SóProvas

ID
1884799
Banca
FGV
Órgão
IBGE
Ano
2016
Provas
Disciplina
Inglês
Assuntos

TEXT II

The backlash against big data

[…]

Big data refers to the idea that society can do things with a large body of data that weren’t possible when working with smaller amounts. The term was originally applied a decade ago to massive datasets from astrophysics, genomics and internet search engines, and to machine-learning systems (for voice-recognition and translation, for example) that work well only when given lots of data to chew on. Now it refers to the application of data-analysis and statistics in new areas, from retailing to human resources. The backlash began in mid-March, prompted by an article in Science by David Lazer and others at Harvard and Northeastern University. It showed that a big-data poster-child—Google Flu Trends, a 2009 project which identified flu outbreaks from search queries alone—had overestimated the number of cases for four years running, compared with reported data from the Centres for Disease Control (CDC). This led to a wider attack on the idea of big data.

The criticisms fall into three areas that are not intrinsic to big data per se, but endemic to data analysis, and have some merit. First, there are biases inherent to data that must not be ignored. That is undeniably the case. Second, some proponents of big data have claimed that theory (ie, generalisable models about how the world works) is obsolete. In fact, subject-area knowledge remains necessary even when dealing with large data sets. Third, the risk of spurious correlations—associations that are statistically robust but happen only by chance—increases with more data. Although there are new statistical techniques to identify and banish spurious correlations, such as running many tests against subsets of the data, this will always be a problem.

There is some merit to the naysayers' case, in other words. But these criticisms do not mean that big-data analysis has no merit whatsoever. Even the Harvard researchers who decried big data "hubris" admitted in Science that melding Google Flu Trends analysis with CDC’s data improved the overall forecast—showing that big data can in fact be a useful tool. And research published in PLOS Computational Biology on April 17th shows it is possible to estimate the prevalence of the flu based on visits to Wikipedia articles related to the illness. Behind the big data backlash is the classic hype cycle, in which a technology’s early proponents make overly grandiose claims, people sling arrows when those promises fall flat, but the technology eventually transforms the world, though not necessarily in ways the pundits expected. It happened with the web, and television, radio, motion pictures and the telegraph before it. Now it is simply big data’s turn to face the grumblers.

(From http://www.economist.com/blogs/economist explains/201 4/04/economist-explains-10)

The phrase “lots of data to chew on” in Text II makes use of figurative language and shares some common characteristics with:

Alternativas
Comentários

  • Chew = Mastigar. Características em comum com comer (eating).

  • a-

    lots of data to chew on - lots of data to process, digest, incorporate into one's own system etc. 

  • A frase "muitos dados para mastigar" no Texto II faz uso da linguagem figurativa e compartilha algumas

    características comuns com:

    (A) eating;

    alimentação;

    (B) drawing;

    desenho;

    (C) chatting;

    conversa;

    (D) thinking;

    pensando;

    (E) counting.

    contagem.

    Comentários: O verbo “to chew” (mastigar) foi utilizado no texto no sentido figurado e está relacionado a “eating”

    (alimentação).

    Gabarito: A

  • Eu sei o q é chew, conheço a expressão "lots of data to chew on", mas sempre respondo D, thinking, por achar q A eating seria uma resposta muito literal, uma correlação feita por quem não conhece a expressão...

    Alguém pode me ajudar com essa questão?

  • Trata-se de questão envolvendo aspectos linguísticos do Inglês. Isso porque, além de explorar a capacidade de interpretação de texto do candidato, a questão também explora o estudo da semântica, isto é, da interpretação do significado das palavras, frases ou expressões. O candidato deve assinalar a alternativa que apresenta uma característica semelhante à figura de linguagem usada no trecho “lots of data to chew on".

    A expressão idiomática “to chew on sth" significa pensar cuidadosamente sobre algo.
    no contexto, “chew on" se aproxima ao sentido original do verbo “to chew", qual seja, mastigar, pois os dados em questão devem ser processados, isto é, devem passar por um processo de codificação/decodifcação, assim como, quando comemos, os alimentos são mastigados e reduzidos a partes menores para passarem pela digestão.

    Alternativa A.
    CORRETA. Como vimos acima, no contexto em que foi usado, “chew on" se relaciona ao ato de comer (“eating").

    Alternativa B.
    ERRADA. “Drawing" pode dizer respeito à ação de desenhar ou à ação de mover-se em direção a algo. Nenhum desses sentidos se encaixa no contexto.

    Alternativa C.
    ERRADA. “Chatting" é o ato de conversar com alguém de maneira descontraída, informal.

    Alternativa D.
    ERRADA. Essa alternativa explora a existência da expressão idiomática “to chew on sth" que diz respeito ao ato de pensar cuidadosamente a respeito de algo. No entanto, o candidato deve analisar o uso das palavras dentro do contexto em que elas são empregadas. Como vimos, no texto em análise, “to chew on" não se refere ao ato de pensar “thinking".

    Alternativa E.
    ERRADA. “Counting" é a forma nominal do verbo “to count" que significa contar. Como vimos, não é esse o sentido de “chew on".


    Gabarito do Professor: Letra A.

  • Concordo com a Angel concurseira. Questão muito mal formulada, não se sabe o que o examinador quer. Ele fala em sentido figurado, mas pede o sentido literal do termo.

    Está certo que "chew" é mastigar. Mas "lots of data to chew on" significa muitos dados para pensar, refletir sobre.