Cursos da Escola de Inverno começam na próxima semana na PUC-Rio

24 de julho de 2024

O Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Democracia Digital (INCT.DD) em parceria com a Compolítica e a PUC-Rio promovem a primeira edição da Escola de Inverno. Entre 29 de julho e 2 de agosto, os participantes estarão imersos em debates sobre Métodos Digitais, voltados para o conhecimento e a prática em pesquisas e análises em ciências humanas e sociais.

Conforme a programação, serão cinco cursos presenciais oferecidos no auditório do Departamento de Comunicação da PUC-Rio, no Rio de Janeiro (RJ). A duração de cada um deles será de seis horas. Podem participar estudantes que já tenham alguma iniciação nas ferramentas e métodos abordados para que, a partir do curso, encontrem o aperfeiçoamento sobre metodologias digitais direcionadas para a pesquisa em ciências sociais, comunicação e ciência política.

As inscrições devem ser feitas de forma online até o dia do evento, mediante o pagamento de taxa. Além disso, são oferecidas duas bolsas do INCT.DD por curso e uma bolsa da Compolítica por curso. Abaixo, confira o detalhamento de cada curso oferecido:

Oficina de dados: SPSS, Python e ChatGPT para tratamento e análise de bases de dados Data e horário: 29 e 30 de julho, às 9h
Professor: Sivaldo Pereira (UNB)

O curso trabalhará com SPSS, Python e ChatGPT para limpeza, tratamento, recortes e análise de bases de dados. O objetivo é capacitar os participantes a lidarem com questões metodológicas; solucionar problemas; corrigir e explorar bases de dados reais; e propiciar o amadurecimento da habilidade analítica de dados. Não requer conhecimento prévio nos softwares.

Workshop Análise de redes intermediário
Data e horário: 29 e 30 de julho, às 14h
Professor: João Guilherme Bastos Santos (Instituto Democracia em Xeque, INCT.DD)

Introduz os participantes a diferentes dimensões da análise de redes complexas, explorando métodos que combinam análise de redes de atores, agrupamentos (clusterização), análise textual e de imagens. O curso foca em ferramentas de agrupamento (clusterização), identificação de centralidade e avaliação de resultados da análise de redes, utilizando casos práticos. Interessam-nos particularmente as consequências de ajustes simples nos algoritmos utilizados na pesquisa – como de clusterização, pagerank ou “temperatura” no caso do uso de IA generativa – bem como sua variação ao longo do tempo, fundamentais para que os métodos digitais sejam utilizados de modo crítico na pesquisa científica. De modo suplementar, serão apresentados programas de código aberto capazes de auxiliar essas análises (sem a intenção de fornecer uma capacitação completa) além da discussão sobre as vantagens da utilização de linguagens como R e Python.

Gephi
Data e horário: 31 de julho, das 9h às 12h e das 14h às 17h
Professor: Raul Pimentel (COMP PUC-Rio)

Apresentação e demonstração da ferramenta para produção e análise de rede aplicada ao campo da comunicação e das mídias digitais. Etapas desde o tratamento até a visualização de dados. Apresentação de estudos de caso.

Raspagem de dados de redes sociais
Data e horário: 01 e 02 de agosto, às 9h
Professor: Marcelo dos Santos (PUC-Rio)

Panorama geral das possibilidades e limitações para coleta de dados de plataformas digitais no contexto pós-API. Procedimentos práticos e ferramentas. Restrições metodológicas. Debates sobre ética e jurisprudência.

Processamento e Aprendizado de máquina para análise textual com Python
Data e horário: 01 e 02 de agosto, às 14h
Professor: Crysttian Paixão (UFBA)

Fornece uma série de técnicas que permitem a extração de informações de base de dados textuais. A Mineração de Texto é uma de suas vertentes, a qual tem como objetivo permitir a extração de informações dessas bases. Em alguns casos, ocorre a associação com metodologias de Aprendizado de Máquina, permitindo realizar diferentes análises. Este curso tem como objetivo apresentar uma breve introdução à Mineração de Texto, associada ao Aprendizado de Máquinas, permitindo o processamento de dados textuais para extração de métricas, métodos de sumarização, representação e visualização de informações.