BIG DATA: UMA ANÁLISE A PARTIR DA TEORIA DOS SISTEMAS E DA TEORIA SEMÂNTICA DA VERDADE

ESTE TRABALHO TRATA DA ÁREA DA CIÊNCIA DE DADOS QUE LIDA COM A ANÁLISE DE DADOS CARACTERIZADOS PRINCIPALMENTE POR SEU GRANDE VOLUME, ALTA VELOCIDADE DE EXPANSÃO E AMPLA VARIEDADE, COMUMENTE CHAMADOS BIG DATA, ANALISANDO TAL ÁREA SOB A PERSPECTIVA DA TEORIA DOS SISTEMAS E DA TEORIA SEMÂNTICA DA VERDADE, PORTANTO SOB UM ENFOQUE EPISTEMOLÓGICO E LÓGICO. NOSSO OBJETIVO PRINCIPAL CONSISTE EM DETERMINAR QUE TIPOS DE ESTRUTURAS OS CONJUNTOS DE BIG DATA DEVEM CONFIGURAR (RELATIVAMENTE AOS TIPOS DE SISTEMAS QUE TAIS CONJUNTOS DE DADOS VISAM REPRESENTAR) A FIM DE QUE OS RESULTADOS DA SUA ANÁLISE POSSAM SER CONSIDERADOS VERDADEIROS, E QUE TIPOS DE ESTRUTURAS OS CONJUNTOS DE BIG DATA DEVEM CONFIGURAR A FIM DE QUE OS RESULTADOS DA SUA ANÁLISE POSSAM SER CONSIDERADOS QUASE-VERDADEIROS. ASSIM, OS CONJUNTOS DE BIG DATA CUJOS DADOS NÃO SÃO EXAUSTIVOS, LOGO CUJAS ESTRUTURAS SÃO PARCIAIS E, PORTANTO, CUJOS RESULTADOS DA ANÁLISE NÃO PODEM SER CONSIDERADOS VERDADEIROS (OU FALSOS), PRECISAM SER CONSISTENTES COM RESULTADOS CIENTÍFICOS OBTIDOS PREVIAMENTE, A FIM DE QUE SEUS RESULTADOS POSSAM SER CONSIDERADOS QUASE-VERDADEIROS (OU QUASE-FALSOS). JÁ OS RESULTADOS DA ANÁLISE DE CONJUNTOS DE BIG DATA QUE NÃO SÃO CONSISTENTES COM RESULTADOS CIENTÍFICOS OBTIDOS PREVIAMENTE NÃO PODEM SER CONSIDERADOS QUASE-VERDADEIROS (OU QUASE-FALSOS), MAS MEROS CONTRASSENSOS.