Revistas acadêmicas africanas: onde encontrar?

Quantas revistas acadêmicas editadas em países africanos você já leu? O African Journals Online é uma iniciativa não-governamental criada em 1998 na África do Sul com o objetivo de otimizar a circulação da produção africana em vários campos e disciplinas.

Nas palavras dos editores do projeto, “Do mesmo modo que recursos acadêmicos online do Norte Global estão disponíveis para a África, há a necessidade de disponibilizar informação da África. Importantes áreas de pesquisa na África não são cobertas de forma adequada pelo restante do mundo. Países africanos precisam coletivamente exercer um papel no ambiente global de publicação acadêmica. Pesquisadores africanos também precisam acessar as publicações acadêmicas de seu próprio continente.”

African Journals Online

Atualmente indexa revistas de 32 países, com destaque para os que possuem inglês ou francês como línguas oficiais. Lideram em número Nigeria (222 publicações), África do Sul (96), Etiópia (30), Quênia (29) e Gana (27).  Somam mais de 500 revistas, sendo quase metade de acesso aberto. Lembre que o horror colonial fez com que a maioria desses países tenham línguas oficiais advindas de países europeus, então se você lê em inglês, francês ou português poderá se conectar a bibliografia africana com quase tanta facilidade com o que faz com materiais dos EUA ou Reino Unido. Paradoxalmente, o inglês pode ser uma ferramenta decolonial para que nos conectemos a pesquisadores de parte dos países da África.

Alguns exemplos de artigos relevantes para o público desse blog: Participation in online activation (#) campaigns: A look at the drivers in an African setting – publicado no Legon Journal of Humanities (Gana); Collaborative Networks as a Mechanism for Strengthening Competitiveness, publicado no Journal of Language, Technology & Entrepreneurship in Africa (Quênia); Protest movements and social media: Morocco’s February 20 movement, publicado no Africa Development (Senegal); Social Media: An Emerging Conundrum?, publicado no AFRREV IJAH: An International Journal of Arts and Humanities (Etiópia).

Conheça o site em www.ajol.info

Análise de Texto com AntConc: Frequência e Lista de Palavras

No últim opost, aprendemos o básico sobre AntConc. Agora vamos te mostrar como usar AntConc para gerar listas e frequência de palavras, além do útil File Viewer (Visualizador de Arquivos).

Não esqueça que

  1. Introdução e Configurações
  2. Lista, Frequência de Palavras e Visualizador (estamos aqui)
  3. Concordancer e Plotagem de ConcordÇancia  (em breve)
  4. Clusters e N-Grams (em breve)
  5. Colocações (em breve)

 

As funções do AntConc são acessadas através das sete abas abaixo:

Neste tutoria, vamos seguir os passos para produzir listas de palavras.

Lembre de abrir seu arquivo e importar as configurações recomendadas para pesquisa em mídia social [tutorial].

Gerando e navegando em uma Lista de Palavras

  1. Abra seu arquivo. Nos exemplos abaixo vou usar um dataset com 16 mil tweets em inglês contendo a palavra “brazil” (coletados através do Netlytic). Baixe o arquivo brazil_tweets_16732tweets_2017_11_30.txt em nossa pasta.

 

2. Na aba Word List,clique em Start e eespere alguns segundos:

3. Agora você pode explorar e navegar nos seus dados, descendo a barra de rolagem para encontrar palavras relevantes, organizar por Frequência (Frequency), Palavras (ordem alfabética) ou final da palavra (Word end).

4. Você pode buscar um termo específico na caixa de “Search Term” e clicar na busca “Search Only”:

 

5. Se você clicar em qualquer palavra, será direcionado para a aba Concordance. Em breve você poderá ler um tutorial aqui sobre a ferramenta.

 

6. Se clicar em qualquer palavra na ferramente de Concordance, será direcionado para a File View, onde poderá visualizar o termo/palavra. Funciona como um leitor simples de texto, onde você poderá ver o corpus/corpora completo.

 

7. Para exportar a lista, basta ir na aba Word List e clicar em File -> Save Output.

 

8. O resultado é um arquivo .txt similar a este:

9. Você pode abrir ou copiar-colar o resultado em um software de planilhas como Excel ou LibreOffice para outras análises:

 

 

Filtrando stopwords

Stopwords são palavras que você não quer contar ou visualizar. Geralmente, são as palavras mais comuns sem relevância semântica ou tópica para o seu problema de pesquisa (como artigos, pronomes e alguns advérbios).

 

  1. Primeiro, você vai precisar de uma lista pronta de stopwords. Você pode produzir ou editar uma lista você mesmo, mas vamos começar com um exemplo simples. Você pode baixar uma lista de stopwords em inglês na nossa pasta de listas:

 

2. Para carregar uma lista de stopwords a partir de um arquivo .txt vá em Tool Preferences -> Word List. Lá você verá a opção“Use a stoplist below” na seção “Word List Range”. Clique em Open e selecione seu arquivo .txt :

 

Se você fez corretamente, as palavras aparecerão na caixa:

 

Agora é só clicar em “Apply”!

  1. Volte para a aba Word List e clique no botão “Start”. Compare as duas listas abaixo. A primeira foi a lista original e a segunda é a lista com as stopwords filtradas:

 

 

Contando palavras específicas

Outra opção muito útil da Word List é contar apenas palavras específicas que você já conhecia ou descobriu como relevantes nos seus datasets/corpora. Siga os passos abaixo:

1. Primeiro, você precisa de uma lista de palavras. No nosso caso, vamos subir uma lista de palavras sobre times brasileiros. Baixe ela na pasta de listas.

 

2. Vá em Tool Preferences -> Word Lists e clique em “Add Words From File” para carregar o arquivo. Clique em “Use specific words below” e Apply:

 

3. Agora vá na aba Word List e clique ‘Start’ para gerar a lista novamente. O resultado vai ser uma lista apenas da palavras desejadas:

 

4. Exportar uma lista destas (através de File -> Save Output) permite que você use a contagem em outras ferramentas como a RAW Graphs para gerar visualizações como um Treemap:

 

É isto por agora! Espero que as funcionalidades acima te ajudem a explorar seus dados textuais extraídos de mídias sociais. O próximo tutorial vai focar no Concordancer e Concordance Plot (em breve)!

Análise de Texto com AntConc: introdução, arquivos e configurações

De modo geral, análise de texto computacional é um conjunto de técnicas para análise automatizada de conteúdo. Mesmo sem o uso de estatística complexa ou programação, pesquisadores das ciências sociais e humanidades podem otimizar suas técnicas de exploração de dados com técnicas como contagem de frequência, co-ocorrência e colocações.

AntConc é um dos softwares mais fáceis e úteis para análise textual e linguística de corpus. Foi desenvolvido por Laurence Anthony, Professor na Faculdade de Ciência e Engenharia da Waseda University, Japan. Ele desenvolve e oferece dúzias de ferramentas em seu website, como TagAntFireAnt.

Depois dessa introdução sobre AntConc, vamos cobrir suas principais funcionalidades nos posts a seguir:

  1. Introdução, Abrindo Arquivos e Configurações (estamos aqui)
  2. Lista e Frequência de Palavras
  3. Concordancer e Concordance Plot (em breve)
  4. Clusters e N-Grams (em breve)
  5. Colocações(em breve)

A matriz a seguir foi proposta no artigo Computational text analysis for social science: Model assumptions and complexity e resume as possibilidades entre estatística/computação simples x complexa e entre especialização forte x fraca no domínio. Usar AntConc para analisar dados textuais de mídias sociais engloba tarefas estatísticas simples como contagem de palavras e n-grams, mas pode ser avançada para contagem de termos chave em dicionários criados por especialistas no tema/assunto.

Para entender e comparar abordagens de análise apoiada por computador, análise textual interpretativa apoiada por computador e linguística de corpus, recomendo o artigo Taming textual data: The contribution of corpus linguistics to computer-aided text analysis.

AntConc permite realizar as principais técnicas de linguística de corpus como frequência de palavras (word frequencies), colocações (collocation), concordância (concordance), n-grams e comparação de corpora a qualquer tipo de texto.

Mas vamos começar do início! Baixe a AntConc e leia o texto a seguir, que vai te ensinar o básico sobre as configurações e como abrir um arquivo.

 

Como coletar dados textuais em mídias sociais?

Há dúzias de ferramentas para pesquisa em mídias sociais que permitem extrair ou monitorar dados textuais nas principais plataformas. A maioria delas coleta dados através de keywords/hashtags e/ou de páginas e websites específicos. Geralmente as ferramentas usam codificação UTF-8 para exportar arquivos no formato .csv . Você pode abri-los no Excel ou Libreoffice e copiar-colar os textos para um bloco de notas e salvá-los como um arquivo .txt, um dos formatos preferenciais para o AntConc.

Lista de ferramentas/respositórios:

Se você nunca coletou dados textuais em mídias sociais, recomendo fortemente que comece pela excelente e super fácil de usar Netlytic  e colete alguns tweets ou comentários do YouTube. Mas não se preocupe: vou lhe dar alguns datasets de exemplo nos próximos posts.

 

Formatos de arquivo

AntConc pode ler vários formatos diferentes: .txt, .xml, .html, .ant. O mais simples é o .txt, que você pode criar com um Bloco de Notas.

Formato Descrição
.txt .TXT é o formato mais simples para guardar arquivos. Softwares como Bloco de Notas, Notepad++, TextMate, Word dos editores de texto podem salvar seu arquivo neste formato.
.html .HTML é o padrão para salvar páginas web. Você pode salvar uma pa´gina web e carregá-la direto no AntConc.

AntConc tem algumas configurações que permite ignorar o texto entre os caracteres “<” e “>” usados em arquivos HTML.

.xml .XML: Extensible Markup Language. É similar a um arquivo .HTML, mas usa tags customizadas para definir objetos e dados dentro de cada objeto. Na análise de texto ou linguística de corpus é usada para marcar cada palavra com suas categorias/classes em Etiquetamento de Texto (Part-of-Speech Tagging).
.ant .ANT é um formato específico usado pela AntConc, intercambiável com .txt.

 

  1. Codificação

É recomendável que você salve seus arquivos de texto com a codificação UTF-8. Codificação de caracteres é uma padronização de como o software vai processar caracteres e símbolos. UTF-8 é definido pelo padrão Unicode, que engloba caracteres usados na maioria das línguas e scripts ocidentais. Graças a isto, muitas ferramentas de coleta de dados usam a codificação UTF-8 como padrão. Então lembra de salvar seus arquivos como UTF-8!

 

Configurações óptimas para Textos de Mídia Social

  1. Arquivo pré-configurado

AntConc não foi desenvolvido apenas para dados de mídias sociais mas para todos os tipos de texto, especialmente literatura, linguagem natural e corpora nacionais. Então são necessários alguns ajustes nas configurações.

As especificação serão listadas abaixo, mas ao invés de seguir cada passo, você pode simplesmente importar um Arquivo de Configurações (Settings File) com as opções recomendadas que preparei para você. Baixe o arquivo antconc_settings_for_social_media.ant e, no AntConc, vá em File -> Import Settings from File…, selecione e abra o arquivo:

 

Pronto! Agora o AntConc pode ser mais útil para análise de mídias sociais. Depois disso você pode pular os passos abaixo, mas recomendo ao menos lê-los para entender:

 

2. Configurações Globais (Global Settings) – Token Definition

Nesta seção, vamos explicar as configurações recomendadas. Mas lembre: você não precisa seguir os passos abaixo se você carregou o arquivo de configurações customizadas que mostrei acima.

Primeiro, precisamos configurar as configurações de token. Um token é  um elemento (palavra, caractere, pontuação, símbolo etc) considerado pelo software. Na opção de Token Definition dentro de “Global Settings” você pode definir quais caracteres/símbolos o AntConc vai considerar quando contar e processar seus dados. 

As configurações padrão são as seguintes:

Mas, quando trabalhos como dados de mídia social, há alguns caracteres especiais usados por usuários das plataformas que representam práticas específicas de conversação e afiliação. Dois deles são bem importantes:

O símvolo ‘@’: para usuários do Twitter e outras plataformas, o símbolo é usado para marcar perfis. Então é importante incluir o símbolo ‘@’. Isto vai nos permitir, por exemplo, contar os usuários mais comuns em um corpus ou o contrário: filtrar os usuários para focar nas palavras.

O símbolo ‘#’, por sua vez, é um tipo de marcados de metadados usados na maioria das plataformas para definir hashtags. Você pode adicionar o ‘#’ nas definições de token do AntConc para contar corretamente hashtags.

Recomendado:

Então, nós precismaos ir em Global Settings -> Token Definition, marcar a caixa “Append Following Definition” e incluir os símbolos ‘#’ and ‘@’.

3. Definições de ‘Caractere Coringa’

Um Caractere Coringa (“WildCard”) é um caractere que pode ser substituído por outro caractere, palavra ou símbolo durante uma busca. o AntConc tem vários corignas e podemos ver abaixo as configurações iniciais (Global Settings -> Wildcards).

O problema é que dois destes coringas são atribuídos a símbolos muito importantes nas mídias sociais, ‘@’ e ‘#’, como vimos anteriormente. Isto resulta que o AntConc “ignora” estes dois símbolos nos resultados, pois serão vistos como coringas.

Então recomendamos mudar estes dois coringas para outros símbolos. No exemplo abaixo, mudamos para{ e ‘} .

 

 

Abrindo seu Arquivo ou Corpora

  1. Abrindo seu(s) Arquivo(s)

Para abrir um arquivo ou conjunto de arquivos no AntConc, você só precisa ir em File -> Open File(s)… ou File -> Open Dir.

Através da opção File -> Open File(s) você pode selecionar um ou mais arquivos:

Se você abrir mais de um arquivo, o AntConc vai aplicar suas buscas e análise sem todos ao mesmo tempo:

Isto é muito útil para gerenciar datasets/corpora. Por exemplo: você pode analisar um ano de dados e salvar os textos (comentários, posts, tweets) de cada mês em um arquivo diferente. Ao abrir os 12 de um ano você conseguirá comparar coisas como: contagem de palavras específicas no Concordance Plot ou presença/permanência de clusters/n-grams.

Agora podemos falar sobre contagem de frequência de palavras. Te vejo no próximo post: Lista de Palavras, Frequência de Palavras e Visualização de Arquivos.

Computação sem Caô – cientista explica conceitos de forma simples!

O canal Computação Sem Caô foi criado pela cientista da computação Ana Carolina da Hora dois meses atrás e já está repleto de conteúdo de ótima qualidade! A missão da Ana Carolina neste canal é democratizar o entendimento sobre ciência da computação no Brasil.  Já são mais de 10 vídeos, confira alguns:

“Tranças feias” e “tranças bonitas”: como Google intensifica racismo

Viralizou na última semana um exercício de interrogação crítica do buscador Google: basicamente pesquisar “tranças feias” e “tranças bonitas” e conferir quais imagens são destacadas na aba de resultados de imagens do buscador. Longe de ser algo pontual, estes casos, mecanismos e problemas no excelente livro de Safiya Noble “Algoritmos de Opressão: como mecanismos de busca reforçam o racismo“. Outros casos similares mantenho na minha Timeline do Racismo Algorítmico. Ontem falei com o jornalista Tiago Rugero, do blog do Ancelmo (O Globo) sobre a questão. Seguem minhas respostas:

Você considera esse um caso de racismo algorítmico?
Sim. Racismo não se trata apenas de xingamentos horrorosos contra uma minoria. Trata-se também da manutenção de desigualdades estruturadas e microagressões no cotidiano que podem ser resultado de como sistemas automatizados, como buscadores, reagem ao comportamento dos usuários. No caso que está sendo viralizado, sobre as tranças feias e bonitas, o buscador não apenas reflete percepções da sociedade, mas também pode intensificá-las ao repetir em massa sem responsabilidade. Se uma criança negra, por exemplo, vê estes resultados continuamente, sem ver outros conteúdos positivos, isto gera sentimentos negativos sobre sua estética e autoestima. Há vários pesquisadores e pesquisadoras em universidades internacionais, como Joy Buolamwini, Safiya Noble, Frank Pasquale, Cathy O’Neill, Sil Bahia, Sérgio Amadeu que tratam de impactos sociais dos algoritmos há anos, mas agora o debate se populariza.

As tecnologias não são neutras. Mas isto não quer dizer que são negativas ou positivas. Significa que podemos gerar esforços coletivamente para criar ambientes favoráveis a todas as pessoas. Algumas plataformas digitais já possuem esforços neste sentido. Microsoft e IBM, por exemplo, já reagiram a pesquisas sobre casos anteriores. É importante debater tudo isto entre desenvolvedores, sociedade, jornalistas e afins.

O que é racismo algorítmico?
O racismo algorítmico trata de entender como sistemas regidos por algoritmos podem tomar decisões negativas contra um grupo racial específico. Há casos mapeados em áreas claramente muito graves, como decisões judiciais automatizadas ou reconhecimento facial que podem gerar, por exemplo, a prisão injusta de uma pessoa inocente. Isto mostra a necessidade, já avançada em alguns países, de permitir a “auditoria algorítmica” para que sistemas contratados por governos sejam justos e não possam ser usados para fins nocivos.
Mas na comunicação também há problemas possíveis para milhões de pessoas, uma vez que hoje nós passamos a maior parte do nosso tempo em ambientes como Google e Facebook. Assim como acontece com a publicidade tradicional, a invisibilidade ou representação nociva de grupos minorizados deve ser debatida pois prejudica os grupos citados, a sociedade e a própria economia e consumo.
Na maioria dos casos, os estudos mostram que os problemas não são claramente “intencionais”. Não é um desenvolvedor racista, geralmente, que vai incluir aquelas decisões que prejudicarão alguém. Mas pecar por omissão pode ser tão negativo quanto por intenção. Por isto tanto a pressão pela transparência das plataformas quanto falar sobre casos como este é importante para gerar o debate que vai ajudar os próprios criadores destes ambientes a melhorar seus sistemas. O campo da inteligência artificial, de modo amplo, está desenvolvendo modos de treinar melhor os sistemas e desenhar melhor as interfaces para isto, com apoio também das humanidades, artes, sociólogos e jornalistas.

 

Horas depois, a Google emitiu uma nota, que reproduzo a seguir:

“Construir uma experiência de busca é um desafio complexo, dinâmico e em constante evolução. Como nossos sistemas encontram e organizam informações disponíveis na web, eventualmente, a busca pode espelhar estereótipos existentes na internet e no mundo real em função da maneira como alguns autores criam e rotulam seu conteúdo. Entendemos que pessoas de todas as raças, gêneros e grupos podem ser afetadas por essas representações. Compartilhamos essa preocupação e continuaremos trabalhando para melhorar os resultados de busca de imagens para todos nossos usuários.”

Esta pretensão de neutralidade, de que o buscador é “só uma tecnologia” está sendo combatida internacionalmente. Gostaria de destacar o artigo “Por que empresas de mídia insistem que não são empresas de mídia, por que estão erradas e por que isso importa“, de Philip Napoli e Robyn Caplan, que explicam como discursos tais como o acima são problemáticos.