A Conferência Big Data on Human and Social Sciences – History, Issues and Challenges acontece em Lisboa nos dias 6 e 7 de novembro de 2017.O evento, organizado pela Universidade Nova de Lisboa e a Columbia University tem como foco discutir sobre dados históricos e Big Data. Os investigadores interessados em submeter trabalhos têm até 31 de julho. Os resumos podem ser escritos em Português, Inglês e Espanhol.

Humanistas e cientistas sociais têm à sua disposição uma quantidade sem precedentes de dados hoje. Certamente a grande variedade de dados disponíveis, incluindo os crescentes dados de arquivos públicos, cria muitas oportunidades. Por exemplo, permite alargar o âmbito geográfico e longitudinal da análise numa nova escala. Mas nem sempre os dados existentes nos processos sociais e históricos são neutros nem as formas de armazenar, recuperar e analisar essa quantidade de dados baseiam-se em decisões simplistas.

Os historiadores, os sociólogos, os cientistas políticos, os economistas, os filósofos e os antropólogos estão em posição de contribuir para esta revolução, com a sua capacidade de situar historicamente os objetos de análise, discutir significados e vastos corpos textuais, bem como com sua força no conhecimento contextual. Baseado na presença de especialistas académicos desses campos de conhecimento, este Congresso abrangerá uma ampla gama de tópicos com o objetivo de construir pontes com cientistas formais, aplicados e naturais e abrir canais com o domínio público.

O que podemos aprender com a ascensão e queda da cliometria e como os humanistas receberão novas pesquisas usando métodos computacionais? Quais são os maiores desafios, oportunidades e armadilhas na aplicação de métodos computacionais aos dados históricos? Se esses novos métodos realmente levam a novas descobertas, isso mudará os padrões de evidência e desafiará as alegações baseadas em pesquisa puramente qualitativa?

Eixos Temáticos

1. História da Big Data;
2. Big Data e modos de produção de conhecimento;
3. Big Data: Armadilhas e erros;
4. Desenvolvimento de conjuntos de dados complexos;
5. Big Data e redes;
6. Humanidades digitais e pesquisa histórica;
7. Arquivos, bibliotecas e Big Data;
8. Dados históricos e ferramentas estatísticas;
9. "Text Mining" e fontes históricas;
10. Gestão de Big Data para investigadores e instituições de investigação;
11. Grandes infraestruturas de dados.

Mais informações na página da Conferência Big Data on Human and Social Sciences – History, Issues and Challenges.