Aula 04 da disciplina de métodos digitais do programa de pósgraduação em comunicação da Universidade Federal de Goiás, com foco na conceituação do objeto de pesquisa.

1. Métodos Digitais para Análise de Dados
Prof. Dalton Mar6ns
dmar6ns@gmail.com
Faculdade de Informação
e Comunicação
Aula 04 – Métodos
Digitais: por quê? O que
diferem dos métodos
tradicionais? Que
cuidados são precisos
tomar?

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…

4. Vejamos alguns exemplos...

5. Google Flu/Dengue Trends
hhps://www.google.org/flutrends/about/
O serviço es6ma a proliferação
de gripe e dengue a par6r do
número de buscas feitas no
Google oriundas dos diferentes
países.

6. Google Flu/Dengue Trends
hhps://www.google.org/flutrends/about/

7. Google Flu/
Dengue
Trends
hhp://cid.oxfordjournals.org/content/54/4/463.full
Em torno de 2690 documentos
acadêmicos disponíveis no Google Scholar
sobre o tema “Google Flu” – setembro/2016.
Veja um exemplo ao lado.

8. Como as pessoas estão cozinhando no
feriado de Ação de Graças nos EUA?
hhp://www.ny6mes.com/interac6ve/2009/11/26/us/20091126-search-graphic.html?_r=0
Mapeamento da
intensidade das buscas
no site Allrecipes.com
no dia de Ação de
Graças nos EUA em
2009.

9. Como as pessoas estão cozinhando no
feriado de Ação de Graças nos EUA?
hhp://www.ny6mes.com/interac6ve/2009/11/26/us/20091126-search-graphic.html?_r=0

10. Internet Archive: a memória da
Internet
hhp://archive.org/web/

11. Internet Archive: a memória da
Internet
564 versões do site da UFG entre 27/12/1996 a 08/08/2016: a história da universidade
contada por sua Internet.

12. Internet Archive: a memória da
Internet
O site em 1995. O site em 2004.
Quais escolhas vão sendo feitas? O que fica em evidência? O que desaparece?

13. Ensino à distância
Qual a diferença entre metodologias de
ensino à distância a par6r das redes de
interação promovidas entre seus
par6cipantes?

14. Google e a polí6ca de “tabs”
hhps://www.youtube.com/watch?v=oxiFVcFBsUE

15. Métodos digitais
• “Técnicas para o estudo das mudanças
sociais e condições culturais por meio
de dados online”
– Richard Rogers

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?

17. Métodos Digitais
• Considerando ainda a fragilidade e falta de confiança
que muitos relatam sobre os dados oriundos da web
para a linha de base de pesquisas sociais, uma
abordagem de pesquisa é correlacionar os resultados
oriundos da web com resultados ditos “offline”.
hhp://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/1369118X.2010.542823

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.

19. Voltando a pergunta...
• Para cada disposi6vo, cabe perguntar:
– Que objetos digitais estão disponíveis?
– Como eles são tratados pelos disposi6vos?
– Como podemos aprender a par6r desse meio para
u6lizar essa informação para a pesquisa social?

20. Mas, o que isso impacta em
termos de paradigma em relação
as pesquisas com outros métodos?

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).

22. Mudança de paradigma
• Por exemplo, o Wal-Mart gerava 2.5
petabytes (2^50 bytes) de dados de mais de
1 milhão de transações comerciais por hora
em 2012;
• O Facebook gerava 2.5 bilhões de novos
objetos (links, comentários,etc), 2.7 bilhões de
cur6das e 300 milhões de fotos por dia em
2012.

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...

31. Desafios
• Uma coisa é encontrar o padrão nos dados, a
outra é explicar esse padrão:
– Para isso, é fundamental o uso de teorias sociais e
profundo conhecimento do contexto que
procuramos analisar;
– A descoberta do padrão não é o ponto final da
pesquisa, pelo contrário... É o ponto de par6da
para análises adicionais, que certamente vai pedir
novos conjuntos de dados, novos métodos e
técnicas de análise...

32. Desafios
• Desenvolvimento de conhecimento para
analisar e produzir sen6do para os dados;
• A criação de uma nova postura epistemológica
de aproximação com os dados e a tecnologia,
permi6ndo novas formas pós-posi6vas de
desenvolvimento da computação com foco
nas ciências sociais computacionais.

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.