Análise Qualitativa e Quantitativa de Dinâmicas Sociais

Esta área de concentração reúne temas de pesquisa que agregam descrições abstratas, metodologias e técnicas da computação para tratar qualitativa e quantitativamente questões relativas a dinâmicas sociais. O fio condutor desta área são os modelos matemáticos dos dispositivos programáveis e a forma como os mesmos operam na resolução de problemas. Pode-se elencar três objetivos principais nos estudos com esta abordagem. O primeiro diz respeito à formulação de problemas, incluindo aqueles provenientes das Ciências Humanas, seguindo o formalismo coerente com um modelo de computação. O segundo objetivo é abrir às Ciências Humanas horizontes e oportunidades de pesquisa que não existem sem a integração com a Ciência da Computação. No âmbito desses dois primeiros objetivos, atenção particular é dada à ligação entre conceitos necessários para identificar padrões e extrair informações de grandes massas de dados e substituir ação humana por rotinas automatizadas, além conceitos de modelagem de sistemas adaptativos complexos. O terceiro objetivo vincula-se à preservação, processamento e disponibilização de acervos relevantes à democratização e potencialização do processo de produção do conhecimento, assim como do fortalecimento das identidades coletivas de localidades e grupos sociais historicamente marginalizados e subalternos. Esses acervos podem se caracterizar, dentre outros exemplos, como coleções documentais e científicas, bases de dados e registros audiovisuais, a partir dos quais diversas. A sua disponibilização, associada ao desenvolvimento de ferramentas inovadoras de visualização, codificação e combinação de dados enseja a renovação do processo de produção de conhecimento, seja no âmbito da pesquisa, do ensino ou da extensão.

Métodos Computacionais em Políticas Públicas

Linha de pesquisa que propõe-se a explorar o potencial das Humanidades Digitais como geradora de respostas aos desafios do aperfeiçoamento da gestão pública, da melhoria da qualidade de vida da população e da redução das desigualdades sociais, partindo do contexto particularmente desafiador da Região Metropolitana do Rio de Janeiro. Ela segue uma abordagem em que as interações sociais são vistas como integrantes de um sistema adaptativo complexo. Segundo essa visão, a operação de um agrupamento social pode ser modelado como um sistema que altera o seu estado, incluindo suas estruturas ou processos sociais, em resposta a alterações das condições de operação. Os principais desafios científicos aparecem na descrição de um tal sistema seguindo o formalismo necessário ao tratamento computacional. Não menos significativas são as questões relativas à obtenção de conclusões pertinentes acerca dos fenômenos sociais que são objeto de estudo através da manipulação apropriada dos modelos. O eixo de estudo desta linha envolve pesquisa básica e aplicada, buscando promover sinergias entre essas abordagens. Mais especificamente, o estudo de propriedades estruturais dos artefatos matemáticos ou computacionais envolvidos são estudados a fim de compreender aspectos da operação do sistema social como meio de influenciar o desenvolvimento de índices sociais. Uma consequência natural é a valorização de métodos de formulação, implantação e acompanhamento de políticas públicas através da compreensão de interações sociais que são demasiadamente complexas para serem tratadas com abordagens meramente qualitativas. Dentre o elenco de seus temas de pesquisa encontram-se: Métodos matemáticos e computacionais: sistemas dinâmicos, modelos de fila, autômatos celulares, modelos baseados em agentes, implementações computacionais, simulação;  Modelagem como sistemas adaptativos: princípios de modelagem de sistemas sociais, metodologias de modelagem, sistemas dinâmicos para simulação social, metodologias de verificação e validação; Análise e formulação de políticas públicas: mobilidade, sistema político-judicial, saúde, educação.

Mineração de Dados Digitais

Acervos das mais variadas naturezas e coleções de dados sobre eventos ou estruturas sociais desempenham um papel fundamental nas Ciências Humanas. A atuação desta linha de pesquisa está voltada ao estudo do problema de geração de conhecimento a partir da manipulação de grandes volumes de dados digitais, envolvendo as tarefas de coleta, comunicação, armazenamento e análise. A transformação de massas documentais e coleções não processadas em dados, e deles em conhecimento sobre fenômenos sociais congrega uma série de conceitos e metodologias computacionais. As questões científicas que merecem atenção decorrem da complexidade e da quantidade de dados a manipular. Seguindo uma abordagem interdisciplinar, a ênfase nos estudos desta linha é dada aos seguintes quatro  aspectos. Em primeiro lugar, é necessário analisar a relação entre adoção e desenvolvimento de alternativas tecnológicas para a geração e gestão de acervos digitais e bancos de dados e o contexto político global. Qual o impacto da disponibilização crescente de documentos e dados nas políticas de desenvolvimento científico e tecnológico, nas relações entre nações, corporações, segmentos sociais e cidadãos? Como nos situamos diante das mudanças aceleradas e dos diversos interesses que afetam a disputa entre as diferentes opções tecnológicas que se apresentam como soluções para o presente e o futuro da produção científica, da biblioteconomia, da arquivística e do próprio ensino? No que diz respeito à coleta e comunicação dos dados, surgem desafios inerentes ao compartilhamento de informações e recursos entre sistemas remotos interconectados através de diferentes tecnologias de transmissão, em especial a transmissão de dados móvel e sem fio. Quanto ao armazenamento dos dados coletados, os desafios estão ligados a métodos para representação conceitual, modelagem, armazenamento e processamento de consultas, tanto utilizando abordagens tradicionais, como SGBDs Relacionais, como utilizando paradigmas recentes, como sistemas NoSQL. Associados a esses métodos, estão ainda técnicas que garantam aos referidos sistemas a bancos de dados características específicas de desempenho, segurança e qualidade de serviço no gerenciamento do conjunto de dados. Por fim, a análise dos dados tem por base a aplicação de conceitos de Inteligência Computacional inspirados em aspectos do comportamento humano, tais como aprendizado, percepção, raciocínio, evolução e adaptação, para a geração de conhecimento. Temas que merecem atenção nesta linha são Coleta e organização de dados: redes ad hoc, rádios cognitivos, bancos de dados em ambientes distribuídos, qualidade de serviço em bancos de dados; Ciência de dados: aprendizado de máquina, sistemas de recomendação, análise e mineração de dados, processamento de linguagem natural; Análise de dados sociais: documentos históricos digitais, dados comportamentais online, dados estatístico sociais.