Quem se importa com o big data? Um manual para a literacia digital de jovens

Abstract

O presente trabalho de projeto analisa a literacia do big data – amplamente definida como o conjunto de conhecimentos e competências necessário para compreender e lidar com o big data e seus impactos numa sociedade dataficada – com o objetivo de construir um manual educativo direcionado para jovens dos 14 aos 17 anos. O big data é reconhecido, como um fenómeno social, cultural, económico, tecnológico e político que permite que um grande volume de dados seja recolhido, armazenado e analisado em alta velocidade, a fim de legitimar decisões ou reivindicações (boyd & Crawford, 2012). Tal fenómeno tem consequências concretas no presente e futuro da juventude contemporânea (Mascheroni & Siibak, 2021). No entanto, crianças e adolescentes portugueses parecem, em grande parte, desconhecer tal fenómeno e seus impactos coletivos e individuais (Ponte et al., 2022; Dias et al., 2022). Reconhecendo essa lacuna, bem como a falta de recursos educativos voltados para a literacia do big data em português, é proposta a construção de um manual educativo sobre o tema. O processo de construção assenta numa revisão da literatura, centrada em duas principais questões: “de que modo a literacia do big data é definida e mensurada?” e “que estudos existem sobre a literacia do big data entre crianças, adolescentes e jovens adultos?”. Verifica-se que a literacia do big data é um conceito multidisciplinar e que possui intersecções significativas com a literacia crítica dos dados. Para mais, notam-se algumas fragilidades nos conhecimentos de jovens sobre o big data e seus impactos, nomeadamente no que diz respeito à privacidade digital, ao papel dos dados no ecossistema económico online e à mitologia do big data, isto é, a crença sociocultural que considera os dados como uma fonte superior, objetiva e verdadeira de conhecimento. Outra tendência relevante na literatura é a postura apática entre jovens face ao fenómeno do big data e seus impactos, ligada a perceções de impotência face às estruturas digitais. A seguir, é elaborada uma análise de conteúdo de recursos educativos existentes, com o objetivo de identificar fragilidades e oportunidades, bem como explorar as estratégias pedagógicas que utilizam. De maneira geral, observa-se que os recursos educativos enfatizam estratégias de proteção e resistência, contudo falham em apresentar o big data como uma potencial ferramenta para a transformação social. Ademais, são pouco exploradas as limitações de tecnologias associadas ao big data – como a inteligência artificial – e processos de análise de dados, incluindo implicações éticas e desafios relacionados. A partir destas análises, é desenvolvida uma versão piloto de um manual para a literacia do big data, estruturado em três principais momentos. O primeiro dedica-se ao tema dos dados, do big data e da dataficação, propondo reflexões sobre a mitologia do big data, a recolha e a análise de dados. O segundo centra-se nas questões da privacidade digital e do ecossistema económico digital. Já o terceiro foca-se nas tecnologias associadas ao big data – como algoritmos, inteligências artificiais e modelos de machine learning – e os riscos e oportunidades a elas associados.

This project analyzes the topic of big data literacy – widely defined as the set of knowledge and skills needed to understand and deal with big data and its impacts in a datafied society – with the aim of building an educational manual for young people from 14 to 17 years of age. Big data is recognized as a social, cultural, economic, technological, and political phenomenon that allows for a large volume of data to be collected, stored, and analyzed at high speed in order to legitimize decisions or predictions (boyd &Crawford, 2012). This phenomenon has concrete consequences for the present and future of contemporary youth (Mascheroni & Siibak, 2021). However, Portuguese children and adolescents seem to be largely unaware of this phenomenon and its collective and individual impacts (Ponte et al., 2022; Dias et al., 2022). Recognizing this gap, as well as the lack of educational resources about big data literacy available in Portuguese, the construction of an educational manual on the subject is proposed. The construction process is based on a literature review, centered on two main questions: "how is big data literacy defined and measured?" and "what studies exist on the big data literacy of children, adolescents and young adults?". It appears that big data literacy is a multidisciplinary concept and has significant intersections with critical data literacy. Furthermore, there are some weaknesses in young people’s knowledge about big data and its impacts, namely with regard to their digital privacy, the role of data in the online economic ecosystem, and the mythology of big data, that is, the sociocultural belief that considers data as a superior, objective, and true source of knowledge. Another relevant trend in the literature is the apathetic posture among young people regarding the phenomenon of big data and its impacts, linked to perceptions of powerlessness in relation to digital structures. Next, a content analysis of existing educational resources is elaborated, in order to identify weaknesses and strengths, as well as explore the pedagogical strategies employed. In general, it is observed that educational resources emphasize strategies of protection and resistance but fail to present big data as a potential tool for social change. Moreover, the limitations of technologies associated with big data – such as artificial intelligence – and data analysis processes, including ethical implications and related challenges, are seldom explored. With these analyses, a pilot version of a manual about big data literacy is developed, structured in three main moments. The first is dedicated to the theme of data, big data and datafication, proposing reflections on the mythology of big data, data collection and analysis. The second focuses on the issues of digital privacy and the digital economic ecosystem. Finally, the last focuses on technologies associated with big data – such as algorithms, artificial intelligence, and machine learning models – and the risks and opportunities associated with them.