class: center, middle, inverse, title-slide # Introdução a Métodos Computacionais para Ciência Sociais ## Introdução ### Tiago Ventura ### CPDOC-FGV --- class: center, middle -- # Porque Estamos Aqui? -- ### Dados, Dados, Dados, Dados... -- --- class: center, middle <img src="figs/data_store.png" width="80%" /> --- # Mobilidade Digital <img src="figs/mob_01.png" width="100%" /> --- # Redes Sociais <img src="figs/redes.png" width="100%" /> --- ## Dados Eleitorais <img src="figs/eleicoes.png" width="100%" /> --- ## Text-as-Data .pull-left[ <img src="figs/camara.png" width="100%" /> ] .pull-right[ <img src="figs/tweets.png" width="100%" /> ] --- ## Surveys On-line <img src="figs/survey.png" width="70%" /> --- class: center, middle <img src="figs/data.jpeg" width="100%" /> --- class: center, middle -- # Porque Estamos Aqui II - O real talk? -- ### Melhores oportunidades e Mais Opções no Mercado de trabalho. -- --- ## Ciências Socias na Era Digital: Vantagens. - Abundância de dados de forma gratuita e fácil acesso. - Permite fazer novas perguntas. - Ou encontrar novas respostas à perguntas antigas. - Avanço Computacional: Novos métodos, computadores mais potentes, mais rápidos, e mais acessíveis. --- ## Ciências Socias na Era Digital: Desafios. - Big Data requer mais treinamento técnico. - Cientistas da Computação se importam mais com performance. - Cientistas Sociais se importam mais com perguntas teóricamente relevantes. - Construir mais interdiciplinariedade e combinar técnica e teoria. --- class: center, inverse, middle ## O objetivo do curso é apresentar ao alunos técnicas e desenhos de pesquisa de ponta no campo das Ciências Sociais Computacionais (CSS). --- class: center,middle ## `Mas, afinal, o que é CSS?` -- <img src="figs/waiting.gif" width="70%" /> --- # Aprendendo com um exemplo. <img src="figs/bail.png" width="90%" /> --- # Desenho de Pesquisa <img src="figs/bail_design.jpg" width="90%" /> --- ### Ciência Social Computacional = Ciência Social + Ciência de Dados. -- ### Ciência Social -- - Entender Compartamento Social. - Big Questions. - Dilemas do Comportamento Humano. - Explicar Mudanças e Padrões na Sociedade. - Em geral, manipulação de banco de dados pequenos ou médios. -- ### Ciências de Dados -- - Estuda qualquer assunto. - Aprende diretamente dos Dados - Modelos Estatísticos e ML. - Big Data. - Predição de mudanças e comportamentos. -- --- class: center,middle ### Ciência de Dados não é suficiente sozinha se quisermos responder perguntas teóricamente orientadas -- ### Cientistas Sociais isoladamente não possuem o conhecimento técnico para usar as novas bases de dados e métodos da era digital. -- --- --- class: center, middle, inverse # Intervalo <div class="countdown" id="timer_6016ad31" style="right:25%;bottom:15%;margin:5%;font-size:5em;" data-warnwhen="0"> <code class="countdown-time"><span class="countdown-digits minutes">15</span><span class="countdown-digits colon">:</span><span class="countdown-digits seconds">00</span></code> </div> --- ## Vamos recomeçar sabendo um pouco mais de vocês -- .pull-left[ Nome e Pronome Preferido. Departamento, Graduação, área de estudos. O que você pretende aprender neste curso ? Quando e como começou seu interesse por este tema? ] -- .pull-right[ <img src="figs/scott.gif" width="90%" /> ] -- --- # Quem sou Eu? - Young Talent In Computational Social Science Fellow, FGV-CPDOC. - Pronome: Ele-Dele. - Doutorado em Ciência Política no IESP-UERJ. - Estudante de Doutorado em Governo e Política na Universidade de Maryland. #### Minhas Pesquisas: - **Violência política:** Efeitos Comportamentais de Victimização no Brasil e México. - **Comunicação Política:** Ativação de Conteúdo e Notícias no Twitter, Efeitos de Framing, Confiança e Mídias Digitais .... - **Política Brasilieira:** Participação Social, Política Local, Análise de Manifestos de Eleições Locais. ### Contato: - **Website:** [tiagoventura.rbind.io](http://tiagoventura.rbind.io/) - **Email:** tiago.ventura@fgv.br --- ## Estrutura do Curso #### Parte I: Programação em R. (Semana 1 - 8) - Manipulação de Dados, Visualização, Automação e Apresentação em R - Raspagem de Dados na Internet #### Parte II: Ciências Sociais Computacionais Aplicadas (Semana 8-14). - Anaĺise de dados de twitter - Experimentos de campo e experimentos digitais - Análise de texto - Machine Learning #### Parte III: Projeto Final Aplicado. --- class:middle, center ## Avaliação -- ### Participação (10%) -- ### Exercícios (Semana 1 - Semana 8: 40%) -- ### Trabalho Final (50%) --- class: center,middle, alert # Não teremos provas --- class: center,middle, # Os desafios de ensinar on-line em meio a uma pandemia. --- ## Como acompanhar o curso? .pull-left[ [fgv-css.tiagoventura.rbind.io](fgv-css.tiagoventura.rbind.io) <img src="figs/site.png" width="100%" /> ] .pull-right[ [Slack](https://app.slack.com/client/T01JK41R84C/C01JD599QUB) <img src="figs/slack.png" width="100%" /> ] <br><br> ### Escritório Virtual Quarta-Feira, 15h- 16h. Nesta sala de Zoom. Não precisa enviar email. Só aparecer. --- class: center,middle, inverse # Pausa, Respirem # Leiam a Ementa, Visitem o Site <div class="countdown" id="timer_6016adef" style="top:0;right:30%;margin:5%;padding:10px;font-size:5em;" data-warnwhen="0"> <code class="countdown-time"><span class="countdown-digits minutes">05</span><span class="countdown-digits colon">:</span><span class="countdown-digits seconds">00</span></code> </div> -- ### Perguntas -- --- class: center, middle ## Bom... Eu tenho perguntas. https://forms.gle/UxFipy1KjzMn9Sk3A