Em um mundo em que temos acesso tão fácil a uma enorme quantidade de dados, como é possível nos sentirmos tão perdidos em relação ao que é tido como conhecimento confiável? Como a sociedade chegou a um ponto de duvidar de toda verdade em uma realidade repleta de fatos? Para tentar responder a essas - e algumas outras - perguntas, levando em consideração o impacto dos dados para a produção científica, a pesquisadora italiana Sabina Leonelli escreveu o livro A Pesquisa Científica na Era do Big Data: cinco maneiras que mostram como o Big Data prejudica a ciência, e como podemos salvá-la (traduzido de La Ricerca Scientifica nell'Era dei Big Data. Cinque modi in cui i Big Data danneggiano la scienza, e come salvarla).A tradução é de Carla Cristina Munhoz Xavier e a revisão técnica foi conduzida por Bethânia Almeida e Mauricio Barreto, pesquisadores do Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs) da Fiocruz Bahia, que também assinam o prefácio.O livro reúne ideias e lições extraídas dos muitos anos de estudos e pesquisas da autora, refletindo sobre como cientistas podem utilizar os chamados Big Data para realmente atender às necessidades da sociedade. Mas como é possível, afinal, caracterizar a expressão Big Data? É o que a pesquisadora busca fazer no primeiro capítulo, mostrando que, ao contrário do que o senso comum costuma levar em consideração, o termo não se refere apenas a quantidade. Há uma série de outros aspectos relacionados aos dados.Leonelli menciona, inclusive, uma série de características que têm sido associadas ao Big Data nos últimos anos, os chamados sete "Vs": volatilidade; variedade; volume; validade; veracidade; valor; velocidade. "O Big Data, portanto, não são apenas ''''muitos dados''''. O que realmente o caracteriza são as várias formas como é produzido e circula entre os diferentes setores sociais. Esse é o poder e a verdadeira promessa do Big Data: permitir o estabelecimento de conexões entre setores e abordagens que, no passado, se mostraram difíceis, tanto por barreiras sociais quanto por razões técnicas, de dialogar diretamente. Em vez de tentar definir o que é Big Data em termos de características físicas e de quantidade, proponho, portanto, caracterizá-lo em função da forma como é usado. (...) são dados de diferentes tipos e origens que se relacionam, muitas vezes em formato digital e de formas que se prestam ao aprendizado de máquina,