente dominado por humanos de hoje (Kates et al. 2001 Gunderson & Holling 2002). Tornou-se cada vez mais importante incorporar as interações dinâmicas entre sociedades e sistemas naturais, em vez de ver as pessoas apenas como "gerentes" ou "estressores". Há pouco acordo, entretanto, sobre como isso pode ser realizado, conceitual ou metodologicamente.

Em nosso trabalho, usamos o termo sistema sócio-ecológico para se referir ao conceito integrado de humanos na natureza (Berkes & Folke 1998 Berkes et al. 2003). Vários termos diferentes são usados ​​para denotar a ideia dos humanos como parte dos ecossistemas. Um deles é a perspectiva de habitação de Ingold (2000), que se refere ao “... engajamento prático dos humanos com outros do ecossistema habitado”. Este compromisso prático, construindo conhecimento e relações ecológicas, é a base para colocar os humanos de volta no ecossistema. Envolve as “habilidades, sensibilidades e orientações que se desenvolveram através de uma longa experiência de conduzir a vida em um determinado ambiente” (Ingold 2000: 25).

O sistema socioecológico tem muitos níveis. Os vínculos entre os sistemas sociais e ambientais são diferentes no nível da comunidade e no nível do estado-nação. Por exemplo, o livro de Gibson de 1999, Políticos e caçadores furtivos, trata da economia política da conservação em quatro países africanos.Mostra que as forças que operam no nível do estado-nação (muitas delas relacionadas às peculiaridades dos governos pós-coloniais) são bastante diferentes daquelas nos níveis de região e comunidade.

Colocar os humanos de volta no ecossistema requer o uso de todas as fontes possíveis de conhecimento ecológico e compreensão, conforme possa estar disponível. Usar o conhecimento e as perspectivas do nível da comunidade pode ajudar a construir uma base de informações mais completa do que a disponível apenas em estudos científicos (Berkes et al. 2000). A parceria de comunidades locais com cientistas não é um fenômeno incomum. Os detalhes dessa colaboração em pesquisa e seus resultados positivos para o manejo do ecossistema foram documentados, por exemplo, por Olsson e Folke (2001), da Suécia e por Blann et al. (2003) de Minnesota (EUA).

Uma palavra de cautela é apropriada aqui. O termo comunidade na conservação baseada na comunidade é um glamour para um fenômeno complexo porque os sistemas sociais são multiescala e o termo comunidade esconde uma grande complexidade. As “imagens idealizadas de fontes de autoridade localizadas, coerentes e de longa data ligadas ao que se presume serem regimes de gestão de recursos intrinsecamente sustentáveis” (Brosius et al. 1998: 165) são apenas isso - idealizadas. Como muitos conservacionistas sabem, muitas vezes é difícil encontrar um grupo social coeso com quem trabalhar no campo. As comunidades são evasivas e mudam constantemente. Uma comunidade não é um grupo de pessoas estático e isolado. Em vez disso, é mais útil pensar nas comunidades como unidades ou redes sociais e políticas multidimensionais, em várias escalas, que mudam ao longo do tempo (Carlsson 2000).

Portanto, é mais produtivo focar não nas comunidades, mas nas instituições, definidas como o conjunto de regras realmente usadas, as regras de trabalho ou em uso (Ostrom, 1990). As instituições são restrições concebidas humanamente que estruturam a interação humana, compostas de restrições formais (regras, leis, constituições), restrições informais (normas de comportamento, convenções e códigos de conduta autoimpostos) e suas características de aplicação. Eu examinei especificamente as instituições que fazem a mediação entre os sistemas sociais e ecológicos (Berkes & Folke 1998) e me concentrei na dinâmica dessas instituições: sua renovação e reorganização, aprendizado e adaptação e capacidade de lidar com a mudança (Berkes et al. 2003 )

Fim do gerenciamento pela abordagem baseada em especialistas?

Muitos de nossos problemas ambientais, incluindo aqueles relacionados à conservação, não se prestam à análise pela abordagem convencional e racional de definir o problema, coletar dados, analisar dados e tomar decisões com base nos resultados. Há muitas incertezas que as metas continuam mudando e os problemas devem ser redefinidos (Kates et al. 2001).

Isso cria uma classe de problemas que Ludwig (2001) e outros chamaram de "problemas perversos", aqueles sem "formulação definitiva, nenhuma regra de parada e nenhum teste para uma solução", problemas que não podem ser separados de questões de valores, equidade e justiça social. Ludwig (2001) argumenta que onde não há objetivos claramente definidos e onde há abordagens diversas e mutuamente contraditórias, a noção de um especialista objetivo e desinteressado não faz mais sentido. Conseqüentemente, um novo tipo de abordagem para ciência e gestão deve ser criado por meio de um processo pelo qual pesquisadores e partes interessadas interagem para definir questões importantes, objetivos de estudo, evidências relevantes e formas convincentes de argumentação. Esse tipo de pesquisa, referido por Kates et al. (2001) como ciência da sustentabilidade, requer modelos baseados em lugares, porque a compreensão da interação dinâmica entre natureza e sociedade requer estudos de caso situados em lugares específicos.

Para lidar com as implicações de sistemas complexos, parcerias de trabalho podem ser construídas entre gerentes e usuários de recursos. Isso é feito, por exemplo, na gestão adaptativa, que reconhece, como ponto de partida, que as informações nunca serão perfeitas (Holling 2001). O uso de informações imperfeitas para gerenciamento exige uma estreita cooperação e compartilhamento de riscos entre a agência de gerenciamento e a população local. Tal processo requer colaboração, transparência e responsabilidade para que um ambiente de aprendizagem possa ser criado e a prática possa se basear na experiência. Essa abordagem, trazendo a comunidade ativamente para o processo de gerenciamento, é fundamentalmente diferente do estilo de comando e controle.

Essas três mudanças conceituais na ecologia - em direção a uma visão sistêmica, inclusão de humanos no ecossistema e gestão por abordagens participativas - estão relacionadas. Todos eles pertencem a uma compreensão emergente dos ecossistemas como sistemas adaptativos complexos nos quais as sociedades humanas são necessariamente uma parte integrante. Podemos abandonar os pressupostos iluministas de previsibilidade e controle; devemos pelo menos ser muito céticos em relação a eles. Precisamos reconhecer os limites da experiência e as vantagens da conservação e gestão participativas. Junto com a ciência biológica convencional da conservação, existe uma ciência social emergente da conservação que pode fornecer uma compreensão mais matizada dos sistemas sociais. Para avançar em direção a uma ciência interdisciplinar da conservação, precisamos aprender com as lições que surgem de vários novos campos interdisciplinares.


Por que a economia comportamental precisa de biologia comportamental

Após meu primeiro ano sabático - um período de dois anos como burocrata federal em Washington, DC - retomei minhas funções de professor no departamento de economia de Cornell no outono de 1980. Pouco depois, conheci Richard Thaler, que havia começado a ensinar economia no escola de negócios da universidade enquanto eu estava fora. Ao longo dos próximos anos, ele e eu passamos longas horas conversando sobre como nossas próprias observações sobre o comportamento das pessoas estavam frequentemente em conflito com as previsões da teoria econômica padrão.

Thaler havia passado seu primeiro ano sabático recente trabalhando com os psicólogos israelenses Daniel Kahneman e Amos Tversky, ambos renomados por seu trabalho pioneiro sobre erros cognitivos sistemáticos. O artigo de Thaler de 1980, "Rumo a uma Teoria Positiva da Escolha do Consumidor" 1, que se baseou nesse trabalho, é agora amplamente visto como o jornal que lançou a economia comportamental, um novo campo vibrante que se concentrou amplamente na interseção da psicologia cognitiva e da economia. Em outubro de 2017, Thaler recebeu o Prêmio Nobel de Economia em reconhecimento a esse trabalho.

Em 1983, ministrei o primeiro curso de graduação oferecido em economia comportamental. Como poucos alunos já tinham ouvido o termo, meu primeiro desafio foi inventar um título de curso que pudesse atrair alguns para se inscrever. No final, decidi chamá-la de “Partidas da Escolha Racional” (decisão da qual me arrependi mais tarde, porque desencadeou debates infrutíferos sobre o significado da racionalidade). Naturalmente, não havia um currículo padrão na época. Depois de muita deliberação, decidi cobrir o material sob dois grandes títulos: “Saídas da Escolha Racional com Arrependimento” e “Saídas da Escolha Racional sem Arrependimento”.

No primeiro título, listei estudos que documentam os muitos erros cognitivos sistemáticos aos quais a maioria de nós está sujeita. Por exemplo, embora os modelos de escolha racional padrão digam que as pessoas irão ignorar os custos irrecuperáveis ​​(custos que estão além da recuperação no momento da decisão), esses custos freqüentemente influenciam as escolhas de maneiras evidentes. Em um dos exemplos famosos de Thaler, você está prestes a partir para um evento esportivo em uma arena a 50 milhas de distância quando uma tempestade de neve inesperadamente forte começa. Se sua passagem não for reembolsável, sua decisão de ficar em casa não deve ser influenciada pelo valor que você pagou por ela. No entanto, um fã que pagou US $ 100 por seu ingresso tem uma probabilidade significativamente maior de fazer a viagem perigosa do que um fã igualmente ávido que por acaso recebeu seu ingresso de graça. O primeiro fã provavelmente é culpado de um erro cognitivo. As pessoas geralmente parecem se arrepender de cometer tais erros, uma vez que tomam conhecimento deles.

Sob o título “… Sem arrependimento”, listei estudos que descrevem desvios das previsões dos modelos de escolha racional padrão dos quais as pessoas parecem não se arrepender. Considere a decisão de um aluno de MBA de quanto gastar em um processo de entrevista. A suposição padrão nesses modelos é que os principais determinantes da satisfação fornecida por qualquer bem são seus atributos absolutos, mas isso claramente não é verdade no caso da utilidade fornecida por um processo de entrevista. Se você é um dos vários candidatos igualmente qualificados que desejam o mesmo emprego em banco de investimento, é do seu interesse ter uma boa aparência quando aparecer para a entrevista. Mas ter uma boa aparência é um conceito inerentemente relativo. Significa ter uma aparência melhor do que outros candidatos. Se eles aparecerem vestindo ternos de $ 500, você terá mais probabilidade de causar uma primeira impressão favorável e mais chances de receber uma chamada de retorno se aparecer com um terno de $ 3.000 do que se aparecer com um que custa apenas $ 300. Gastar mais é racional do ponto de vista do candidato a emprego individual, mas irracional do ponto de vista dos candidatos a emprego como um grupo.

A economia comportamental, conforme se desenvolveu nas décadas seguintes, não seguiu o roteiro delineado em meu currículo. Em vez disso, ele se concentrou quase exclusivamente no comportamento sob meu primeiro título, partidas com pesar. Este trabalho sobre erros cognitivos teve um enorme impacto sobre os formuladores de políticas. Governos em todo o mundo foram inspirados por ele a estabelecer grupos consultivos de ciências comportamentais, popularmente conhecidos como unidades de incentivo, para ajudar os cidadãos a tomarem melhores decisões. Um estudo do Reino Unido descobriu que a implementação das recomendações do grupo britânico produziu economias que excederam os custos do grupo por um fator de 20. 2

O trabalho que se enquadra no meu título de partidas sem arrependimento tem sido muito menos extenso - tanto que um instrutor que monta um plano de estudos para um curso de economia comportamental hoje pode achar a presença desse título no meu currículo do início dos anos 1980 um tanto intrigante.

Continuo a acreditar, entretanto, que as perdas econômicas sob o título sem arrependimento são maiores em várias ordens de magnitude do que sob o título com arrependimento. As perdas com partidas sem arrependimento também são substancialmente mais teimosas - porque, ao contrário das perdas resultantes de erros cognitivos, elas não podem ser remediadas por ação individual unilateral. Depois que alguém aprende que é um erro levar em conta os custos irrecuperáveis, por exemplo, é possível ignorá-los unilateralmente. A colaboração com outras pessoas não é necessária. Mas os problemas de ação coletiva são um assunto diferente. Uma coisa é os candidatos a empregos reconhecerem que tudo ficaria melhor se todos gastassem menos em processos de entrevista. Mas, na ausência de um acordo exequível para que todos façam cortes paralelos, a melhor aposta de cada candidato é continuar gastando.

À medida que a economia comportamental continua a evoluir, ela lucraria com a adoção de uma perspectiva interdisciplinar ainda mais ampla, com base nos insights não apenas da economia e da psicologia, mas também daqueles da biologia evolutiva. Os modelos tradicionais de escolha racional geralmente ignoram o que considero o insight central de Charles Darwin - que a vida é graduada na curva. Não é o quão fortes, rápidos ou espertos somos que importa, mas sim como essas características se comparam às dos rivais. Quando o contexto influencia nossa capacidade de atingir objetivos importantes, como no exemplo do processo de entrevista, todas as apostas sobre a eficácia da mão invisível de Adam Smith são canceladas. Apesar dos pronunciamentos acriticamente entusiasmados de muitos dos discípulos modernos de Smith, as forças desenfreadas do mercado muitas vezes falham em canalizar o comportamento de indivíduos egoístas para o bem comum. Pelo contrário, como Darwin viu claramente, os incentivos individuais muitas vezes levam a corridas armamentistas inúteis.

As perdas nessas corridas armamentistas costumam ser épicas em escala. Uma das descobertas mais robustas da vasta e controversa literatura sobre os determinantes do bem-estar humano é que além de um certo ponto - que há muito foi aprovado no mundo desenvolvido - aumenta generalizadamente em muitas formas de privacidade o consumo não produz ganhos mensuráveis ​​na saúde ou na satisfação com a vida. 3 Se todas as mansões dobrassem de tamanho, por exemplo, os que vivem nelas não seriam nem mais felizes nem mais saudáveis ​​do que antes. A pesquisa existente, portanto, não nos permite concluir com confiança que os americanos estavam significativamente em melhor situação em 2018 do que em 2012, embora o valor total ajustado pela inflação dos bens e serviços do país fosse mais de US $ 2 trilhões mais alto em 2018.

Agora imagine que alguém possuísse uma varinha mágica que poderia ter reorganizado nossos padrões de gastos de 2012 - digamos, tornando as casas maiores um pouco menores, cortando gastos com automóveis e ternos para entrevistas e reduzindo despesas com recepções de casamento, festas de amadurecimento, e similar. A economia resultante poderia ter sido gasta para encurtar a semana de trabalho em algumas horas e fornecer mais duas semanas de férias para todos. E mais poderia ter sido gasto para reparar nossa infraestrutura decadente.

As evidências existentes deixam poucas dúvidas de que mudanças nas despesas desse tipo teriam causado ganhos claros no bem-estar para os americanos em 2012, ganhos que nos permitiriam dizer que os americanos que vivem nesta versão reorganizada de 2012 teriam sido mais felizes e saudáveis ​​do que os americanos reais em 2018, embora os do primeiro grupo fossem US $ 2 trilhões mais pobres. A menos que estejamos dispostos a negar a validade dessa evidência, a implicação clara é que nossos padrões de gastos atuais estão desperdiçando pelo menos US $ 2 trilhões por ano apenas nos Estados Unidos, uma soma que quase certamente supera as perdas causadas por erros cognitivos.

É claro que as coisas que compramos não são as únicas opções influenciadas por outras pessoas. Como os psicólogos há muito dizem: "É a situação, não a pessoa". Quando vemos alguém se comportar de determinada maneira, nosso impulso é perguntar que tipo de pessoa faria tal coisa. Os psicólogos dizem que essa é a maneira errada de pensar sobre isso. O comportamento que observamos é mais frequentemente impulsionado pelas forças sociais que cercam o ator do que por traços de caráter e personalidade. Às vezes, essas forças nos influenciam para o mal, como quando pessoas que fumam levam seus amigos a adquirir o hábito. Mas a influência social também pode ser positiva, como quando o tempo passado com amigos que comem com prudência e se exercitam regularmente torna as pessoas mais propensas a adotar estilos de vida saudáveis.

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Tudo isso é incontroverso. Também é incontroverso que as flechas causais correm em ambas as direções - que o ambiente social é em si uma consequência, no agregado, de nossas próprias escolhas. A taxa de fumantes, por exemplo, é apenas o número de nós que fumamos dividido pelo nosso número total. Mas, como o efeito de qualquer escolha individual no ambiente social é minúsculo, as pessoas geralmente ignoram esse segundo caminho causal. Poucos expressam preocupação, por exemplo, que sua decisão de fumar possa tornar os outros mais propensos a fazê-lo.

Existem medidas políticas simples que nos encorajariam a considerar como nossas escolhas afetam os ambientes sociais? A tributação do cigarro fornece um estudo de caso informativo. Como a nicotina é uma das substâncias que mais viciam, mesmo os grandes aumentos no preço dos produtos do tabaco geralmente produzem apenas pequenas reduções no consumo para os já viciados. E os declínios iniciais nas taxas de fumantes foram de fato modestos na década de 1980, quando os reguladores americanos começaram a impor impostos significativos sobre os cigarros e restrições sobre onde as pessoas podiam fumar. No entanto, uma pequena proporção de fumantes parou de fumar logo após o início dos impostos, e os preços mais altos também induziram um número modesto de outros a se abster de fumar. E como fumar é altamente contagioso, essas respostas iniciais lançaram uma dinâmica poderosa. Eles induziram outros a desistir ou a não começar, e a cada ano que se seguia, as taxas continuavam a cair. O efeito cumulativo dessas respostas foi dramático: a taxa de tabagismo em adultos nos Estados Unidos é agora menos de um terço do que era em meados da década de 1960.

Ainda assim, os reguladores não invocaram o contágio comportamental como justificativa para a taxação do cigarro. Em vez disso, eles defenderam suas medidas restritivas citando estudos recentes que mostram que a exposição ao fumo passivo aumentou a incidência de doenças graves entre os transeuntes infelizes. Mas o dano de tal exposição, embora real, é minúsculo em comparação com o dano de realmente ser um fumante. De longe, o maior dano causado quando alguém se torna fumante é a lesão sofrida por outras pessoas influenciadas por isso a adquirir o hábito. É um efeito enorme. Um estudo estimou, por exemplo, que quando a proporção de fumantes entre amigos de um adolescente aumentou de 20 para 30 por cento, ela tornou-se 25 por cento mais provável de se tornar ou permanecer fumante.

Eu uso o termo “externalidades comportamentais” para descrever as escolhas que afetam os ambientes sociais dessas maneiras. Como os ambientes sociais nos influenciam profundamente, tanto para o bem quanto para o mal, temos um interesse poderoso e legítimo por eles. Preferiríamos viver em lugares que revelassem o que há de melhor em nós e evitar aqueles que prejudicam nossos interesses. No entanto, as externalidades comportamentais não receberam virtualmente nenhuma atenção séria dos analistas políticos, e é aqui que estão muitas das oportunidades mais interessantes para jovens pesquisadores. Uma vez que você foi alertado sobre a existência deles, rapidamente se torna aparente que as externalidades comportamentais são onipresentes.

Estudos empíricos cuidadosos documentaram a importância do contágio comportamental em diversos domínios como, entre muitos outros, beber excessivo, predação sexual, trapaça, bullying, obesidade, emissões de gases de efeito estufa e conformidade com as diretrizes de saúde pública. A pesquisa tende a se concentrar nas influências negativas dos colegas, mas também há evidências convincentes de influências positivas. A adoção de painéis solares em telhados, carros híbridos e dietas à base de plantas, por exemplo, tem se mostrado altamente contagiosa. 4

Por seu foco em erros cognitivos sistemáticos, a economia comportamental aumentou muito nossa compreensão de por que as escolhas das pessoas muitas vezes falham em corresponder às previstas pelos modelos tradicionais de escolha racional. Mas nosso fracasso em tirar o máximo proveito das oportunidades existentes deve-se menos a esses erros do que à nossa inserção em estruturas sociais complexas. Como Darwin entendeu claramente, nosso destino depende não apenas de nossas próprias decisões e capacidades, mas também das de rivais e parceiros. E isso, em poucas palavras, é o caso de uma economia comportamental mais ampla e inclusiva, que incorpore os ricos insights da biologia comportamental.

Originalmente publicado em This View of Life. Leia a série completa Conselhos para um economista aspirante.

[1] Richard H.Thaler, "Toward A Positive Theory of Consumer Choice", Journal of Economic Behavior and Organization, 1 (1), março de 1980: 39-60.

[3] Para um extenso resumo dessa literatura, consulte os capítulos 5 e 6 de Robert H. Frank, Febre de Luxo, NY: The Free Press, 1999.

[4] Para uma revisão dos estudos relevantes, consulte Robert H. Frank, Sob a influência, Princeton: Princeton University Press, 2020.

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Professores de biologia projetando lições baseadas no contexto para a prática em sala de aula & # x2014 A importância das regras práticas

Na educação científica na Holanda, novos currículos baseados no contexto estão sendo desenvolvidos. Como em qualquer inovação, o resultado dependerá em grande parte dos professores que elaboram e implementam as aulas. O ponto central do estudo apresentado aqui é a ideia de que os professores, ao projetar aulas, usam regras básicas: noções de como uma aula deve ser se determinados resultados de sala de aula devem ser alcançados. Nosso estudo teve como objetivo (1) identificar as regras práticas que os professores de biologia usam ao projetar aulas baseadas no contexto para a sua própria prática em sala de aula, e (2) avaliar como essas regras pessoais se relacionam com objetivos inovadores formais e características da aula . Seis professores de biologia com experiências variadas projetaram e implementaram uma lição ou série de lições para sua própria prática, enquanto pensavam em voz alta. Entrevistamos os professores e observamos suas aulas. Nossos resultados sugerem que as regras práticas, que diferem substancialmente entre os professores, de fato orientam em grande medida as decisões que os professores tomam ao projetar aulas (inovadoras). Essas regras práticas foram frequentemente associadas aos resultados pretendidos das aulas. Além disso, as regras práticas pessoais dos professores foram mais poderosas para determinar o design da aula do que objetivos inovadores formais e características da aula. Os resultados deste estudo encorajam mais pesquisas sobre como as regras práticas refletem o conhecimento prático dos professores, para o qual são feitas sugestões.