Chamada de artigos para o dossiê Ciências Sociais Computacionais: rupturas e contribuições para a Ciência Política. Prazo de submissão: 07/02/2024 a 15/05/2024

A relação entre ciências sociais e a computação não é recente. Desde meados do século XX os cientistas sociais e pesquisadores das humanidades têm utilizado ferramentas computacionais para incrementar e criar modelos analíticos (Cioffi-Revilla 2021). No entanto, somente nos últimos 10 anos que o encontro entre big data com modelos computacionais complexos e possibilidades de modelagem e simulação do comportamento humano deu origem a área chamada “Ciências Sociais Computacionais (CSC)” (Cioffi-Revilla 2017; Conte et al. 2012; D. Lazer et al. 2009; D. M. J. Lazer et al. 2020; Grimmer and Stewart 2013). 

É inegável, que na era do chamado “capitalismo de vigilância” (Zuboff S. 2015), onde a comunicação, o mundo do trabalho e a produção cultural passam por sistemas sociotécnicos que permitem a colaboração em massa mediada por algoritmos computacionais (Wagner et al. 2021), essa revolução tenha como característica fundamental a explosão dos “traços digitais” - informações, em grande parte, geradas automaticamente, com grande potencial para a análise acadêmica ou comercial (Salganik 2018). Não podemos deixar de mencionar o rápido crescimento dos modelos de inteligência artificial, principalmente os Large Language Models (LLM), que tem potencial para revolucionar tanto os modelos de negócios quanto a pesquisa acadêmica.

Sabemos, neste sentido, que a área das CSC está em formação e consolidação internacional, com o surgimento de associações, journals específicos, pós-graduações e mesmo graduações na área. Em nível nacional, observamos um crescente esforço de acompanhar esse movimento, com a realização de escolas de verão, cursos rápidos, grupos de trabalhos em encontros de área e até disciplinas (a maioria em nível de pós-graduação). E, embora os limites do campo das “ciências sociais computacionais” ainda permaneçam indefinidos (Salganik 2018, chap. 1), esses esforços e movimentos contribuem para a construção e, ao mesmo tempo, a reflexão sobre a área em si.

É nesta direção que a Revista Agenda Política se insere no debate propondo um dossiê para refletir sobre as rupturas e contribuições que esse campo em formação - e suas nuances - podem trazer para a Ciência Política. Serão acolhidos trabalhos que abordem as várias definições de Ciências Sociais Computacionais e de Humanidades Digitais, bem como artigos que discutam, tanto do ponto de vista teórico quanto empírico, os sistemas sociotécnicos computacionais da sociedade atual, como as novas modalidades de trabalho que envolvem a plataformização ou uberização das relações produtivas. Também serão aceitas análises das mídias digitais, seja de forma quantitativa ou qualitativa. Trabalhos que envolvam metodologias computacionais, como simulações computacionais, modelos adaptativos complexos, extração automatizada de dados, análise textual ou aplicações de inteligência artificial à pesquisa também serão aceitas. Teremos preferência por artigos metodologicamente inovadores.

Por fim, esperamos que esse dossiê abranja a diversidade temática de sua proposta, bem como a pluralidade regional e profissional do campo, contribuindo também para um olhar interdisciplinar sobre a discussão e com vozes capazes de trazer uma contribuição crítica e reflexiva sobre o tema.

 

Computational Social Sciences: disruptions and contributions to Political Science

Despite the relationship between social sciences and computing be not recent, just in the last 10 years combination among big data, complex computational models, and the possibility for modeling and simulating human behavior has given rise to the field called "Computational Social Sciences" (CSS) (Cioffi-Revilla 2017; Conte et al. 2012; D. Lazer et al. 2009; D. M. J. Lazer et al. 2020; Grimmer and Stewart 2013). 

In this sense, we are living the era of so-called "surveillance capitalism" (Zuboff S. 2015), when communication, labor relationships, and cultural production are shaped by sociotechnical systems that enable mass collaboration mediated by computational algorithms (Wagner et al. 2021). This computational revolution has as one of its unique characteristics the explosion of so-called "digital traces": automatically generated information that can be stored and analyzed by data scientists and social scientists, for both academic and commercial purposes (Salganik 2018). We must highlight the rapid growth of artificial intelligence models, especially Large Language Models (LLM), which have the potential to revolutionize both business models and academic research.

Therefore it is a fact that the field of CSS, worldwide, is in the process of structuring and establishment, with the emergence of associations, specific journals, postgraduate programs, and even undergraduate programs.In Brazil, we observe a growing effort to keep up with this movement as organization of summer schools, short courses, working groups at conferences, and even courses (mostly at the graduate level). Although the boundaries of the field of "computational social sciences" are still undefined (Salganik 2018, chap. 1), all of these efforts and movements contribute to the construction and, at the same time, reflection on the field itself.

It is in this sense Revista Agenda Política want to contribute to debate and CSC studies by proposing a dossier about disruptions and impacts that this emerging field - and its nuances - can bring to Political Science. We welcome papers that address the various definitions of Computational Social Sciences and Digital Humanities, as well as articles that discuss, from both a theoretical and empirical level, the computational sociotechnical systems of current society, such as the new forms of work involving the platformization or Uberization of productive relations. We also accept analyses of digital media, both quantitatively and qualitatively. Papers involving computational methodologies, such as computational simulations, complex adaptive models, automated data extraction, textual analysis, or applications of artificial intelligence to research, will also be accepted. We prefer methodologically innovative articles.

Finally, we hope that this dossier demonstrates diversity issues, as well as the regional and professional plurality of the field, contributing to an interdisciplinary approach to the discussion and with voices capable of bringing a critical and reflective contribution to the subject.

 

Ciencias Sociales Computacionales: rupturas y aportes a la Ciencia Política

La relación entre las ciencias sociales y la computación no es algo nuevo. Desde medio del siglo XX, científicos sociales y investigadores de humanidades han utilizado herramientas computacionales para desarrollar y crear modelos analíticos (Cioffi-Revilla 2021). Sin embargo, solo en los últimos 10 años, la combinación de big data, modelos computacionales complejos y posibilidades de modelado y simulación del comportamiento humano ha dado origen al campo llamado "Ciencias Sociales Computacionales (CSC)" (Cioffi-Revilla 2017; Conte et al. 2012; D. Lazer et al. 2009; D. M. J. Lazer et al. 2020; Grimmer and Stewart 2013). 

Es innegable que  en la era del llamado "capitalismo de vigilancia" (Zuboff S. 2015), donde la comunicación, el mundo laboral y la producción cultural se ven afectados por sistemas sociotécnicos que permiten la colaboración masiva mediada por algoritmos computacionales (Wagner et al. 2021), esta revolución computacional traiga como una de sus características únicas la explosión de los llamados "rastros digitales" -  informaciónes generadas, en su mayoría automáticamente, e que puede ser almacenada y analizada por científicos de datos y científicos sociales, sea con fines académicos o comerciales (Salganik 2018). No podemos dejar de mencionar el rápido crecimiento de los modelos de inteligencia artificial, especialmente los Large Language Models (LLM), que tienen el potencial de revolucionar tanto los modelos de negocio como la investigación académica.

Por lo tanto, es un hecho que el campo de las CSC está en formación y consolidación a nivel internacional, con la aparición de asociaciones, revistas especializadas, programas de posgrado e incluso programas de licenciatura en el área. En Brasil, observamos un creciente esfuerzo por seguir este movimiento, con la realización de escuelas de verano, cursos rápidos, grupos de trabajo en congresos científicos e incluso asignaturas (la mayoría a nivel de posgrado). Y aunque los límites del campo de las "ciencias sociales computacionales" aún son indefinidos (Salganik 2018, cap. 1), estos esfuerzos y movimientos contribuyen a la construcción y, al mismo tiempo, a la reflexión sobre el campo en sí.

Es en este sentido que la Revista Agenda Política se suma al debate con  un dossier para reflexionar sobre las rupturas y contribuciones que este campo en formación -y sus matices- pueden aportar a la Ciencia Política. Se aceptarán trabajos que aborden las diversas definiciones de las Ciencias Sociales Computacionales y las Humanidades Digitales, así como artículos que analizan, tanto desde el punto de vista teórico como empírico, los sistemas sociotécnicos computacionales de la sociedad actual, como, por ejemplo, las nuevas formas de trabajo. También se aceptarán análisis de los medios digitales, ya sea de forma cuantitativa o cualitativa. Se dará preferencia a los artículos metodológicamente innovadores.

Por último, esperamos que este dossier cubra la diversidad temática de su propuesta, así como la pluralidad regional y profesional del campo, contribuyendo también a una mirada interdisciplinaria sobre el debate y con voces capaces de aportar una contribución crítica y reflexiva sobre el tema.

 

Referências

Cioffi-Revilla, Claudio. (2017). Introduction to Computational Social Science. 2nd ed. Cham: Springer International Publishing.

Cioffi-Revilla, Claudio. (2021). “The Scope of Computational Social Science”. In Handbook of Computational Social Science, Volume 1, London: Routledge, 17–32.

Conte, R. et al. (2012). “Manifesto of Computational Social Science.” The European Physical Journal Special Topics, 214(1): 325–46.

Grimmer, Justin, and Brandon M. Stewart. (2013). “Text as Data: The Promise and Pitfalls of Automatic Content Analysis Methods for Political Texts”. Political Analysis, 21(3): 267–97.

Lazer, David et al. (2009). “Computational Social Science.” Science, 323(5915): 721–23.

Lazer, David M.J. et al. (2020). “Computational Social Science: Obstacles and Opportunities.” Science, 369(6507): 1060–62.

Salganik, Matthew J. (2018). Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. 1st ed. New Jersey: Princeton University Press.

Wagner, Claudia et al. (2021). “Measuring Algorithmically Infused Societies.” Nature, 595(7866): 197–204.

Zuboff S. (2015). “Big Other: Surveillance Capitalism and the Prospects of an Information Civilization”. Journal of Information Technology, 30(1): 75–89.

 

Coordenadores: Murilo de Oliveira Junqueira (UFPA) e Lucy Oliveira (UFSCar).