Computação Social e Big Social Data - Como extrair conhecimento das interações sociais

Resumo

A Computação Social refere-se a sistemas digitais que dão suporte à interação social, ou seja, criam as estruturas virtuais para que a interação humana aconteça. O acesso às redes sociais online vem se intensificando a cada dia, ampliando o número de usuários e a forma de acesso aos conteúdos. As plataformas colaborativas estão crescendo e expandindo suas áreas de atuação, fomentando desde cuidados básicos de saúde até o empreendedorismo. Como é o comportamento desses novos usuários? O que eles buscam? Como eles interagem? A Computação está cada vez mais presente nas relações sociais, bem como as relações sociais mudaram a maneira como a Computação é feita. Podemos conversar com outros usuários que estão fisicamente distantes ou podemos conhecer atividades e pessoas que não sabíamos da existência. Pode-se identificar eventos apenas pela monitoração das mídias sociais? Podemos usar as redes sociais online como elemento promotor de maior participação social em decisões de uma comunidade ou cidade? Mas o que está por trás do acesso às redes sociais? Como são tratadas as questões de transparência, criação de bolhas, enviesamento e viciamento de usuários?  O comportamento humano pode ser modelado, simulado e previsto? Que precauções e cuidados os usuários precisam ter? Tentando responder estas perguntas, falaremos de alguns trabalhos desenvolvidos pelo Laboratório de Computação Social e Análise de Redes Sociais (Lab CORES) nesta temática.

Breve currículo 

Professora Associada III do Instituto de Computação da UFRJ e membro efetivo do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI/UFRJ). Coordenou o Bacharelado de Análise de Suporte à Decisão com foco em Ciência de Dados (2012-2017) e o Programa de Pós-Graduação em Informática (2017-2019). Criou e coordena o Laboratório CORES (Laboratório de Computação Social e Análise de Redes Sociais), que conduz pesquisas multidisciplinares para o entendimento, simulação e fomento às interações sociais. Atuou como pesquisadora visitante no Insight Center for Data Analytics (Irlanda, 2015). Atua como consultora e avaliadora de projetos de pesquisa e desenvolvimento nacionais e internacionais. É avaliadora de cursos superiores pelo Ministério da Educação (MEC) desde 2020. Graduou-se em Ciência da Computação pela UFRJ (2001). Obteve o mestrado (2003) e o doutorado (2007) na área de Engenharia de Sistemas e Computação, ênfase em Banco de Dados, pela COPPE/UFRJ. Durante o seu doutorado, recebeu o prêmio IBM Ph.D. Fellowship Award, sendo a única brasileira a receber tal premiação na época. Na mesma instituição realizou o Pós-Doutorado, concluindo-o em 2008. Realizou o pós-doutorado sênior no LNCC (2022-2023). Suas principais áreas de pesquisa são Ciência de Dados e Computação Social, com foco em Big Social Data (tratamento, gestão e extração de conhecimento). Possui uma larga experiência em tais áreas, com mais de 250 artigos, dezenas de orientações, cursos (graduação, mestrado e doutorado), palestras, minicursos, participação em eventos e envolvimento (como membro e como líder) em projetos de pesquisa nacionais e internacionais. Recebeu premiações e menções honrosas pelas suas publicações e orientações. Está envolvida no comitê editorial e no comitê de programas de eventos e periódicos destas áreas, como na organização de eventos e edições especiais em periódicos.