É preciso publicar um cartaz de divulgação para a reunião de grupo, falta um esquema conceptual no relatório, o fluxo tem de ser explicado claramente aos colegas — muitas vezes, estas necessidades de «imagens» ficam bloqueadas por não se saber desenhar ou por não haver tempo para desenhar. A ferramenta de desenho científico da coleção de aplicações MuchSci consiste em usar uma descrição em linguagem natural para gerar diretamente uma imagem utilizável. Mas comecemos por deixar claro: o que ela produz são «imagens para comunicar», não «imagens calculadas a partir de dados».
O nome «Desenho científico» pode levar a confundir com gráficos de dados, por isso este artigo vai separar bem as duas coisas: como uma frase se transforma numa imagem, que cenários se prestam a este método e qual é a linha que não se pode ultrapassar.
01 Como uma frase se transforma numa imagem
▲ Figura 1 | Indique claramente o cenário e os pontos essenciais; depois da geração, há três passos possíveis
O processo decompõe-se em quatro passos: escreve o prompt, explicando o cenário, o público e os pontos a destacar; a ferramenta gera de acordo com a descrição; verifica o resultado; e depois escolhe uma de três opções — editar novamente o prompt, gerar novamente ou eliminar. Pelo meio não há camadas, recursos ou composição tipográfica: tudo isso foi condensado entre a «descrição» e o «julgamento».Você encarrega-se de dizer o que quer; ela encarrega-se de o desenhar.
Esta divisão de tarefas significa que gerar uma imagem passou de uma «tarefa de competência» para uma «tarefa de expressão»: já não importa saber usar software de design, mas sim saber explicar bem o pedido. Para quem não sabe desenhar, o obstáculo deixou de ser «aprender a usar a ferramenta» e passou a ser «treinar a descrição».
02 Se o prompt estiver bem claro ou não, o resultado varia muito
▲ Figura 2 | A mesma frase, com informação suficiente ou não, poupa trabalho diferente na validação
A geração de imagens tem uma característica: executa fielmente aquilo que escreve, não acrescenta o que não disse. Tomemos como exemplo um cartaz de recrutamento para um clube: o título é ou não visível, o horário e o local estão ou não indicados, há ou não um ponto de entrada por código QR, para quem é — se não disser estas informações, elas não aparecem na imagem.
Ela executa, não pensa no conteúdo por si. Quanto mais específico for o prompt, mais trabalho se poupa na validação; se for vago, resta tentar repetidamente com novas gerações. É também esta a diferença em relação às ferramentas de design tradicionais: as ferramentas de design testam a operação; a geração de imagens testa a descrição.
Dito de outra forma, também é um exercício de «escrever claramente o pedido». Muitas pessoas pensam que a dificuldade de gerar imagens está em desenhar, mas na verdade está em descrever — primeiro é preciso transformar a ideia vaga que está na cabeça numa frase bem organizada; só depois é que a ferramenta entra em ação.
03 Em que cenários se adequa gerar uma imagem com uma frase
▲ Figura 3 | Cartazes de reunião de grupo, esquemas conceptuais e esquemas de fluxo têm em comum o facto de não estarem vinculados a dados reais
A captura de ecrã seguinte vem da interface de desenho científico do MuchSci e corresponde a uma geração real: o prompt era «fazer um cartaz de recrutamento para um clube, dia 20 de setembro, em frente ao pavilhão desportivo, entrar no grupo através de código QR, divulgação principalmente no grupo de caloiros, título bem visível»; depois de gerar, é possível editar novamente o prompt, gerar novamente ou eliminar.
▲ Figura 4 | Um cartaz de recrutamento gerado a partir de uma frase em linguagem natural, e as três ações após a geração
Em termos de cenários, as imagens da investigação e do estudo que servem para «fazer compreender uma ideia» são, na sua maioria, adequadas à geração: cartazes de reuniões de grupo, esquemas conceptuais, esquemas de fluxo. Estas imagens não estão vinculadas a dados reais e quem as vê consegue validar à primeira vista se estão bem feitas — é precisamente esta a condição para poderem ser geradas a partir de uma frase. As imagens de acompanhamento de notas de leitura, os avisos de atividades de clubes e os esquemas conceptuais de apresentações de cursos seguem a mesma lógica: acompanham «uma ideia», não «um conjunto de dados».
A opção de eliminar também merece referência: se não gostar, elimine, sem criar peso psicológico. O custo de erro na geração de imagens é baixo, mas o erro deve ser trabalhado no prompt, não à sorte, carregando repetidamente em gerar novamente.
04 O que pode ser gerado e o que não pode
▲ Figura 5 | De um lado, geração por linguagem para comunicar; do outro, cálculo a partir de dados reais para apresentar
O limite está aqui:as imagens geradas não são gráficos de dados. Num gráfico de linhas de resultados experimentais ou num gráfico de barras de estatísticas de questionários, cada ponto e cada barra têm de vir de dados reais; um gráfico de dados «gerado» por linguagem está errado — não por estar mal desenhado, mas por ser simplesmente inutilizável.
Os gráficos estatísticos de dados reais devem seguir a via das figuras para artigos científicos, sendo desenhados a partir do cálculo dos dados, de forma recalculável e verificável. Cada um dos dois tipos de imagem tem a sua finalidade; o mais problemático de os misturar é a fase de revisão: uma imagem gerada que parece um gráfico estatístico faz suspeitar da credibilidade de todo o material.
Um método simples de autoavaliação: se esta imagem tiver de ser refeita quando se muda o conjunto de dados, então é um gráfico de dados e não deve usar-se a geração; se o conteúdo não tiver relação com dados e disser apenas respeito a «como explicar claramente», então a geração é adequada.
05 Limites
Como habitualmente, deixamos os limites bem explícitos.
① Este artigo aborda a posição e o mecanismo da funcionalidade, não constitui uma garantia da qualidade das imagens geradas. O resultado da geração depende do grau de especificidade do prompt e da complexidade do cenário; se não estiver bem escrito, não será desenhado com precisão.
② As imagens geradas têm de ser revistas por uma pessoa antes de serem usadas em materiais formais. Informações como títulos, datas e códigos QR devem ser verificadas item a item; o modelo de geração pode desenhar ou escrever incorretamente; o julgamento profissional não pode ser externalizado.
③ As imagens geradas não devem ser usadas para apresentar dados reais. No que diz respeito aos requisitos de formato e atribuição de figuras para artigos científicos, prevalecem as normas em vigor da revista e da instituição; as imagens geradas destinam-se apenas à comunicação em contextos de investigação e estudo.