Estou aplicando API Hypermedia no meu workflow com isso ainda estou iniciando nessa abordagem, porém espero que ajude alguém que esteja estudando a entender mais sobre o assunto.
O termo hypermedia foi criado por Ted Nelson em 1965 que resumindo muito mesmo é a extensão do hypertext.
Definição de hypertext algo que você pode reconhecer a partir do HTML. O hypertext é essencialmente texto que está escrito em um formato estruturado e contém relacionamentos com outros objetos através de links.
Hypermedia inclui imagens, vídeos, áudios, textos e links. Seguindo esse conceito para uma API REST podemos fornecer muito mais informações como tipo de conteúdo e relacionamento que pode ser recuperado, ações que podem ser executadas com links apropriados para cada ação, com isso a aplicação cliente fica desacoplada fazendo com que a aplicação servidor e cliente evolua de forma independente e de forma intuitiva.
A aplicação cliente não deve criar URLs. A única url que o cliente precisa saber é o domínio raiz http://dominio.com.br/api/v1/ qualquer url adicional vem da API.
Um outro exemplo de uma api no padrão Hypermedia é a api do github que na raiz da sua api traz o padrão.
Analisando esse JSON você encontra tudo que seu app cliente precisa para navegar entre recursos do github.
Vejamos a propriedade repository_url para acessar você já sabe o que necessita sem precisar consultar documentação e nem montar todo o link(endpoint),
Na parte dois desse artigo irei mostra um exemplo de Hypermedia API utilizando nosso maravilhoso Node.js(express.js).
Respeite os fatos estatísticos porque são coisa objetiva (qualquer um pode conferir como foram produzidos) e útil. Mas faça deles a ideia correta, porque circula por aí uma concepção fetichista: por força própria desvendariam os mistérios da realidade! Você já os olhou de perto? Atente à sua convencionalidade. E no fim você dará mais valor ao trabalho estatístico — o seu e o dos outros.
Primeiro exemplo: o IBGE “levanta” (na verdade, produz) dados sobre gênero e sobre desemprego no Brasil. Contudo, vejam:
1) “gênero” — não é hoje um “fato” em plena discussão? Quantos e quais devem ser propostos ao respondente? Se você só lhe dá duas opções, algo vai se perder;
2) “desempregado” precisa de definição prescritiva pelo IBGE: “procurando emprego” ou apenas “disponível para emprego”?
Então não é um fato absoluto e inequívoco que há X pessoas de tal gênero ou X “desempregadas”. Assim são elas consideradas.
Todas as pesquisas científicas que produzem estatísticas passam pela definição de categorias e “construtos” (conceitos objetivados) antes de as informações serem identificados como “dados primários”. Que fique claro: o fato, no tratamento científico, só surge “categorizado”, identificado por uma categoria de casos similares, por um conceito, e é ilusório pensar que preexiste a ela — antes de ser pensado segundo esta categoria, o fato tinha outra denominação, talvez de senso comum. E aquela categoria é definida por alguém credenciado socialmente (algum título, algum cargo). Note bem, tal definidor tem seus critérios, teria alternativas, e por isso é que uns pesquisadores “levantam” dados diferentes dos de outros, chegando a conclusões diferentes.
Segundo exemplo. Um estudo do PISA (Programa Internacional de Avaliação de Alunos) da OCDE (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico) divulgado agora em abril, sobre alunos de 15 anos em 72 países, afirmou um fato: que os estudantes brasileiros (44%) se sentem mais felizes (“muito satisfeito com a vida”) que os da Coreia do Sul e Hong Kong (20%). Você e eu podemos estranhar este fato, inclusive porque a mesma pesquisa diz que 80,8% dos estudantes se sentem ansiosos, mesmo fora de provas. Estranhamos, mas fatos não se contestam…
Como qualquer estudo, acadêmico ou não, de nível científico, o PISA define o que entende pelos termos que usa (p. ex. o “bem-estar dos alunos”, objeto da pesquisa, “se refere ao estado psicológico, cognitivo, social e físico e as capacidades que o estudante precisa para viver uma vida feliz e com realizações”).
Vejam então aí a convencionalidade: a) é preciso o PISA dizer em que sentido usará o termo “bem-estar”, pois poderia ter outros significados (definições) b) pergunta-se: em que pensava o aluno no dia e na hora em que se disse “muito satisfeito com a vida”? c) A “satisfação com a vida”, no entendimento médio do brasileiro significa o mesmo que “satisfação com a vida” no contexto cultural do coreano?
O que mais se vê nestes exemplos? Uma técnica consistente de observações (entrevistas, no caso do PISA, com 540.000 jovens, e no caso do IBGE com os indivíduos das casas visitadas na PNAD) e escalas numéricas. Trata-se de artefatos lógicos que permitem uma engenhosa “redução” da variedade dos casos singulares à sua ocorrência, esta sim, computada por “categorias de variedade” e diferenciada dentro da escala.
Note-se que a qualidade forte é a consistência lógica do discurso. A correspondência intrínseca da linguagem a seu referido, uma realidade — por ex., como se sentem aqueles estudantes brasileiros e coreanos perante suas vidas individuais — não pode ser atingida. É razoável que seja pressuposta (hipótese sustentável), e isso é suficiente para orientar nossas ações, no caso, a formulação de políticas educacionais.
A propósito, pensa-se comumente que o número (14% de desempregados) representa um fato, “é aquilo e pronto”. A clareza (“certeza”) do número não é do que ele representa, é da distinção dos “pontos” na escala a que pertence. O que vem a ser um número? Originalmente, uma criação humana para resolver o problema prático da contagem (Bento de Jesus Caraça, Conceitos Fundamentais da Matemática, Lisboa, 1970). A contagem começou pelos dez dedos da mão (donde o sistema decimal), derivando-se daí inúmeras variações por imaginação lógica — a criação do zero não tem 2.000 anos. O artefato número não garante o que se diz (também se mente — e até melhor — com números), porque a solidez da afirmação não está no número, mas no argumento.
As relações de diferença (numérica) entre variáveis estatísticas de parâmetros compatíveis são atributivamente muito mais seguras do que as pretendidas inferências de nexo causal entre elas. Só perante o senso comum a correlação (quando “A” acontece, “B” também) se disfarça de causalidade. Distraia-se agora um pouco com estas “correlações espúrias”: http://www.tylervigen.com/spurious-correlations.
Um último exemplo: você, em uma pesquisa social com questionário, faz uma pergunta X (de “sim” ou “não”, por ex.) a 10 pessoas: 3 dizem “sim”, 7 dizem “não”. Você conclui: é um fato objetivo e inconteste que a maioria pensa “não” sobre X. O que há aí de inconteste? Que entre 10, 7 é maioria, o que é uma certeza lógica e relativa aos próprios termos (os valores em uma escala numérica e o significado de “maioria/minoria”), algo de ordem lógica e relativo à semântica da linguagem. Daí para a frente, resta-nos a certeza prática das probabilidades de ocorrência — sendo aquelas 10 uma boa amostra — quando você for aplicar esta relação (7/10) a outros casos. E quanto ao “X”? O “X” foi escolhido e formulado por você, ora. Você deu um sentido à cena da entrevista. Você não “descobriu” ali um fato estatístico significativo. Você o criou na hora que perguntou (não estava lá em algum “cantinho” do grupo de 10 pessoas…). As pesquisas em diálogo aberto estão menos sujeitas à ilusão do “fato”.
Conclusão. A cientificidade dos fatos estatísticos não está em que representam estritamente o que se passa (a “realidade”), entre outras razões por serem convencionados, mas, a) na consistência com que são definidos e “levantados”; b) no uso correto das escalas de grandeza com que se comparam situações ou pessoas diferentes, que podem ocorrer em diversas maneiras e “ritmos” e, c) na forma linguística aberta ao contraditório, ou seja, poderem gerar uma resposta “inesperada”, divergente (a lógica popperiana da negação). São uma linguagem criticamente bem construída. Não é mágico, repito, mas a melhor maneira de fundamentar nossas decisões de investimento, de impacto sobre outras pessoas, etc.
Fazem já quatro séculos que o mito do fato-critério-final domina o senso comum da ciência e da cultura ocidental. Mas a história tem o poder de puxar o tapete do presente mais inabalável. O significado epistemológico de “fato”, ou seja, dentro de um contexto de investigação ou teoria do conhecimento é uma construção conceitual da cultura ocidental (que gosta dessas coisas). E só ficou bem claro com a afirmação forte do empirismo, há quatro séculos atrás. Quer saber isso melhor? Veja: WOOTTTON, D. The Invention of Science. A new history of Scientific Revolution. Harper Collins: NY, 2015.