Sociologia digital, big data e os desafios da pesquisa digital

# Sociologia digital, big data e os desafios da pesquisa digital
### Leonardo F. Nascimento
### Universidade Federal da Bahia - LABHDUFBA
### 2020-12-17

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# Leonardo F. Nascimento

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15% Programador, 20% Químico, 25% Psicólogo, 40% Cientista Social

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# Digital Turn - Virada Digital

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## "Digitalização do eu na vida cotidiana"

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## Algoritmização de processos sociais

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## Traços digitais (digital data trace)

> "registros de atividade realizados por meio de um sistema de informação online (portanto, digital). Um traço é uma marca deixada como sinal de passagem; é uma evidência registrada de que algo ocorreu no passado" (HOWISON et alli, 2011)

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## Dataficação

> "Dataficação refere-se ao processo pelo qual sujeitos, objetos e práticas são transformados em dados digitais" (SOUTHERTON, 2020)

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# O que é big data?

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## Big data

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## Big data

> Big data pode ser entendido como "a capacidade de pesquisar, agregar e cruzar grandes conjuntos de dados" (Boyd and Crawford 2012, p. 663)

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# Qual o desafios do uso de big data nas pesquisas em ciências sociais?

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# Precisamos deixar de ser noobs!
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## Incorporando técnicas de webscraping

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## Incorporando técnicas de webscraping

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## Incorporando linguagens de programação

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## Incorporando aplicativos para análise dos dados

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# Nunca tivemos tantos dados, ferramentas, técnicas...

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# ..mas nossos problemas NÃO acabaram!

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# Três grandes eixos de desafios:

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## 1. fontes digitais da pesquisa

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## 2. métodos e técnicas digitais

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## 3. vigilância epistemológica das pesquisas em meios digitais

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# 1. Desafios das fontes da pesquisa

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## publicidade/acessibilidade

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## evocação versus coleta

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## representatividade

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## pré-construção	algorítimica dos dados

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## capacidade computacional

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# 2. Desafios das técnicas e métodos

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## letramento digital dos pesquisadores

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## pré-construção	algorítimica das ferramentas ("black-box")

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## cuidado com o soterramento! (download *versus* capacidade analítica)

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# 3. Vigilância epistemológica em meios digitais

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# Um "erro no código" passa a constituir um "erro metodológico"

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# "nossos ajudantes digitais já estão cheios de teoria e julgamento" (Bernhard Rieder and Theo Röhle in: BERRY, 2012, p. 70)

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# “Não existe neutralidade metodológica das técnicas” 
(BOURDIEU; PASSERON; CHAMBOREDON, 2004, p. 55)

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# À guisa de conclusão: que fazer?

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## Investir no letramento digital!

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## Praticar ciência aberta: dados abertos, códigos abertos, ferramentas abertas;

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## Abandonar o fetichismos dos dados, dos métodos e dos resultados

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## Referências Bibliográficas

BOURDIEU, P.; PASSERON, J. C.; CHAMBOREDON, J. C. Ofício de Sociólogo: metodologia da pesquisa na sociologia. Petrópolis: Vozes, 2004.

Boyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data. Information, Communication & Society, 15(5), 662–679

HOWISON, J.; WIGGINS, A.; CROWSTON, K. Validity Issues in the Use of Social Network Analysis with Digital Trace Data. Journal of the Association for Information Systems, v. 12, n. 12, 29 dez. 2011. Disponível em: <http://aisel.aisnet.org/jais/vol12/iss12/2>.

RIEDER, B.; RÖHLE, T. Digital Methods. In: SCHÄFER, M. T.; VAN ES, K. (Ed.). The Datafied Society. Studying Culture through Data. [s.l.] Amsterdam University Press, 2017. p. 109–124.

SOUTHERTON, C. Datafication. In: SCHINTLER, L. A.; MCNEELY, C. L. (Ed.). Encyclopedia of Big Data. Cham: Springer International Publishing, 2020. p. 1–4. 
Disponível em: <https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007%2F978-3-319-32001-4_332-1>.

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## Obrigado gente!

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##**Agradecimentos especiais**:
### Prof. Dr. Edison Bertoncelo - Pelo convite!
 
### Ao público pela paciência!
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