Digital Media Winter Institute 2019 em Lisboa: inscrições abertas

Digital Media Winter Institute da Universidade Nova de Lisboa reúne dois eventos entre 28 de janeiro e 07 de fevereiro: SMART Data SprintInterpreting Cross-Platform Digital Networks e está com inscrições abertas!

Smart Data Sprint acontece de 28 de janeiro a 01 de fevereiro e reúne uma série de atividades voltadas a doutorandos e pesquisadores durante uma semana. Nos primeiros dias, os participantes poderão ver palestras e practical labs realizados por pesquisadores que definem a pesquisa em mídias sociais e digital methods em torno do mundo. O destaque deste ano é a participação de Richard Rogers, líder do Digital Methods Initiative da Universidade de Amsterdam. Ocorrerão também palestras e practical labs sobre análise de redes com Gephi e NodeXL, modelagem de tópicos, text analytics, query design e outras temas relevantes com pesquisadores como Inês Amaral, Bernhard Rieder, Janna Joceli, Beatrice Gobbo e André Mintz.

O grande objetivo do evento, porém, é a realização dos chamados data sprints – trabalho intensivo de análise de dados a partir de problemas de pesquisa apresentados em “pitchs”. Cada participante deverá escolher uma equipe e trabalhará junto aos líderes dos projetos e colegas de vários países do mundo durante 3 dias. Eu e André Mintz levaremos o projeto “Interrogating Vision APIs“, no qual estudaremos datasets sobre o avanço da estética de ultra-direita nas eleições brasileiras com o uso de visão computacional oferecida por APIs da Google Vision, IBM Watson e Microsoft Azure. Outros projetos submetidos são: “Health myths’ circulation on social media“, da Elaine Rabello (UERJ); “Frugal Innovation” por Miguel Amaral (Universidade de Lisboa) e Elsa Caetano (iNOVA Media Lab); e “Journalism Apps“, por Dora Santos Silva (NOVA FCSH) e Mariana Scalabrin Muller (Universidade do Minho e Universidade NOVA). Participei da edição de 2018 em equipe da Elaine Rabello e Gustavo Matta (FioCruz) analisando a circulação de informação sobre o zika vírus e recomendo o trabalho. Veja uma das visualizações e clique para ver o relatório completo:

Na segunda semana acontece o workshop Interpreting Cross-Platform Digital Networks. São 12 horas de workshop de 4 a 7 de fevereiro. Janna Joceli Omena, coordenadora do SMART Data Sprint e doutoranda no Digital Media UT Austin/Portugal da Universidade Nova de Lisboa. O curso vai apresentar metodologia para interpretar redes digitais entre diferentes plataformas, incluindo exercícios práticos de extração, análise e visualização. Conheça alguns trabalhos da Janna Omena em seu blog e ResearchGate. É possível se inscrever no data sprint e no workshop ou em cada evento separadamente.

Veja abaixo vídeo-resumo do evento e uma entrevista que realizei com a Janna Omena e não esqueça: inscrições abertas até 13 de janeiro.

 

A Prisão dos Números – podcast discute métricas, algoritmos, youtubers e raça

O podcast Depois das 19 é produzido por Marcus Martins, Nonny Gomes  e Luiz Phelipe Santos e trata de pautas enegrecidas variadas, como política, literaturaafrocentricidade, democratização da mídia, super-heróishumor, festa e outras minorias. Tive o prazer de participar da última edição, intitulada A Prisão dos Números, falando sobre mídias sociais, algoritmos e racialização em plataformas digitais junto ao youtuber Rick Trindade. Ouça abaixo:

Como prevenir resultados discriminatórios com machine learning?

Lançado em março de 2018, o relatório How to Prevent Discriminatory Outcomes in Machine Learning é resultado de um de trabalho em andamento do Global Future Council on Human Rights do World Economic Forum, que reúne acadêmicos, sociedade civil e experts do mercado para discutir os principais temas do futuro quanto a direitos humanos.

Um destes temas, é claro, é a inteligência artificial e técnicas como aprendizado de máquina (machine learning) que, cada vez mais, automatizam decisões em áreas como negócios, segurança,

Com 30 páginas, o documento é bastante direto em quatro seções. A primeira trata de desafios sobre machine learning quanto a problemas relacionados a dados e relacionados ao design dos algoritmos em si. O viés dos dados que servem de input nos sistemas de aprendizado de máquina podem gerar a intensificação dos vieses devido a (falta de) disponibilidade dos dados de uma determinada população ou devido a dados que já estão repletos de vieses. Vimos aqui no blog um bom exemplo de dataset de treinamento pobre com o caso dos robôs identificados pela Joy Boulamwini e um exemplo de datasets de treinamento ruins com o algoritmo de vigilância preditiva.

Ao tratar dos problemas resultantes do desenho dos algoritmos, os autores falam das seguintes possibilidades: escolha de modelo errado; construção de modelo com recursos discriminatórios acidentais; ausência de supervisão e envolvimento humanos; sistemas imprevisíveis e inescrutáveis; e discriminação intencional. O documento, que busca ser o mais neutro possível, traz apenas casos “hipotéticos” para exemplificar os problemas e remediações. Acredito ser importante enfatizar os problemas relacionados à ausência dos humanos no loop de forma contínua, como no caso das prescrições erradas oferecidas pela IBM Watson à pacientes com câncer.

Para combate aos problemas, são propostos quatro princípios: inclusão ativa;  equidade; direito à compreensão; e acesso a remediação.

A terceira parte chama à responsabilidade as empresas e, por fim, a quarta seção traz checklists sobre o que as empresas, governo, academia e cidadão podem fazer em prol do combate à discriminação ligada à inteligência artificial.

138 especialistas negras para reportagens e consultas

A jornalista Cecilia Oliveira publicou no excelente Intercept uma lista de 138 profissionais e pesquisadoras negros, para ajudar outros jornalistas a encontrar fontes em áreas diversas. Meu nome consta entre intelectuais como Natália Neris, Bianca Santana, Juarez Xavier, Gabriela Moura, Ale Santos, Wilson Gomes e outros. Veja abaixo:

Interrogando plataformas e algoritmos digitais – palestra no Congresso Nacional de Estudos Comunicacionais

No último dia 31 de outubro tive a honra de participar do terceiro CONEC – Congresso Nacional de Estudos Comunicacionais realizado pela PUC Minas – Poço de Caldas. Além de apresentação de artigo sobre inteligência artificial e mapeamento de fake news, realizei palestra sobre um ponto de minha pesquisa de doutorado: como interrogar plataformas e algoritmos digitais. Segue o slideshow, repleto de alguns casos e referências: