Social science is in the midst of a data revolution. Education, economics, behavioural sciences, history, archaeology, sociology – all these fields are increasingly becoming dependent on the interpretation of large data sets. Organizations worldwide are already exploiting the power of ciência dos dados - usando a captura, análise e visualização de dados complexos para conduzir decisões comerciais sólidas. Grandes dados estão sendo cada vez mais utilizados pelas empresas para analisar o desempenho, prever o crescimento e para aumentar a eficiência. Entretanto, a maioria dos dados que coletamos tem o potencial de ser usada também para o bem social. Os dados, grandes ou pequenos, nos dão insights que podem ser aplicados em áreas como elaboração de políticas, planejamento urbano, e combate à pobreza, fome e higiene.
Os dados são coletados de uma grande variedade de fontes - da web, celulares, edifícios, mercearias e até mesmo latas de lixo. Possui valor científico, social, político e econômico. A quantidade de dados a que temos acesso está aumentando diariamente, especialmente através de registros da interação humana no mundo digital. Como então, esses dados podem ser 'filtrados' para que os cientistas sociais possam desenvolver metodologias e soluções de forma eficaz?
Aqui estão alguns exemplos interessantes de como a análise está sendo usada para resolver desafios do mundo real.
Grandes dados para a detecção do Ébola: Um algoritmo detectou o surto de Ébola antes dos seres humanos
Uma semana antes do surto de Ébola ser identificado, o HealthMap, uma ferramenta de mapeamento que rastreia a propagação de doenças, já tinha detectado a doença. A ferramenta de monitoramento da doença foi capaz de pegar uma "febre hemorrágica misteriosa" em 19 de março. A organização alertou a OMS, que confirmou oficialmente o surto de Ébola no dia 22 de março.
Using data from social media, news articles, government bodies, and saúde blogs, HealthMap’s algorithm scans websites, picks up data, filters it and extracts useful information that helps identify and classify diseases. Once the data is obtained, a panel of experts in epidemiologia e infectious diseases review it to make sure that it’s as accurate as possible.
HealthMap também fornece um mapa interativo o que lhe dá uma idéia da contagem de casos e notícias relacionadas com a doença, permitindo também acompanhar sua propagação.
Grandes dados para uma cidade mais segura: Nova Iorque usa a análise de dados para identificar edifícios propensos ao fogo
Uma equipe de oito membros do MODA (The Mayor's Office of Data Analytics) de Nova Iorque tem usado a análise de dados para tornar a cidade mais segura e mais eficiente. Base de dados é uma plataforma de compartilhamento de dados que ajuda a integrar dados geográficos com feeds de agências e organizações. Uma análise desses dados leva a uma riqueza de informações que ajuda os analistas a identificar e direcionar questões relacionadas à limpeza, crime, planejamento urbano e segurança.
Por exemplo, o plantel foi capaz de identificar restaurantes que estavam despejando óleo nos esgotos em vez de usar um serviço de carting, comparando uma lista de restaurantes sem carters com os dados geoespaciais dos esgotos. Isto lhes deu uma maneira muito mais eficiente de encontrar restaurantes que estavam em falta do que a maneira tradicional de enviar alguém do departamento de saúde para o bairro, com a esperança de pegar alguém em flagrante.
O Corpo de Bombeiros de Nova Iorque (FDNY) também está usando a análise de dados para identificar edifícios mais propensos ao risco de incêndio. Os sistemas de inspeção extraem dados do armazém do FDNY, assim como dos órgãos e agências governamentais relevantes. Com base em vários critérios, tais como o material de construção, as características de proteção contra incêndio do edifício, a data da última inspeção, etc., o sistema é capaz de fazer uma análise rápida dos edifícios que estão mais sujeitos a risco. Isto reduz significativamente a carga de trabalho dos bombeiros, que inspecionam manualmente cerca de 50.000 edifícios anualmente.
Grandes dados para combater o cibercrime: Governo galês e Universidade de Cardiff
A análise de dados encontrou aplicação no alvo do crime cibernético, como demonstrado em um projeto recente empreendido pela Universidade de Cardiff and the Welsh Government. A study of the data obtained from Twitter showed that there was a trend: hate speech increased after an important (and controversial) event, such as the UK referendum. Professor Matthew Williams from the University’s Social Ciência dos dados Lab and Dr Pete Burnup (Co-Director of the Social Data Science Lab) developed, along with the Welsh Government, online hate speech guides that help spread awareness about the laws and prevention of cyberhate.
Ciência dos dados e ferramentas estatísticas para cientistas sociais
Está se tornando imperativo que um cientista social seja capaz de trabalhar com dados e comunicar dados de forma eficaz. Aqui está uma lista de ferramentas que são úteis para a análise na pesquisa em ciências sociais:
–Análise de Refrãopara coleta e visualização de dados obtidos no Twitter para pesquisa em ciências sociais
–DiscoverTextque fornece ferramentas de software baseadas em nuvem para avaliar rapidamente grandes quantidades de textos, pesquisas e dados do Twitter
–Pegadas digitaispara coleta de dados fechados no Facebook com o consentimento do usuário (disponível apenas para pesquisadores acadêmicos)
-O Iniciativa de Documentação de Dados (DDI)Uma norma internacional para descrever os dados produzidos por pesquisas e outros métodos de observação nas ciências sociais, comportamentais, econômicas e de saúde.
–NóXLum modelo para Microsoft Excelque facilita a exploração dos gráficos de rede
-Programas como R, SAS, SPSS e Excel para análise estatística
Com os desenvolvimentos no mundo da ciência dos dados avançando a uma velocidade vertiginosa, os cientistas sociais precisam se aproximar da lacuna de habilidades. A colaboração entre cientistas sociais e cientistas de dados pode levar a inovações empolgantes. Especialistas em ciência dos dados também podem ser contratados por cientistas sociais para trabalhar em projetos de curto prazo.
Do you know of any interesting applications or tools that can be used by social scientists for análise de dados? Feel free to suggest them in the comments below, or Tweet para nós.
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