Ciência da Informação: Estudo do uso pós-moderno do conhecimento.

WERSIG, Gernot. Information Science: the study of postmodern knowledge usage. Information Processing & Management, v. 29, n. 2, p.229-239, 1993.

TRADUÇÃO LIVRE DE ANA PIROLO E NABOR ALVES MONTEIRO

1 – ALGUMAS ESTRUTURAS BÁSICAS DOS ENFOQUES DA CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO

A presente discussão em ciência da informação tem a atenção voltada para os “paradigmas”, que foram alvo de reflexão na conferência “Concepções de Bibliotecas e Ciência da Informação”, em agosto de 1991 em Tampere na Finlândia. Às vezes tem-se a impressão que existem mais publicações paradigmáticas no mercado do que relatórios de pesquisas substanciais de considerável seriedade. Se olharmos criticamente para estas publicações parece que as discussões paradigmáticas não parecem ser causadas por mudança paradigmática dramática (porque o trabalho científico real segue em frente como antes), nem por sérias competições entre paradigmas alternativos.

Evidentemente, existem algumas posições diferentes, como:

• A discussão entre biblioteca como um tipo tradicional e específico de organização social, e recuperação da informação como um campo de atividade da engenharia (e.g., Miksa, 1991)
• A mudança ocorrida nos últimos 10 anos (aproximadamente) do sistema orientado para a técnica, para um uso orientado para as pessoas (já indicado por Wersig, 1973), incluindo o enfoque cognitivo e enfoques para novas características de sistemas baseados em observações das pessoas (e.g., Saracevic, 1991).

Deixando de lado a questão de que a ciência da informação legitimaria o conceito de paradigma, nós podemos descrever a estrutura básica comum destas posições como: elas admitem que existe alguma coisa como “informação” (Buckland, 1991) que é necessária, e elas oferecem uma solução para este problema assumido. Por este ponto de vista, biblioteca e sistemas de recuperação da informação só são diferentes soluções para um problema basicamente idêntico que não é mais questionado. Conseqüentemente, as novas tecnologias emergentes no mesmo campo poderiam facilmente ser adaptadas para soluções similares e promete um campo expandido de ciência da informação baseado na mesma suposição – sistemas especialistas, sistemas multimídia (que levam a novas publicações a serem escritas sobre novos “paradigmas”, e.g., Ellis, 1991).

Organizações sociais e sistemas tecnológicos sempre têm crescido dentro da sociedade como soluções para necessidades percebidas, mas, então, elas raramente constituíram disciplinas acadêmicas. De outro modo, nós poderíamos ter a ciência do cárcere ou ciência do hospital de um lado, ciência do telefone ou ciência da câmera de outro lado. A ciência da computação tem tentado solucionar este problema focando-se não em os computadores, mas em algoritmos (e agora tem que encarar o problema do computador sem algoritmo, como é o caso das redes neurais e inteligência artificial que não se adequam a esta definição). A comunicação em massa está numa situação parecida, tendendo mais e mais a se tornar um conjunto de campos de mídias orientadas.

Por enquanto, parece que as soluções somente constituíram campos de reflexões ou experiências práticas, mas nunca ciências constituídas no sentido tradicional (esta talvez poderia ser a razão porque cientistas da informação sentem a necessidade da urgência de ter um paradigma à mão para demonstrar sua maturidade científica). Soluções requerem ciências que estudem os problemas subjacentes, e deste estudo justificar abordagens práticas (ou não), e prover teorias para desenhar soluções suficientes e alternativas. Se nós considerarmos paradigmas diferentes, talvez as alternativas reais sejam:

• A abordagem da solução dirigida usando meios de reflexão científica e pesquisa, ou
• A abordagem científica dirigida para o problema, levando às soluções cientificamente derivadas de problemas subjacentes.

Esta discrepância talvez tenha sido expressada primeiramente pela disputa entre “pessoa de informação” de Roberts (1982; a afirmação assumida de que a recuperação da informação era a solução) e “ação de informação” de Wersig e Windel (1985; começando a desenvolver a idéia de ação racionalizada). O enfoque alternativo está indicado pelo fato de que sempre existem outras tradições dentro da ciência da informação que não se ajustam na estrutura da biblioteca ou da recuperação da informação: por exemplo, estudos relativos a citação, estudos do fluxo da informação, estudos das conseqüências sociais das tecnologias da informação, e estudos sobre a produção do conhecimento. Hoje, outras tradições começam a se desenvolver em conexão com os problemas atuais do ofício de comunicação (Davenport, 1991; Wersig, 1989) onde pesquisadores estão frente a frente com pessoas de verdade e têm que perceber que elas não são “pessoas de informação” estáticas.

2 – A MUDANÇA NO PAPEL DO CONHECIMENTO

Embora houvesse um longo caminho a percorrer, a disciplina teve seu início no começo do nosso século com o advento da “documentação” como sendo um modo (não muito) prático de lidar com algo que era sentido como um problema. Tardiamente focou nos sistemas de recuperação (Vickery, 1996) e então, sob o título de tecnologias novas e mais complexas, se tornou “ciência da informação” (e.g., Borko, 1968). A face do fenômeno que levou à “documentação” certamente foi o “dilúvio de literatura” (Wersig, 1973). Mas, não poderia ter sido alguma estrutura mais profunda, uma mudança básica conduzida através de todos os países industrializados que primeiramente pediam algum tipo de habilidade nova, mas que agora se torna aparente como um problema muito mais geral? Ou para colocar a questão mais simples: por que era necessário desenvolver a “documentação”? Se alguém não está satisfeito com o fenômeno do dilúvio de literatura, então esta questão se tornou tão complexa, que naquele tempo não poderia ser respondida compreensivelmente. Mas existem alguns desenvolvimentos observáveis no passar do nosso século que formam alguns elementos plausíveis de uma resposta possível. Eles poderiam ser destacados resumidamente como a seguir: o que realmente assume o lugar é a mudança do papel do conhecimento para os indivíduos, organizações e culturas. Esta mudança é evolucionista e tem no mínimo duas dimensões – uma “filosófica”, e outra tecnológica. Em resumo: nós podemos observar que através de muitos séculos o papel do conhecimento para indivíduos, organizações e sociedades mudou de várias formas, e estas mudanças se tornaram aparentes no começo deste século e, aproximadamente desde a década de 1960 estão se tornando parte de uma ampla mudança que às vezes é chamada de “pós-modernismo”. Ou podemos entender de outra forma: o que freqüentemente é chamado de o desenvolvimento através das sociedades “pós-industrial” ou “pós-moderna” (Welsch, 1988a, 1988b) pelo menos parcialmente é descrito como uma mudança no papel do conhecimento. Existem no mínimo quatro traços que podem ser de relevância para esta questão.

2.1 – A despersonalização do conhecimento: Tecnologia da comunicação

Antes da invenção das tecnologias impressas, o conhecimento era de certa forma um conhecimento pessoal e organizado na forma oral tradicional. Embora que com a invenção dos sistemas de conhecimento escrito pudessem ser armazenados a qualquer momento, sua disseminação dependia em parte de que as pessoas fossem capazes de ler e transferir o conhecimento oralmente para outra pessoa. A maior invenção de Gutenberg não foi a impressa, mas uma tecnologia que permitiu que mais pessoas pudessem escrever seus conhecimentos pessoais e apresentar esses conhecimentos para outras pessoas. Se olharmos para a história da ciência (como aquela parte da sociedade na qual muito conhecimento é gerado) vamos descobrir que esta personalização do conhecimento desempenha o papel mais importante durante os primeiros séculos. Destacando alguns exemplos, encontramos os cafés acadêmicos como lugares onde o conhecimento científico era apresentado e discutido. Mesmo os discursos impressos mantiveram o fator pessoal ao longo do século XIX (Engel, 1990). Mas podemos dar uma olhada em outras áreas. Por um longo período de tempo provérbios e conhecimentos dos camponeses formaram um respeitável corpo de conhecimento baseado na experiência pessoal e na tradição. Isto só começou a mudar quando o processo de impressão se tornou um processo de massa na segunda metade do século XIX. Máquinas de impressão rotatórias, máquinas de composição, máquinas para produção de papel, etc, introduziram um processo de transferência não oral do conhecimento no qual o conhecimento se tornou mais e mais em algo para ser transmitido independentemente da pessoa que estava por trás do mesmo. O desenvolvimento através dos catálogos alfabéticos tradicionais (onde o principal acesso é feito pelo nome da pessoa) para “documentação” tem a premissa de ser interpretado como um dos indicadores da despersonalização do conhecimento.

As pessoas tinham seus problemas com esta despersonalização, e durante nosso século encontramos algumas tentativas de contrapor estes desenvolvimentos através do uso de tecnologias de comunicação mais personalizadas: a televisão é um exemplo no qual jornalistas freqüentemente são impotentes contra a enorme quantidade de conhecimento despersonalizado, e então não apresenta o conhecimento por si mesmos, mas usando a intervenção de parceiros (isto explica o sucesso de alguns jornalistas científicos destacados, que se tornaram conhecidos como personalidades que passaram a impressão de que era seu conhecimento que estavam apresentando). Outro exemplo é o enorme aumento no número de conferências e workshops, onde as pessoas vêem de longe para se reunir e comunicar seus conhecimentos pessoalmente. A situação atual é de aumento da despersonalização com as novas tecnologias da comunicação, que oferecem um leque de tecnologias de comunicação despersonalizadas (Wersig, 1985), como banco de dados on-line, CD-ROM, correio eletrônico, vídeo conferências, discos ópticos, sistemas multimídia. A fonte do conhecimento se torna menos aparente, o uso do conhecimento se torna, pelo incremento na interatividade dos sistemas, mais pessoal (sem o indivíduo necessariamente ter a capacidade de lidar com esse novo tipo de personalização ou individualização do conhecimento).

2.2 – A crença do conhecimento: tecnologia da observação

Por longos períodos de tempo o conhecimento produzido de alguma forma podia ser provado pela observação do mundo. Por longos períodos de tempo os métodos de observação e tecnologias eram muito simples e quem quisesse provar alguma coisa poderia fazê-lo relativamente sem muito esforço (um exemplo deste desenvolvimento foi o estabelecimento dos observatórios públicos quando a tecnologia astronômica ultrapassou o telescópio doméstico). Mas, novamente, antes de tudo em ciência, aproximadamente no início do século, o conhecimento apreende técnicas – tecnologias, metodologia de pesquisa, teorias – e torna-se mais e mais sofisticado guiando muitas áreas da ciência para uma situação onde o conhecimento sendo, produzido, podia ser entendido ou provado pela mão de outras pessoas no mundo. Em particular, o conhecimento científico sobre nosso mundo hoje é algo que nós temos que acreditar, nós talvez possamos raciocinar sobre nossas crenças de alguma forma pelas discussões científicas ou por argumentos transportados, mas eventualmente não temos outra alternativa a não ser acreditar que existem quarks ou DNA-trigêmeos ou seja lá o que for. Mas este fenômeno não está restrito ao conhecimento científico. A tecnologia da observação tem se expandido a cada dia por satélites e a televisão, e novamente, ambos são tecnologias que temos que acreditar.

Isto forma uma situação complicada: como sabemos, um dos mais importantes fatores na aquisição do conhecimento é o sujeito do qual o conhecimento se origina. Se o conhecimento se torna mais e mais despersonalizado, e por outro lado mais e mais conhecimentos têm que ser acreditados, as pessoas são colocadas em situação difícil na decisão do que aceitar como conhecimento ou em qual conhecimento acreditar. A situação vai se tornar mais complicada com as novas tecnologias. Como sabemos, o fenômeno da digitalização, de todos os tipos de observações, sendo feitas com vários tipos de tecnologia se torna o sujeito de mais processamento, manipulação, e transformação pela tecnologia de processamento de dados. Portanto, progressivamente temos que ser cuidadosos com a observação de dados em dois aspectos: primeiro temos que aceitar a tecnologia da qual se origina, e então temos que levar em conta o que pode ter acontecido com o dado bruto no processo de transformação. Para aceitar o conhecimento temos que ser muito críticos com as tecnologias de apropriação e manipulação.

2.3 – A fragmentação do conhecimento: tecnologia de apresentação

O universo do conhecimento está fragmentando progressivamente por muitos motivos. Um destes motivos, certamente, é o seu volume disperso, que torna impossível para alguém acumular todo conhecimento disponível (nós já sabíamos disto desde a década de 1890). O segundo motivo é o que Max Weber chama de autonomização das áreas de atuação, o que significa que, progressivamente, diferentes campos de atuação desenvolvem padrões diferentes, tornando-se autônomos em relação uns aos outros. Um terceiro motivo é o que Talcot Parsons chama de sistemas finais, como ideologias ou religiões, levando a situação de pluralismo de pensamentos e imagens mundiais. Podemos facilmente seguir este traço dentro da própria ciência, onde disciplinas diferentes são capazes de disputar entre si porque se desenvolveram separadamente. Sob estas condições o conhecimento é gerado em cada campo de acordo com diferentes padrões, seguindo diferentes linhas de aceitação, sendo formulado de forma diferente. E este fenômeno cada vez mais se aplica não apenas entre os campos, mas dentro dos campos, desde que diferentes tecnologias de observação podem ser usadas, métodos ou técnicas diferentes têm sido aplicados, e diferentes teorias podem ter como base o conhecimento.

Existe um desenvolvimento paralelo com a vida cotidiana que também se torna fragmentada. Todos nós pertencemos a grupos e contextos diferentes, movimentando para outros lugares, tendo diferentes hobbies, etc. Os cientistas estão prevendo o aumento do pluralismo que Nora e Minc (1979) chamaram de sociedade polimorfa. Todos precisamos do conhecimento, de campos diferentes, facilmente mudamos os campos em que entramos, e tentamos compor os fragmentos que nos são oferecidos por diferentes indústrias culturais e do conhecimento (às vezes chamada de estilo de vida – Schuck-Wersig & Versig, 1988).

Um fator muito importante nesta conexão poderia ser que este desenvolvimento está no mínimo sendo apoiado pela diversificação das tecnologias de representação do conhecimento. Por muitos séculos a palavra falada e a palavra impressa dominaram o mundo. Hoje temos, não apenas uma gama de tecnologias conectadas, ou não, ao conhecimento atual – editores eletrônicos de texto, computadores gráficos, animação computadorizada, cartões e discos ópticos, bancos de dados, apenas para nomear alguns – mas também uma diversidade progressiva de organizações de sistemas de representação do conhecimento e mídias – agências de publicidade, televisão, cinema, firmas desenvolvedoras de programas, produtores de discos e produtores multimídias. Embora existam organizações interconectadas, todo o campo de representação do conhecimento se tornou diversificado, e assim confuso. As pessoas têm seus problemas procurando seu caminho através desta tripla fragmentação: fragmentação da produção do conhecimento, da representação e das necessidades.

2.4 – A racionalização do conhecimento: Tecnologia da informação

O conhecimento tem se tornado mais importante do nunca. Um motivo é que nosso mundo, devido ao aumento do conhecimento sobre ele e os efeitos do conhecimento para a organização das sociedades, se tornou enormemente complexo e ainda está se tornando mais, a despeito de todos os propósitos das tecnologias em reduzir a complexidade do conhecimento. O segundo motivo está baseado no enfoque ocidental do “Aufkãrung”, que estabelece que o mundo não é explicado por sistemas de crenças, mas pelo conhecimento, que tem, no mínimo, três características: é gerado empiricamente, é representado de forma que pode ser provado, e de natureza tal que, em princípio, todos podem acompanhar esse conhecimento. Isto conduz ao desenvolvimento do cálculo que deveria estar disponível para todos e poderia estar preenchido com elementos padronizados de conhecimento. Freqüentemente chamamos este desenvolvimento de “racionalização da ação”, onde nossas ações são baseadas em cálculos (como na economia dominante) que precisam ser preenchidos por elementos padronizados (que freqüentemente são chamados de informação). Conhecimento, neste sentido, não é toda forma de todo conhecimento possível, mas um conhecimento orientado pelos cálculos.

Esta é uma questão filosófica na qual inventamos uma tecnologia de cálculo por causa da crescente importância dos cálculos ou se a importância do cálculo está aumentando porque inventamos mecanismos suficientes. Em qualquer caso podemos ver que o uso do cálculo que pode ser majorado pela tecnologia do cálculo (que é chamada tecnologia da informação) tem crescido durante as últimas décadas e continuará crescendo pela nova inteligência da tecnologia (que é chamada de artificial). A organização das sociedades do nosso modo – mesmo se a considerarmos como modernas ou pós-modernas – sem estas tecnologias seria impossível, mas por outro lado podemos ver que acentuando a redução do comportamento racional para o comportamento do cálculo, sendo direcionado por elementos padronizados do conhecimento, causa dificuldades. Nem tudo é calculável, nem todos os casos possuem um cálculo simples apropriado, nem todo conhecimento é calculável, e cálculo não diverte. Deveria haver outros meios de processar o comportamento racional baseado no conhecimento (Wersig, 1987).

3 – INFORMAÇÃO É CONHECIMENTO PARA AÇÃO

Talvez esta tenha sido a idéia básica da pequena fórmula usada na Alemanha durante alguns anos, se nós descrevermos informação: Informação é conhecimento em ação (Kuhlen, 1990). Isto significa: o comportamento racional, em todos os sentidos de “racional”, necessita do conhecimento. Este conhecimento precisa ser transformado em algo que apóie uma ação específica em uma situação específica. As pessoas não podem desempenhar esta tarefa apropriadamente por um meio singelo porque a situação do conhecimento mudou. O comportamento racional neste sentido se tornou muito complexo. Os atores – sejam indivíduos, grupos, organizações ou culturas – precisam ajuda.

Se olharmos pelo ponto de vista da história da ciência da informação podemos entender que este poderia ter sido o objetivo primeiro, no qual talvez tenha sido abordado mais insatisfatoriamente pelo sistema de construção, que, de alguma forma tornou o corpo de conhecimentos mais complicado do que era antes. Isto, a propósito, é uma característica muito recente das ciências clássicas: a intensificação de um problema na tentativa de resolvê-lo (o ciclo vicioso da ciência). Talvez a ciência da informação – particularmente em relação à recuperação – tem se preocupado muito em reforçar os efeitos problemáticos das tecnologias no uso do conhecimento. Mas poderíamos tratar o problema como uma doença infantil se acordássemos agora e percebêssemos que o objetivo principal  da ciência da informação é ajudar as pessoas (ou mais amplamente: atores) que estão confusas com a situação do uso do conhecimento (e que ficarão mais confusas por causa do modelo da sociedade pós-moderna). Existe a necessidade de educar as pessoas para se comportar no ambiente do conhecimento, existe a necessidade de regras e foco nestas pessoas, para sistemas e outros meios de auxílio para que elas encontrem seu caminho. Como podemos lidar com a despersonalização do conhecimento, o problema de sua natureza secundária e sua fragmentação, e como podemos desenvolver apropriadamente outras maneiras de racionalização aberta para todo tipo de conhecimento? Estas são algumas questões que requerem uma disciplina acadêmica na qual – se seguirmos o entendimento de “informação” apresentado – pode ser chamada ciência da informação (que, obviamente, terá subdivisões, lidando com questões de como bibliotecas ou sistemas de recuperação da informação podem mudar para contribuir para dominar a situação).

Esta parece ser a descrição completa de uma possível disciplina. Se for assim, algumas questões emergem, como “porque temos tantas dificuldades em aceitá-la como um membro legítimo do universo das disciplinas acadêmicas?” Um breve julgamento declararia que ciência da informação não é uma disciplina no sentido clássico das ciências, mas pertence a um conjunto complexo de abordagens desenvolvidas recentemente.

4 – CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO COMO UMA NOVA CIÊNCIA PÓS-MODERNA

Parece que ciência é ciência, todos sabem disto e, devido a este entendimento, ciência da informação nunca alcançou este status por causa da falta de um objeto e de um método únicos. Ciência da informação não tem um objeto único porque quase todos os objetos possíveis do mundo já foram apropriados por outras disciplinas e ninguém aceita “informação” como um objeto, porque ninguém realmente sabe o que ela é (se alguém sabe parece ser um tema de alguma disciplina já existente). Ela não pode desenvolver um método específico por causa da obscuridade do suposto tema. Feyerabend (1979) direciona nossa atenção para a questão de que a ciência hoje está em uma nova situação onde a especificidade ou unicidade de métodos não pode mais ser aplicados: qualquer um serve (se funcionar).

Isto pode ser usado como um indicador de que na situação na qual Habermas (1985) chama de “nova complexidade”, as ciências tenham atingido um novo estágio que talvez leve a um desenvolvimento que podemos chamar de nova ciência ou ciência pós-moderna. Em seu início a ciência foi uma atividade humana para lidar com os receios do homem como fome, solidão e doenças. Esta abordagem pode ter sido bem sucedida de alguma forma, mas por outro lado o preço deste sucesso foi que na segunda metade do nosso século as ciências e seus resultados, as tecnologias, se tornaram em fonte de novas preocupações como a poluição ambiental, tecnologia genética, inteligência artificial, tecnologia militar e pesquisas secretas. As ciências clássicas ainda têm que continuar e ainda podem ser muito produtivas, mas ao mesmo tempo existe a necessidade de algo que lide com as conseqüências indesejáveis dessas ciências e tecnologias. Podemos encontrar pesquisas deste tipo num lado dos círculos esotéricos que estão procurando algo completamente diferente da ciência, porém usando rituais similares, mas podemos igualmente encontrá-las dentro do campo da ciência onde progressivamente as novas estruturas são discutidas e desenvolvidas. Os melhores exemplos deste desenvolvimento são a ecologia, as pesquisas para a paz, a tecnologia para tributação, ou campos de trabalho e estudos do lazer. Outro indicador é o aumento das discussões sobre interdisciplinaridade, multidisciplinaridade, transdisciplinaridade (ou seja lá qual for o nome), e o sucesso das abordagens que apóiam estas discussões, como em algumas décadas atrás, a cibernética e teoria dos sistemas, ou atualmente a teoria do caos. Entretanto, estas abordagens são apenas elementos de tal discussão clássica. Todos estes campos possuem situações similares e descrevem, dentro de suas discussões, problemas similares. Mas a conclusão mais contundente é que elas encaram uma nova etapa no desenvolvimento da ciência, que de fato compõem alguma vanguarda para um novo desenvolvimento.

Este artigo foi produzido na tentativa de descobrir onde a ciência da informação pode ir no futuro, e portanto o ponto de vista oferecido por este artigo é um ponto de vista da ciência da informação. Mas, desde o início, com a observação de um novo papel do conhecimento dentro do nosso tempo, pode parecer que está tomando o ponto de vista da “filosofia da ciência”. No entanto dentro da filosofia da ciência encontramos abordagens deste tipo, talvez, novamente, porque este campo se desenvolveu num modo clássico. Talvez este artigo indique mesmo para a filosofia um novo desenvolvimento através de uma “filosofia do conhecimento” (cada uma precisa ser no mínimo parente próximo da ciência da informação). Mas isto tudo é uma discussão que pode se iniciar com impulsos como este artigo.

Embora estejamos sobre um terreno desordenado, vindo da base de algumas experiências da ciência da informação, algumas características do novo tipo de ciência podem ser descritas claramente. Este novo tipo de ciência não está previamente dirigido pela busca de um entendimento completo de como nosso mundo funciona, mas pela necessidade de resolver ou lidar com problemas. Suas conseqüências não seriam declaradas como alguns trabalhos, mas monta estratégia de como lidar com problemas. Elas são estratégias dirigidas para enfocar problemas. Elas têm que entender problemas. Isto requer o desenvolvimento de uma perspectiva problema-intrínseco e a estruturação do campo vinda da perspectiva intrínseca. Problemas ocorrem por causa das complexidades e contradições. Portanto, o campo freqüentemente é de uma estrutura que, atualmente poderia ser chamada de caótica. O próximo passo seria estruturar esta realidade caótica procurando os atrativos e suas contradições ou relações e então contrastar a estrutura intrínseca do campo do problema com a estrutura geral. Daí uma estratégia precisa ser desenvolvida sobre como lidar com o problema sob condições caóticas usando os conceitos de ordenação disponíveis ou outros atrativos.

Se alguém seguir a linha de pensamento descrita acima, a admissão é compulsória que a nova situação do conhecimento – sendo causado pelo próprio desenvolvimento das ciências e o desenvolvimento de um conjunto de tecnologias cristalizando no fenômeno da “informatização” (Nora & Minc, 1979) – requer uma ciência de um novo tipo. Portanto, ciência da informação não pode ser vista como uma disciplina clássica, mas como um protótipo de um novo tipo de ciência. Enquanto ela tenta se comportar como uma disciplina clássica não existe muita chance de conseguir grande atenção. Isto, de fato, requer que lutemos em duas fronteiras: contra nossa própria percepção da tradição (a maioria de nós veio de uma disciplina clássica), e contra as disciplinas clássicas nas quais inevitavelmente não tem muito entendimento da novidade da situação (e que infelizmente são nossas parceiras enquanto nos preocuparmos com sistemas de construção da informação nas disciplinas tradicionais).

A este ponto duas questões, talvez marginais, não possam ser respondidas:

• O novo tipo de ciência será organizado similarmente às disciplinas tradicionais como disciplinas ou como campo de estudo? Se sim, então “Ciência da Informação” não se tornará uma disciplina, mas terá que encontrar um novo esquema organizacional (como seria o caso com os outros campos da nova ciência mencionado anteriormente).

• Será que a preocupação do novo campo de estudo com a nova situação do conhecimento no longo prazo é de ser chamado de “informação de alguma coisa?” Certamente é um campo necessário da atividade científica, mas seu rótulo será decidido por aquelas pessoas que primeiro entender o problema subjacente e convencer a comunidade científica para sua especialidade. Os cientistas da informação ainda têm sua chance.

5 – O PROBLEMA TEÓRICO

Inevitavelmente somos chamados a pensar a respeito da estrutura teórica que precisamos para estabelecer as bases de uma ciência da informação. Um aspecto seria o desenvolvimento do respectivo método numa perspectiva intrínseca, confrontação com conceitos genéricos, desenvolvimento de estratégias. Exemplos destes métodos podem ser (e eles já são na prática): análise da comunicação num contexto organizacional, análise das estruturas do conhecimento, com referência particular nos sistemas baseados no conhecimento, valoração da informação e tecnologias da comunicação, e valoração da eficácia informacional da apresentação do conhecimento (em particular a visual). Em geral, enfoques metodológicos como estudos de caso e pesquisa social qualitativa se tornarão cada vez mais importantes (Wersig, 1990).

Mas a ciência da estratégia dirigida precisa, por outro lado, um fundo teórico. Para ser mais claro: sob as condições descritas anteriormente, não se pode esperar que este tipo de ciência desenvolva uma teoria ou um conjunto de teorias inter-relacionadas no sentido clássico. Nosso principal problema seria que nosso campo de estudo tem sido o objeto de muitas disciplinas fragmentadas e, portanto temos que lidar com todos estes itens fragmentados de uma natureza empírica ou teórica. A necessidade básica é conseguir algum panorama do campo. Eu gostaria de fazer uma consideração em três etapas.

5.1 – Modelos básicos por redefinição dos conceitos científicos genéricos

Como descrito anteriormente, o sentimento de que um novo enfoque científico se faz necessário é de grande extensão, embora em muitos casos ele não é percebido assim. Portanto, existem vários conceitos científicos genéricos e modelos em discussão que podem guiar nosso enfoque teórico, mas que precisam ser redefinidos ou re-evidenciados para nossos propósitos. Há dois exemplos.

Primeiro, um dos conceitos mais comumente usados em muitas disciplinas é “sistema”. Se olharmos mais de perto para “sistema” podemos encontrar em muitos casos o conceito usado como se fosse algo real (o fenômeno de reificação), mas na maioria dos casos não é algo com existência concreta, mas alguma coisa construída num senso abstrato, como um conjunto de equações (na teoria do caos) ou uma série de ações na teoria do sistema social de Luhmann (Luhmann, 1988). Embora o enfoque dos sistemas em vários casos seja muito importante, ele parece estar vagamente relacionado à realidade. Existe uma necessidade urgente de tomar o conceito e devolvê-lo à realidade. Se levarmos em conta que ciência da informação, como descrita aqui, é uma ciência preocupada com seres humanos e seu uso do conhecimento, a análise do conceito de sistema conduz para o discernimento de que ciência da informação precisa um entendimento básico dos “atores” no processo de transformação do conhecimento. Estes atores podem ser indivíduos, organizações, ou culturas, talvez mesmo configurações tecnológicas (para evitar o termo “sistema”). Uma olhada de perto delineia que o conceito de sistema não é real e evidente o suficiente, não alcançando a suficiência para ser usado para a teoria dos atores em ciência da informação, mas precisa ser re-evidenciado. Um enfoque recente tenta desenvolver um modelo de atores como um auto-referencial complexo de unidades funcionais e sistemas de trabalho em conjunto sob uma estrutura de objetivo e recompensa e com uma percepção diferenciada da orientação temporal (Wersig, 1991). A estrutura básica é dada na fig. 1.

Segundo, se basearmos nosso pensamento nos atores, precisamos de um entendimento de ação (que em certo sentido poderia ser fornecida pela teoria da ação como Habermas, 1981). As ações que mais estamos interessados são freqüentemente chamadas de “comunicação”, e dentro do conceito de comunicação o conceito de signo desempenha um papel importante. De novo, se voltarmos à realidade descobriremos que do ponto de vista da transformação do conhecimento o entendimento tradicional de “comunicação” (no modelo dialógico: emissor-mensagem-receptor – Merten, 1977) não será o suficiente. Comunicação no contexto da ciência da informação tende a se tornar um processo de redução da complexidade dentro da qual diferentes mecanismos podem tomar parte como filtragem, raciocínio, modelagem, significação, re-significação e combinação de padrões. Por este ponto de vista, as ações tradicionais de comunicação passam a ser compostas por mais do que unicamente a transferência de sinais, podemos vislumbrar (em particular na comunicação visual) uma grande extensão de outros componentes além dos sinais (Wersig, 1991).

Poderíamos seguir com outros exemplos como “organização”, “evolução” e “interface”. Para resumir: o primeiro passo da construção da teoria seria tomar os conceitos/modelos genéricos e relevantes, confrontá-los com os processos da realidade, questionar os seus potenciais objetivos na ciência da informação, e então reformulá-los ou então ir para modelos mais atuais.

Fig. 1. Exemplo de redefinição de “sistema”.

5.2 – Reformulação científica dos interconceitos

Se olharmos para nosso campo de fora do contexto, logo descobriremos que alguns conceitos que são mais essenciais para adquirir a fundamentação teórica necessária, não são estabelecidos numa estrutura científica por si mesmos. Descobriremos que muitos conceitos que temos que lidar não são tratados cientificamente porque eles parecem pertencer ao senso comum. Estes são conceitos que às vezes têm sido apropriados por disciplinas tradicionais, sendo em cada caso um ponto de vista muito restrito, mas fora da respectiva disciplina eles são usados como conceitos comuns, não sendo questionados porque eles parecem ser tão familiares que todos irão entendê-los. Chamo estes conceitos de “interconceitos” porque eles inter-relacionam um conjunto de disciplinas tradicionais sem serem entendidos transdisciplinarmente. Um bom exemplo de um interconceito é o conceito básico que eu propus para formar o entendimento de ciência da informação: “conhecimento”. Evidentemente, existe alguma psicologia do conhecimento, sociologia do conhecimento, teoria da cognição, classificação de pesquisa, ciência da cognição, sistemas baseados no conhecimento, mas nós dificilmente sabemos alguma coisa sobre conhecimento em todas as suas manifestações e personificações. Outros bons exemplos são “imagem” e “fotografia”, “encenação”, “arte”, “tecnologia”, “cultura”, e “realidade”. Estes são conceitos fortemente auto-evidentes. De aparente familiaridade, eles penetram em várias disciplinas e discursos comuns, mas por si sós não têm domicílio científico. A reformulação científica destes conceitos dará significado a eles, procurando por suas personificações, seguindo estes conceitos de volta às suas origens na evolução humana, e encontrando aquelas encruzilhadas onde a diversificação das disciplinas, levando em consideração o respectivo interconceito, assume lugar. Um enfoque recente deste tipo está surgindo com o agrupamento de conceitos relacionados como “fotografia”, que revela ter sido um meio importante de redução da complexidade que por alguns séculos foi regredindo, mas agora, com as novas tecnologias do conhecimento recupera importância pelo fracionamento de algumas personificações funcionais diferentes (Schuck-Wersig, 1991). Uma estrutura básica é dada na fig. 2. Isto seria de extrema importância mesmo para aqueles enfoques restritos dos projetistas de sistemas que precisam urgentemente de algum tipo de “teoria da imagem”.

Figura 2 – Exemplo de análise do interconceito “fotografia”

5.3 – Interuso de modelos e interconceitos

O trabalho interconceitual se torna uma necessidade se a ciência da informação se preocupa com conceitos como “conhecimento”, “informação”, e “imagem”. Evidentemente, isto talvez não constitua um monopólio da ciência da informação, mas ela precisa de um entendimento geral destes conceitos para formulação de estratégias, independentemente da possibilidade de que pessoas de outros (novos) campos tentem também tratá-la.

O trabalho teórico na ciência da informação, portanto tem que ser um trabalho interconceitual para atingir algum alcance, que pode ser considerado como:

• evolucionista
• sinóptico
• transdisciplinar

Existem exemplos de trabalhos deste tipo em Elias (e.g., Elias, 1977) ou Foucault (1971), e outros que podem ser encontrados em algumas abordagens para apresentação de projeto, razão pela qual nós achamos que museus não são apenas uma parte integrante da ciência da informação, mas uma parte integrante das estratégias pós-modernas de apresentação do conhecimento. Eles expõem que enfoques deste tipo ainda poderiam ser chamados de científicos, desde que eles sejam verificáveis, discutíveis, inteligíveis intersubjetivamente, e plausíveis, mas não sejam monopolísticos, não contraditórios, não abstratos, e não regulamentados. Eles são a base para estratégias, não para predições.

Mas este tipo de transdisciplinaridade deveria ser reconhecido num enfoque organizacional interdisciplinar. O trabalho interconceitual, portanto, no mínimo por algum tempo, é um tipo de combate de individualidades, um caso para lobos solitários vagando pelas florestas das disciplinas. O que se esperaria é que os modelos genéricos reformulados e os interconceitos, sendo tratados independentemente uns dos outros, cada vez mais seriam entrelaçados por indivíduos ou grupos, nos quais a desordem dos modelos e interconceitos se achariam em diferentes disciplinas, formariam um emaranhado. Num tipo de proto-rede de conceitos básicos da ciência da informação, então, outros indivíduos podem entrelaçar outras desordens, fazendo assim uma rede mais compreensível e firme de modo a incrementar seguramente sua carga científica. Esta rede é colocada em volta do interconceito, ela orbita o interconceito e o interconceito é orbitado por ela. Assim, talvez, o passarinho tecelão pode se tornar o símbolo da teoria da ciência da informação. Os interconceitos formam um tipo de foco que está cruzando e ao mesmo tempo seguindo paralelamente às disciplinas estabelecidas. Eles constituem como magnetos ou imãs, sugando os materiais específicos das disciplinas e reestruturando-os dentro da estrutura científica da informação. Algumas das primeiras estruturas da rede centradas no “conhecimento” são dadas na fig.3.

Se existe algo como ciência da informação, ou seja lá como for chamado este campo, não haverá uma teoria, mas um arcabouço de conceitos científicos genéricos ou modelos de conceitos comuns reformulados que estão entrelaçados sob dois aspectos: como eles foram desenvolvidos e como eles podem ser unidos através do ponto de vista do problema do uso do conhecimento sob as condições pós-modernas da informatização. Desde que tudo está interligado com tudo, de alguma forma a ciência da informação teria que desenvolver algum tipo de sistema de navegação conceitual (que talvez se desenvolva numa forma pós-moderna de teoria). Esta é a diferença entre o cientista da informação e o passarinho tecelão: este último já tem seus planos sustentados pela evolução. No nosso caso o próximo passo da evolução em ciência espera para ser concretizado, seja por quem for.

Figura 3 – Exemplo de uma rede de desenvolvimento