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Mineração, Modelagem de Tópicos e Análise Multivariada de Dados Textuais de Redes Sociais Online

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1. Nome do proponente: Valnides Araujo Costa

2. Titulação e vínculo institucional: Mestre em Serviço Social (2012) pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC Goiás), Especialista em Data Science e Analytics (2022) e em Gestão de Projetos (2017) pela Universidade de São Paulo (USP) e Licenciado em História (2009) pela Universidade Estadual de Goiás (UEG). Atualmente é Professor efetivo do Departamento de Ciências Humanas da Universidade do Estado de Minas Gerais (UEMG), Unidade de Barbacena. Foi Professor Adjunto (2013-2015) da Faculdade Serra da Mesa (FaSeM), onde desempenhou as funções de Coordenador de Ensino a Distância e de Administrador do Ambiente Digital de apoio às atividades presenciais de Ensino, Pesquisa e Extensão. Foi Técnico Administrativo da Universidade Estadual de Goiás (2008-2013), lotado na Unidade Universitária de Educação a Distância, responsável pela Elaboração Orçamentária e Gestão de Projetos junto a Diretoria de Educação a Distância (DED) da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) na função de Coordenador UAB (Sistema Universidade Aberta do Brasil) e atuou como Auxiliar Institucional nos processos de Credenciamento para EAD e de Reconhecimento de Curso em EAD. Tem experiência na área de Metodologia de Pesquisa; Gestão de Projetos; Cibercultura; Planejamento, Avaliação e Operação de Sistemas de Educação a Distância; História do Pensamento Econômico e História e Filosofia, com ênfase em História e Literatura da América Latina, atuando principalmente nos seguintes temas: Métodos e Técnicas de Pesquisa Quantitativa, Qualitativa e Mista, Pesquisa-ação; Guia PMBOK e Metodologias Canvas de Gestão de Projetos; Cultura virtual e tecnologias digitais em Pierre Lévy; Sistemas de EAD; Economia Política: conhecimento e desigualdade e Alejo Carpentier.

3. E-mail:  Valnides Araujo Costa: valnides.costa@uemg.br

4. Quantidade de vagas: 40

5. Ementa: O texto como dado (Text as Data). Mineração de textos em Redes Sociais Online. O YouTube como fonte de dados para o historiador. Ferramentas computacionais para o Processamento de Linguagem Natural (NLP). Pacotes da Linguagem R para análise de textos. O modelo Latent Dirichlet Allocation (LDA). Análise de Sentimentos e Emoções. Análise Multivariada de dados textuais via Modelagem de Tópicos e Análise de Correspondências Múltiplas (MCA), considerando, inclusive, variáveis espaciais.

6. Desenvolvimento: O minicurso terá uma abordagem prática em que se demonstrará o funcionamento de ferramentas para mineração de texto em redes sociais online e dos algoritmos, pacotes e scripts da Linguagem R para a Modelagem de Tópicos e Análise Multivariada de Dados Textuais. O proponente disponibilizará os projetos e scripts da Linguagem R para os participantes seguirem os procedimentos de análise propostos. Assim, todos os participantes irão fazendo as análises de forma simultânea junto com o professor. Assim, participante deve instalar o R e o RStudio em seu computador. Link para o R: https://cran.r-project.org/bin/windows/base/R-4.2.2-win.exe. Link para o RStudio: https://download1.rstudio.org/desktop/windows/RStudio-2022.07.2-576.exe. Propõe-se a seguinte organização:

  • 1º dia: Abordagem teórica sobre o texto como dado (Text as Data), o YouTube como fonte de dados para o historiador. E a implementação de recursos para Mineração de textos em Redes Sociais Online e introdução ao uso prático de ferramentas computacionais para o Processamento de Linguagem Natural (NLP), exclusivamente aos pacotes da Linguagem R para análise de texto e a construção de um corpus textual de trabalho prático para o segundo dia.

  • 2° dia: Desenvolver a aplicação de algoritmos via linguagem para a realização do modelo Latent Dirichlet Allocation (LDA), a análise de sentimentos e emoções e a análise multivariada de dados textuais via Modelagem de Tópicos e Análise de Correspondências Múltiplas (MCA) e visualização espacial dos resultados.

 7. Atividade prática e Avaliação: O minicurso terá uma natureza prática minicurso e assim, o processo de avaliação será contínuo e simultâneo a partir da interação dos participantes com o professor proponente e do acompanhamento síncrono da execução dos scripts da Linguagem R.

8. Objetivos: Ao final do minicurso o participante será capaz de:

  • Minerar dados de redes sociais online, especificamente no YouTube;

  • Utilizar a Linguagem R para a Análise de textos;

  • Aplicar técnicas de mineração de dados em redes sociais, de Modelagem de Tópicos  e de Análise Multivariada de Dados Textuais.

9. Diálogo: O minicurso está dentro do escopo das três áreas que mais se destacam no contexto das práticas digitais em ensino e pesquisa em Humanidades: i) Processamento de Linguagem Natural (NLP); ii) Ciência Social Computacional (CSS), e; iii) das Humanidades Digitais. E se propõe a trabalhar com um tipo primordial de fonte  e dados de pesquisa no contexto digital: as redes sociais online e o Texto como Dado. Assim, há um diálogo direto entre a proposta do minicurso e do I  CONGRESSO INTERNACIONAL DE HUMANIDADES DIGITAIS, CULTURA E ENSINO & II SIMPÓSIO NACIONAL EM MÍDIAS, TECNOLOGIAS E HISTÓRIA.

 

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