Pesquisas inovadoras de Social Data Science baseadas em métodos digitais, ferramentas computacionais, análises qualitativas e técnicas estatísticas
Ecossistema Monitorado
A equipe multidisciplinar do NetLab desenvolveu uma infraestrutura própria de coleta de dados e monitoramento constante de plataformas e sites. Este sistema funciona em atualização contínua, para se adaptar às mudanças frequentes nas políticas e interfaces de compartilhamento de dados das plataformas.
Nossa infraestrutura, única no Brasil, é capaz de monitorar ininterruptamente perfis e temas definidos em função da agenda de pesquisa do Laboratório.
Atualmente coletamos dados do X/Twitter, Instagram, Facebook, YouTube, TikTok, WhatsApp, Telegram, Google Ads e Meta Ads, além de portais de notícias profissionais, de veículos locais e de junk news.
Coleta
& Análise
Apesar da importância que as plataformas digitais têm hoje na formação da opinião pública, a transparência e o conhecimento público sobre seu funcionamento não são proporcionais ao seu potencial de impacto na vida social.
A partir dos dados digitais que coletamos, as informações são processadas e analisadas por nossos pesquisadores. A partir deste processo, fornecemos evidências e insights sobre o fenômeno da desinformação online para subsidiar o combate a estratégias de manipulação da opinião pública no Brasil, informando a adoção de políticas públicas e de governança que geram impacto real na sociedade.
Métodos, Análises & Desenvolvimento
O NetLab UFRJ desenvolve métodos de ciências sociais para expandir, criar e implementar estratégias de pesquisa a fim de investigar de forma empírica e crítica os efeitos do ecossistema da mídia na opinião pública - incluindo mídia de massa, mídia alternativa, mídia hiperpartidária, sites de notícias falsas e mídias sociais.
Baseadas no marco teórico-conceitual dos métodos digitais, nossas pesquisas combinam diferentes análises qualitativas e quantitativas a partir de uma abordagem não obstrutiva. Na observação não obstrutiva, dados são coletados sem a interferência dos pesquisadores sobre o objeto de estudo. Chamados de “rastros digitais”, esses dados fornecem indicadores sobre a forma e o volume das interações sociais diante do uso das plataformas.
Em uma perspectiva interdisciplinar, combinamos abordagens de pesquisa tradicionais das ciências sociais com abordagens inovadoras, incluindo o desenvolvimento de IA, algoritmos e soluções computacionais para análise de dados sociais. Desenvolvemos ferramentas computacionais customizadas de machine learning para detectar agentes nocivos, estratégias fraudulentas e identificar conteúdo problemático.