O discurso de divulgação científica : um espaço discursivo intervalar

O presente trabalho investiga o funcionamento do discurso de Divulgação Científica, tomando como corpus de análise as revistas Superinteressante e Ciência Hoje. Partindo da concepção de ciência enquanto prática social e ideológica e tendo como referencial teórico a Análise de Discurso de linha francesa, a preocupação central dessa investigação está pautada no modo como os diferentes sujeitos - o cientista, o jornalista e o leitor - se movimentam, isto é, se constituem no discurso de Divulgação Científica, sendo interpelados tanto pelo poder/verdade da ciência quanto pelo poder/verdade da mídia. Para investigar, então, o funcionamento de tal discurso, a tese está dividida em seis capítulos. O primeiro capítulo aborda a concepção de ciência, de forma a marcar os limites entre a ciência e a não-ciência, bem como trata dos deslocamentos sociais produzidos a partir do conhecimento científico. Entre esses deslocamentos, está o Jornalismo Científico e, por sua vez, o discurso de Divulgação Científica, que também é caracterizado nesse primeiro capítulo. No segundo capítulo, trava-se um diálogo entre três autores: Mikail Bakhtin, Michel Foucault e Michel Pêcheux, havendo um destaque para Pêcheux, que é o fundador da Análise do Discurso. A partir desse diálogo, são apresentadas as principais noções da teoria do discurso que sustentarão as análises sobre o funcionamento discursivo da Divulgação Científica. O terceiro capítulo trata da constituição do corpus e da explicitação da metodologia a ser adotada durante as análises. No quarto capítulo, são apresentadas as primeiras análises sobre o modo como são representadas as imagens da ciência e do cientista no discurso de Divulgação Científica. O quinto capítulo privilegia a discussão acerca do lugar discursivo em que se inscrevem tanto o jornalista quanto o cientista no discurso de Divulgação Científica. Ainda são analisadas as posições-sujeito que operam nesse discurso, a partir da inscrição do jornalista e/ou do cientista em um determinado lugar discursivo. No sexto e último capítulo da tese, as análises estão centradas no sujeito-leitor, enfocando a construção do efeito-leitor e da imagem projetada à ciência, a partir de seqüências selecionadas das Cartas de Leitores de ambas as revistas - Superinteressante e Ciência Hoje. Tais análises focalizam a distinção entre leitor real e leitor virtual. Dessa forma, essa tese enfoca a caracterização do discurso de Divulgação Científica como um espaço discursivo intervalar, no qual se entrecruzam diferentes sujeitos, mas também as diferentes ordens de saberes/as diferentes vozes que esses sujeitos mobilizam, bem como as instituições que eles representam, o que atesta a constituição eminentemente heterogênea desse discurso.

Um modelo categorizador intervalar n-dimensional com l-camadas baseado em tesselações

O ICTM (Interval Categorizer Tesselation Model), objeto da presente tese, é um modelo geral para análise de espaços de natureza geométrica, baseado em tesselaçoes, que é capaz de produzir uma categorização confiável de conjunto de pontos de um dado espaço, de acordo com múltiplas características dos pontos, cada característica correspondendo a uma camada do modelo. Por exemplo, na análise de terrenos geográficos, uma região geográfica pode ser analisada de acordo com a sua topografia, vegetaçao, demografia, dados econômicos etc, cada uma gerando uma subdivisão diferente da região. O modelo geral baseado em tesselações não está restrito, porém, a análise de espaços bi-dimensionais. O conjunto dos pontos analisados pode pertencer a um espaço multidimensional, determinando a característica multi-dimensional de cada camada. Um procedimento de projeção das categorizações obtidas em cada camada sobre uma camada básica leva a uma categorização confiavel mais significante, que combina em uma só classificação as análises obtidas para cada característica. Isto permite muitas análises interessantes no que tange a dependência mútua das características. A dimensão da tesselação pode ser arbitrária ou escolhida de acordo com algum critério específico estabelecido pela aplicação. Neste caso, a categorização obtida pode ser refinada, ou pela re-definição da dimensão da tesselação ou tomando cada sub-região resultante para ser analisada separadamente A formalização nos registradores pode ser facilmente recuperada apenas pela indexação dos elementos das matrizes, em qualquer momento da execução. A implementação do modelo é naturalmente paralela, uma vez que a análise é feita basicamente por regras locais. Como os dados de entrada numéricos são usualmente suscetíveis a erros, o modelo utiliza a aritmética intervalar para se ter um controle automático de erros. O modelo ICTM também suporta a extração de fatos sobre as regiões de modo qualitativo, por sentenças lógicas, ou quantitativamente, pela análise de probabilidade. Este trabalho recebe apoio nanceiro do CNPq/CTPETRO e FAPERGS.