Como as IAs e as novas tecnologias podem aprimorar a atuação dos Cientistas Sociais
As novas tecnologias e a Inteligência Artificial (IA) não devem ser exclusivamente de uso das engenharias ou ciências exatas. As Ciências Humanas também podem se beneficiar dessas inovações, e aqueles que souberem aproveitá-las terão um diferencial no mercado. Se você é pesquisador, estudante ou profissional da área, este artigo vai te mostrar como novas ferramentas podem otimizar seu trabalho e expandir suas possibilidades.
Me chamo Eric Quevedo Silva, sou graduando em Ciências Sociais (UFSM) e Tecnologia em Ciência de Dados (UNINTER), também pesquisador do Laboratório de Investigação Sociológica (LABIS/UFSM). Há um tempo venho explorando como a tecnologia pode potencializar a pesquisa e a atuação dos cientistas sociais, e neste artigo compartilho algumas ferramentas e técnicas que podem aprimorar sua rotina acadêmica e profissional.
O impacto da tecnologia nas Ciências Sociais
Com a inovação tecnológica, novas técnicas e processos metodológicos surgiram para analisar grandes volumes de informações. Hoje, os cientistas sociais podem recorrer a ferramentas de IA e análise computacional para interpretar padrões de comportamento, prever tendências sociais e até automatizar tarefas repetitivas. É possível identificar um aumento no surgimento de pesquisas que combinam metodologias de Ciências Sociais com técnicas de machine learning e data mining para aprimorar análises qualitativas ou quantitativas, mas ainda há muito espaço para ampliar seu uso no campo das ciências humanas.
Ferramentas úteis para cientistas sociais
1. Análise de dados e estatística:
- R: popular entre cientistas sociais, R é amplamente utilizado para análise estatística e modelagem de dados. Sua integração com pacotes especiais permite estruturar grandes conjuntos de dados de maneira eficiente. Ademais, pode ser combinado com Python para otimizar fluxos de trabalho, como análise geoespacial e aprendizado de máquina.
- Python: uma alternativa poderosa que permite desde a análise estatística até a visualização avançada de dados. Também possibilita desenvolvimento de cartografias sociais, web scraping para extração de dados de sites, além de aplicações em machine learning que podem auxiliar na interpretação de grandes volumes de textos.
2. Automação e produtividade:
- ChatGPT, Copilot, DeepSeek: auxiliam na estruturação de ideias e organização das pesquisas (mas é importante considerar as questões éticas que envolvem as IAs generativas).
- Notion e Obsidian: organizadores de anotações para reunir informações e facilitar a rotina profissional.
- Zotero e similares: ferramentas essenciais para organização e formatação de referências bibliográficas, otimizando o fluxo de trabalho acadêmico.
3. Pesquisa e coleta de dados:
- Google Scholar e Perplexity AI: facilitam a busca por referências acadêmicas.
- Publish or Perish: software voltado para pesquisa bibliométrica, permitindo encontrar artigos acadêmicos relevantes e analisar métricas de impacto.
Um exemplo prático do uso da tecnologia em Ciências Sociais é a geração de cartografias sociais a partir de dados coletados na web. Utilizando web scraping com BeautifulSoup e Selenium, é possível extrair dados sobre localização de equipamentos públicos, padrões de mobilidade urbana e/ou distribuição socioeconômica. Após a coleta, bibliotecas como Folium e GeoPandas permitem a visualização georreferenciada das informações, facilitando a análise espacial e a identificação de padrões sociais.
Os cientistas sociais que desejam aprimorar suas atividades podem integrar novas tecnologias ao seu trabalho de forma estratégica. O uso de IA, análise de dados e automação de processos não substitui a pesquisa tradicional, mas amplia as possibilidades de investigação e interpretação da realidade social. Investir no aprendizado dessas ferramentas pode representar um diferencial significativo tanto na academia quanto no mercado profissional.
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