Sobre big data e neo-positivismo digital na pesquisa em história

Autores

  • Tiago Luís Gil

DOI:

https://doi.org/10.1590/2236-463336ep00124

Palavras-chave:

big data, neo-positivismo, história digital, ferramentas digitais, fontes históricas digitais

Resumo

O texto discute o avanço das iniciativas digitais na pesquisa em história, dando particular relevo para o incremento no número de grandes repositórios e conjuntos arquivísticos, tomados aqui como parte de uma tendência de big data que precisa ser discutida na disciplina. São apresentados alguns casos de projetos com forte apelo empirísta (como o Transkribus e o Time Machine) e como estas iniciativas andam pari passu com discussões sobre uma suposta irrelevância da teoria. O artigo aponta ideias para o debate, indicando a capacitação digital como uma necessidade na formação de historiadores, diante de um mar de incertezas e algorítimos.

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Referências

ANDERSON, Chris. The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete. Wired, [s. l.], 2008. Disponível em: https://www.wired.com/2008/06/pb-theory/. Acesso em: 14 mar. 2024.

AZOULAY, Benjamin; COURSON, Benoît De. Gallicagram: un outil de lexicométrie pour la recherche. SocArXiv, [s. l.], 8 dez. 2021. doi: https://doi.org/10.31235/osf.io/84bf3.

CASTELVECCHI, Davide. Venice ‘Time Machine’ Project Suspended amid Data Row. Nature, [s. l.], v. 574, n. 7780, 31 out. 2019, p. 607 . doi: https://doi.org/10.1038/d41586-019-03240-w.

COURSON, Benoît De et al. Gallicagram : les archives de presse sous les rotatives de la statistique textuelle . Corpus, [s. l.], n. 24, 15 jan. 2023 . doi: https://doi.org/10.4000/corpus.7944.

DE CERTEAU, Michel. A operação histórica. In: LE GOFF, Jacques; NORA, Pierre (org.). História: novos problemas. São Paulo: Livraria Francisco Alves Editora, 1978.

EHRMANN, Maud et al. Named Entity Recognition and Classification on Historical Documents: A Survey . arXiv:2109.11406 [cs], 23 set. 2021. Disponível em: http://arxiv.org/abs/2109.11406. Acesso em: 14 mar. 2024.

GINZBURG, Carlo; PROSPERI, Adriano. Giochi di pazienza: un seminario sul Beneficio di Cristo. Vol. 258. Torino: Einaudi, 1975.

“Google Books Ngram Viewer”, 2024. https://books.google.com/ngrams/.

GRAHAM, Shawn; MILLIGAN, Ian; WEINGART, Scott. Exploring Big Historical Data: The Historian’s Macroscope. [S. l.]: World Scientific Publishing Company, 2016.

GRAHAM, Shawn; MILLIGAN, Ian; WEINGART, Scott. Exploring Big Historical Data: The Historian’s Macroscope. [S. l.]: World Scientific Publishing Company, 2016.

GULDI, Jo; ARMITAGE, David. The history manifesto. Cambridge, United Kingdom: Cambridge University Press, 2014.

HOMERO. Odisséia Em Versos. São Paulo: Ediouro, 1997.

JEMIELNIAK, Dariusz. Thick big data: doing digital social sciences. New product. New York: Oxford University Press, 2020.

JOCKERS, Matthew Lee. Macroanalysis: digital methods and literary history. Topics in the digital humanities. Urbana: University of Illinois Press, 2013.

KAHLE, Philip et al.. Transkribus - A Service Platform for Transcription, Recognition and Retrieval of Historical Documents . In: IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION (ICDAR), 14., 2017, Kyoto. Anais […]. Kyoto: IEEE, 2017. p. 19-24. https://doi.org/10.1109/ICDAR.2017.307.

KAPLAN, Frédéric. The Venice Time Machine. In: ACM SYMPOSIUM ON DOCUMENT ENGINEERING, 2015, Lausanne Switzerland. Proceedings […]. Lausanne Switzerland: ACM, 2015. p. 73. doi: https://doi.org/10.1145/2682571.2797071.

KARSDORP, Folgert; KESTEMONT, Mike; RIDDELL, Allen. Humanities data analysis: case studies with Python. Princeton: Princeton University Press, 2021.

KITCHIN, Rob. Big Data, New Epistemologies and Paradigm Shifts . Big Data & Society, [s. l.], v. 1, n. 1, 1 abr. 2014. doi: https://doi.org/10.1177/2053951714528481.

KITCHIN, Rob. Positivistic geography and spatial science”. In: KITCHIN, Rob. Approaches to human geography. London: Sage, 2006. p. 20-29. Disponível em: https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=pt-PT&user=Y_3-GBQAAAAJ&cstart=200&pagesize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=Y_3-GBQAAAAJ:hEXC_dOfxuUC.‬‬ Acesso em: 14 mar. 2024.

KOKENSPARGER, Brian. Guide to Programming for the Digital Humanities: Lessons for Introductory Python. New York: Springer, 2018.

LEVALLOIS, Clément. Nocode Functions, 2024. Disponível em: https://nocodefunctions.com/. Acesso em: 14 mar. 2024.

LEVALLOIS, Clement. Umigon: sentiment analysis for tweets based on lexicons and heuristics. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON SEMANTIC EVALUATION, SEMEVAL, 2013, Atlanta. Proceedings […]. Atlanta: [s. l.], 2013. p. 414-417. Disponível em: https://scholar.google.com/scholar?cluster=977413450992752080&hl=en&oi=scholarr. Acesso em: 14 mar. 2024.

MICHEL, Jean-Baptiste et al. Quantitative Analysis of Culture Using Millions of Digitized Books. Science, [s. l.], v. 331, n. 6014, p. p. 176-182, 14 jan. 2011 . doi: https://doi.org/10.1126/science.1199644.

MINISTERIO DELLA CULTURA. Archivio di Stato di Venezia. Sospensione dei rapporti con EPFL su Time Machine, 2019. Disponível em: https://www.archiviodistatovenezia.it/it/eventi/news/sospensione-dei-rapporti-con-epfl-su-time-machine.html. Acesso em: 14 mar. 2024.

MORETTI, Franco. Atlas of the European Novel, 1800-1900. Verso, 1999. Disponível em: https://books.google.com.br/books?id=ja2MUXS_YQUC. Acesso em: 14 mar. 2024.

MORETTI, Franco. Graphs, Maps, Trees: Abstract Models for a Literary History. Verso, 2005. Disponível em: https://books.google.com.br/books?id=YL2kvMIF8hEC. Acesso em: 14 mar. 2024.

MOUNIER, Pierre. Les humanités numériques: Une histoire critique. Paris: Éditions de la Maison des sciences de l’homme, 2018. doi: https://doi.org/10.4000/books.editionsmsh.12006.

O’NEIL, Cathy. Weapons of math destruction: how big data increases inequality and threatens democracy. 1st. ed. New York: Crown, 2016.

RIBEIRO, Filipe Nunes et al. SentiBench - a benchmark comparison of state-of-the-practice sentiment analysis methods . arXiv, [s. l.], 14 jul. 2016. Disponível em: http://arxiv.org/abs/1512.01818. Acesso em: 14 mar. 2024.

STAUDER, Florian. A Short History of Transkribus with Günter Mühlberger . READ-COOP, 22 fev. 2023. Disponível em: https://readcoop.eu/a-short-history-of-transkribus-with-gunter-muhlberger/. Acesso em: 14 mar. 2024.

TIME MACHINE EUROPE. About Us, 2024. Disponível em: https://www.timemachine.eu/about-us/. Acesso em: 14 mar. 2024.

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Publicado

2024-04-22

Como Citar

Gil, T. L. (2024). Sobre big data e neo-positivismo digital na pesquisa em história. Almanack, (36). https://doi.org/10.1590/2236-463336ep00124

Edição

n. 36 (2024)

Seção

Palavras para Debate

Licença

Copyright (c) 2024 Tiago Luís Gil

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