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Métodos Digitais para Análise de Dados - Aula 04 - Conceituando os métodos digitais
O documento discute métodos digitais para análise de dados, destacando sua importância e as diferenças em relação aos métodos tradicionais, além de abordar a crescente integração entre ciências da computação e ciências sociais. Enfatiza a necessidade de considerar os dados da web como base para pesquisas sociais, enquanto explora novas abordagens e posturas epistemológicas diante da complexidade e volume dos dados digitais. Por fim, aponta tanto as oportunidades quanto os desafios que surgem no campo das humanidades digitais e ciências sociais computacionais.
Métodos Digitais para Análise de Dados - Aula 04 - Conceituando os métodos digitais
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- 2. Contextualizando o momento em que estamos • Vivemos um tempo onde há diversas inicia6vas de aproximação das ciências da computação com as ciências sociais: – Pesquisem sobre “computa6onal social science” e vocês verão um pouco sobre isso... • O desenvolvimento da digitalização de vários processos sociais (mercado, informação, comunicação, mídia, educação, saúde...) tem ampliado o interesse e mobilizado recursos de diversas áreas de conhecimento em busca de entender os fenômenos envolvidos nesses modos de socialização.
- 3. Questão central • Uma questão central se abre nesse processo: – Quando e em que condições a Web pode ser considerada a linha de base para pesquisas e inferências sobre o mundo social? • Podemos considerar que os dados oriundos da Web possuem vários problemas já conhecidos do universo da pesquisa e estamos diante de ques6onar esses problemas (em que medida ainda são problemas?) e avaliar possibilidades de atravessá-los de maneiras cria6vas: – Reputação dos dados: como foram gerados, por quem (autopromoção, autopublicação...); – Presença da pornografia, pedofilia, proliferação de teorias da conspiração... • Houve um período em que chamávamos a Web de Ciberespaço e essa realidade social de uma realidade virtual, como se fosse um domínio social separado da realidade “real”; • Essa situação tem mudado profundamente nos úl6mos anos, tendo a Web se tornado um espaço privilegiado para estudos sociais: – Questões eleitorais: como as pessoas vão votar, como os votos se dividem pelas regiões de uma cidade; – Padrões de conduta: como as pessoas comem, que objetos compram, que cultura acessam; – Dispersão de argumentos e tendências discursivas: sobre o que as pessoas falam, como falam, a flutuação dos temas; – Saúde: que locais uma doença se prolifera, modos de cura, diagnós6co…
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- 16. Métodos Digitais • São inspirados nos métodos chamados do “meio”, ou seja, estão relacionados a como os disposi6vos tratam os dados da web; – Então, os métodos digitais são os métodos incorporados nos disposi6vos de tratamento de dados da web; • Exemplos: – Como os mecanismos de busca tratam os hiperlinks, clicks e outros objetos digitais? – Como as plataformas de redes sociais tratam os perfis de interesse assim como as interações entre usuários, tais como linkar, comentar, compar6lhar, cur6r, entre outros?
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- 18. Voltando a pergunta... • Quando e sob que condições podem as pesquisas e seus resultados serem apenas baseadas em dados oriundos da web? • Vejamos outro exemplo.... – O jornal NRC Handelsblad, um importante jornal da Holanda, levantou a questão sobre se a cultura holandesa estava sofrendo uma guinada conservadora no meio dos anos 2000; – Ao invés de produzirem uma pesquisa tradicional, os pesquisadores u6lizarem a web como fonte de informação; – U6lizaram o Internet Archive já apresentado nesta aula e coletaram sites de par6dos de direita e extremistas ao longo de décadas e compararam a evolução da linguagem; – Os estudos mostraram que a linguagem dos par6dos de direita se aproximou dos extremistas ao longo do tempo, validando a ideia de uma guinada conservadora.
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- 21. Mudança de paradigma • Novos objetos estão surgindo como elementos e espaços que cons6tuem as relações sociais; • Os dados oriundos da web e que formam a base dos métodos digitais possuem caracterís6cas muito diferentes dos dados das pesquisas sociais anteriores: – São grandes em volume, cons6tuindo terabytes ou petabytes; – São intensos em velocidade, sendo criados pra6camente em tempo real; – São diversos em variedade, sendo estruturados e não-estruturados por natureza; – São exaus6vos em escopo, chegando a abranger populações ou sistemas inteiros, onde n=todos; – São de resolução fina e facilmente indexáveis em iden6ficação; – São relacionais por origem, contendo campos em comum que permitem juntar e correlacionar diferentes conjuntos de dados; – São flexíveis, sendo fáceis de estender (novos campos podem ser adicionados com facilidade) e de escalar (podem expandir em tamanho facilmente).
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- 23. Mudança de paradigma • As técnicas tradicionais da pesquisa social foram criadas para extrair insights de dados: – escassos, – está6cos, – Limpos, – pobre em relacionamentos, – oriundos de amostras, – E atendendo a premissas restritas: • Independência, estacionaridade e normalidade; – Gerados e analisados para responder a questões específicas dos pesquisadores.
- 24. Mudança de paradigma • Os novos dados da web mudam essa relação, pois são: – Abundantes; – Exaus6vos em variedade; – Temporalmente escaláveis; – Dinâmicos; – Semi-estruturados ou desestruturados; – Imprecisos; – Altamente relacionais; – E a maior parte dos dados não foi gerado para responder uma pergunta específica... • Apenas com o uso de computação intensiva e novas técnicas analí6cas é possível lidar com essa mudança e gerar novas possibilidades de pesquisa.
- 25. Mudança de paradigma • Centenas de algoritmos podem ser u6lizados para analisar esses conjuntos de dados para determinar o melhor modelo explica6vo ou conjunto de modelos explica6vos; • Isso é uma mudança significa em relação aos métodos tradicionais de pesquisa, onde o analista selecionava o método apropriado baseado no conhecimento que ele 6nha dos dados e das técnicas; • Há uma nova postura epistemológica aqui: – Ao invés de testar a teoria analisando dados relevantes, novas técnicas de análise de dados procuram idenMficar insights significaMvos dos conjuntos de dados existentes!
- 27. O Quarto paradigma nas ciências? • A proposta (um tanto utópica) desse quarto paradigma nas ciências leva em consideração algumas questões que precisam ser analisadas com cuidado: – O bigdata pode capturar domínios inteiros e fornecer alta resolução dos fenômenos; – Não há necessidade de teorias prévias, modelos ou hipóteses; – Através da aplicação de metódos agnós6cos de análise de dados, os dados podem falar por si mesmos, livre do viés humano; – O significado pode transcender o contexto ou conhecimento de domínios específicos, logo pode ser interpretado por qualquer um que tenha conhecimento de esta~s6ca ou visualização de dados. • Será?
- 28. O Quarto paradigma nas ciências? • Como cien6stas de dados e considerando os recursos tecnológicos a nossa disposição (bases de dados, so•wares analí6cos, linguagens de programação), estamos muito bem equipados para responder “o quê” está acontecendo por meio dos dados... • No entanto, a dificuldade de explicar o “por quê” con6nua se impondo, sobretudo em domínios onde não temos conhecimento, contexto e experiência. • Ou seja, qualquer interpretação dos dados presume uma posição epistemológica! – Jamais podemos ultrapassar o fato de que temos uma visão limitada a par6r do lugar onde olhamos.
- 29. O Quarto paradigma nas ciências? • Uma das mudanças de postura fundamentais proposta por esse quarto paradigma é de que a ciência passa a se desenvolver puxada pelos dados: – A postura proposta é mais indu6va do que dedu6va; – A exploração dos dados é orientada por pressuposições teóricas iniciais, mas com espaço para análise de novos cruzamentos não imaginados, novas análises não planejadas, novos olhares não pensados; – A postura com os dados é menos de planejamento e implementação de uma estratégia específica e mais de livre exploração.. – Os insights encontrados nos dados vão orientar a formulação de hipóteses e a produção de testes dedu6vos para validação das mesmas, como é feito no ciclo tradicional cien~fico.
- 30. Ciências Sociais Computacionais e Humanidades Digitais • O fenômeno web e big data oferece grandes oportunidades e desafios para as ciências humanas: – Oportunidade de digitalização, proliferação e interconexão entre diversos conjuntos de dados analógicos e desestruturados (livros, jornais, fotografias, quadros, músicas, etc...) – Produção de novas ferramentas de curadoria, gerenciamento e análise de dados que têm a capacidade de lidar com conjuntos massivos de dados; – A possibilidade de buscar e conectar um grande número de trabalhos interrelacionados; • A pesquisa e o desenvolvimento de experimentos nessas áreas tem sido chamado de Humanidades Digitais; • O empoderamento tecnológico dos pesquisadores oriundos das ciências humanas no sen6do de desenvolvimento de suas próprias aplicações e análises tem sido chamado de Ciências Sociais Computacionais... Vejamos alguns exemplos...
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- 33. Resumo do que vimos hoje • O que são os métodos digitais: – Técnicas para o estudo das mudanças sociais e condições culturais por meio de dados online • Limites: – Quando e em que condições a Web pode ser considerada a linha de base para pesquisas e inferências sobre o mundo social? • A pergunta não tem resposta única, sendo necessária refazer a pergunta a cada projeto em questão e encontrar sua resposta para cada caso. • Potências: – Novas estruturas e 6pos de dados, novas ferramentas, técnicas e algoritmos de análise; – Um novo paradigma cien~fico em desenvolvimento; – Uma nova postura epistemológica: maior proximidade com experiências indu6vas orientando processos dedu6vos; • Caminhos cien~ficos: – Humanidades Digitais; – Métodos digitais; – Ciências Sociais computacionais.