Entre 26 de janeiro e 13 de fevereiro, a Escola de Verão oferece cursos de metodologias quantitativas e qualitativas de investigação social. Serão ao todo 11 cursos em formato 100% online, envolvendo linguagens de programação, estatística, métodos de coleta e análise de dados de redes sociais, além de métodos qualitativos e quantitativos. A Escola de Verão é promovida pelo Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Democracia Digital (INCT.DD) em parceria com a Associação Brasileira de Pesquisadores em Comunicação e Política (Compolítica). O projeto existe desde 2019 e já capacitou mais de 600 alunos. 

Introdução à Linguagem R (15h)

Prof. Crysttian Paixão (UFBA)

A linguagem R é uma das mais versáteis, sendo aplicada na execução das mais diferentes atividades. Durante o curso serão abordados os principais comandos da linguagem R, bem como a instalação e configuração do ambiente de trabalho. Além disso, será feita a apresentação dos principais pacotes do R, bem como os seus principais comandos e aplicações. O processamento de texto envolve a aplicação de várias técnicas que possibilitam a extração de conhecimento. Essas técnicas demandam que em alguns casos seja necessário o uso de uma linguagem de programação. A linguagem R apresenta inúmeros recursos para auxiliar no processamento de textos. Durante o curso serão apresentados alguns desses recursos, aplicados na análise de diferentes textos para a extração de conhecimento.

introdução ao Python (15h)

Prof. Sivaldo Pereira (UNB)

O curso é voltado para pesquisadores da área de Ciências Humanas sem experiência em linguagem de programação. O objetivo é possibilitar uma formação introdutória em Ciências de Dados e programação para pesquisa através do uso de algoritmos em Python, com foco na biblioteca Pandas. Como dimensão prática, o curso utilizará bases de dados abertos governamentais, tendo como horizonte a apropriação social e reuso de dados estruturados para transparência pública; a estruturação de pesquisas acadêmicas; a produção de relatórios e estudos com visualização de dados bem como as bases para o desenvolvimento de aplicações.

Introdução à Estatística (9h)

Prof. Lineu Cavazani (UFPR)

O objetivo do curso é capacitar os participantes em conceitos básicos de Análise Exploratória de Dados que permitam a interpretação crítica de resultados bem como a execução de procedimentos e análises exploratórias básicas dos tipos de variáveis mais comuns por meio de tabelas, gráficos e medidas resumo.

Modelagem de linguagem natural (6h)

Tariq Choucair

O curso apresenta uma introdução prática às principais técnicas de modelagem de linguagem natural (Natural Language Processing, NLP). Serão abordados conceitos fundamentais de representação linguística e métodos clássicos de análise automática de texto, com foco em Part-of-Speech Tagging (POS), Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) e Análise de Dependências Sintáticas (Dependency Parsing). As aulas combinam fundamentos teóricos e exemplos aplicados, discutindo usos dessas técnicas em pesquisas nas ciências sociais e humanas.

Introdução à coleta e armazenamento de redes sociais (6h)

Prof. João Senna (INCT.DD)

O objetivo do curso é passar rapidamente por algumas formas de coleta e análise de dados de redes sociais sem necessidade de programação utilizando ferramentas como o zeeschuimer, 4cat e Youtube Data Tools.

Entrevistas narrativas (6h)

Profa. Luciane Belin (Netlab)

A oficina tem como objetivo introduzir o uso das entrevistas narrativas como técnica de coleta de dados qualitativos e o método narrativo como estratégia analítica. Ao longo dos dois encontros, são apresentados os fundamentos teóricos que sustentam o método, suas especificidades em relação a outros tipos de entrevista e os cuidados éticos envolvidos na sua aplicação. As atividades incluem apresentação teórica, exercícios guiados e práticas em duplas, permitindo que os participantes experimentem todas as etapas do processo — da elaboração do tópico gerativo à condução da entrevista, passando pela escuta atenta, pela identificação de marcadores narrativos e pelas primeiras estratégias de análise. As oficinas também oferecem espaço para discussão coletiva de desafios comuns, troca de experiências e reflexão sobre o papel das narrativas na produção de conhecimento, especialmente em pesquisas que buscam compreender perspectivas, trajetórias e vivências em profundidade.

Orange (9h)

Prof. Eduardo Grisenti (UFBA)

Estamos diante de um volume de informações sem precedentes e as Ciências Sociais por um lado se beneficiam com a variedade e fácil disponibilidade dos dados e por outro tem o desafio de encontrar métodos de coleta e análise que consigam lidar com essa enorme quantidade. O objetivo do curso é apresentar de forma introdutória o Software Orange, programa que utiliza a linguagem Python e que de forma intuitiva permite realizar análises não supervisionadas de corpus variados a partir de mineração de texto. Abordaremos como importar um corpus, como tratá-lo e explorá-lo a partir do uso de frequência e nuvem de palavras, concordâncias, modelagem de tópicos e proximidade.

Introdução à Análise de Redes (9h)

Prof. João Guilherme Bastos dos Santos (INCT.DD/ Democracia em Xeque)

Este curso apresenta princípios teóricos e métodos empíricos relacionados à utilização de análise de redes complexas para análise de plataformas de redes sociais online, particularmente voltada para o combate a campanhas de desinformação. Entre os principais tópicos, estão segmentação algorítmica e segmentação voluntária; métodos de agrupamento e análise crítica de resultados algorítmicos; definição de centralidade de rede e mutações temporais em redes complexas; problemas para identificação de bots; e análise de redes em aplicativos de mensageria sem algoritmos de visibilidade. No curso adotamos uma abordagem de métodos mistos baseada em softwares livres e em linguagem de programação R, e combinando análise de rede, análise de texto e análise de imagens.

Introdução ao aprendizado de máquinas (9h)

Prof. Alexandre Teles (INCT.DD)

O curso aborda Aprendizagem de Máquina e Inteligência Artificial, com foco em aplicações práticas utilizando Large Language Models (LLMs). Os alunos aprenderão sobre geração de dados sintéticos, incluindo dados estruturados em JSON e validação com LLMs. Além disso, o curso cobrirá modelos de classificação de texto, como classificação zero e few-shot, Sentence Transformers e SetFit para classificação binária e multi-classes. Finalmente, serão exploradas técnicas para treinamento de LLMs, diferenciando modelos base de modelos instruction fine-tuned, e preparando dados no formato ShareGPT.

Metodologia Q (6h)

Profa. Larissa Natalino 

A Metodologia Q é uma abordagem que articula procedimentos quantitativos e qualitativos para investigar padrões de subjetividade, compreendidos como diferentes pontos de vista sobre um mesmo tema. Ainda pouco explorada nos estudos em Comunicação, apresenta elevado potencial para a análise de discursos, opiniões e controvérsias públicas. O curso, organizado em dois encontros de três horas, apresenta seus fundamentos teóricos e metodológicos e discute possibilidades de aplicação em pesquisas acadêmicas. São abordados os cinco passos centrais da MQ, desde a definição do concourse até a análise e interpretação dos dados. A programação inclui exemplos de pesquisas na área da Comunicação e em outros campos. Também são propostos exercícios práticos voltados à elaboração de desenhos de pesquisa. O objetivo é oferecer uma compreensão introdutória, crítica e operacional da metodologia. Ao final, espera-se que os participantes avaliem sua pertinência e possam aplicá-la em suas próprias investigações acadêmicas.

Análise de conteúdo (6h)

Prof. Rafael Sampaio (UFPR)

O objetivo do curso é introduzir os alunos à metodologia da análise de conteúdo quantitativa científica. Para tanto, serão apresentadas as principais regras para a elaboração de códigos e categorias de análise, incluindo a confecção de um livro de códigos adequado. Em seguida, serão divulgadas boas práticas para o treinamento dos codificadores. Por último, será abordada a importância do teste de confiabilidade entre codificadores e maneiras introdutórias de realizá-lo, conforme os padrões de exigência internacional. Neste escopo, o curso irá se debruçar de forma resumida sobre o pilar do caráter científico da técnica, abordando questões de replicabilidade, confiabilidade e validade.