Criado em 2016, o LHuD reúne projetos que aplicam abordagens computacionais em Ciências Sociais, História e Documentação, em parceria especial com a Escola de Matemática Aplicada da FGV, a Columbia University e a Universidade Nova de Lisboa, dentre outros colaboradores vinculados especificamente ao projeto Ciência de Dados nas Ciências Sociais do Programa Capes PrInt. A atuação do Laboratório se concentra na disseminação do ensino de métodos avançados de pesquisa, através da integração da ciência da computação e da estatística ao ferramental de trabalho de cientistas sociais, historiadores e arquivistas; no uso de tecnologias digitais para a análise e difusão de dados de pesquisa; em aplicações digitais para galerias, bibliotecas, arquivos e museus (comunidade “GLAM”); e na inovação no ensino. Além de pesquisa e ensino no âmbito do CPDOC, o LHuD promove eventos acadêmicos abertos e cursos de capacitação.
Membros: Carolina Alves, Daniele Amado, Jaqueline Zulini, Jimmy Medeiros, Juliana Marques, Martina Spohr, Ninna Lima, Renan Marinho, Renato Rocha, Suemi Higuchi
Linhas de pesquisa
1. Literácia Digital
Objetivo: Desenvolver capacitação na aplicação de métodos computacionais na análise de objetos próprios das Ciências Sociais e Humanas. Promover habilidades digitais mais amplas, exigidas pela crescente digitalização de informações e da vida social no âmbito da graduação, pós-graduação lato sensu e stricto sensu.
Palavras-chave: Inovação e Ensino, Transformação digital, Metodologias digitais.
2. Acervos Digitais
Objetivo: Discutir questões sobre políticas, metodologias e ferramentas que apoiem a gestão, preservação e difusão de conteúdos digitais em coleções localizadas nas instituições de memória e documentação, além de incentivar o compartilhamento tanto dos resultados de práticas e pesquisas, quanto das dificuldades e desafios enfrentados no âmbito da curadoria digital.
Palavras-chave: Humanidades Digitais, Coleções Digitais, Curadoria Digital.
3. Tecnologias textuais
Objetivo: Aplicar e promover métodos computacionais de análise textual, tais como leitura distante, categorização e agrupamento automáticos de texto,a extração de conceitos, análise de sentimentos e análise de redes utilizando bases textuais. Essas e outras metodologias de mineração textual mobilizam linguagens de programação, tecnologias de processamento de linguagem natural e de aprendizado de máquina, além de conhecimentos da Ciência de Dados e das Ciências Sociais e Humanas de modo geral.
Palavras-chave: Mineração de texto, Processamento de Linguagem Natural, Análise Textual.
4. Tecnologias de análise de som, imagem e vídeo
Objetivo: Investigar o impacto das novas tecnologias no tratamento de materiais audiovisuais e a consequente renovação em termos de métodos de pesquisa e de produção do conhecimento com o desenvolvimento de soluções inovadoras nesta área. Como exemplos, a aplicação de tecnologias de identificação de faces em fotografias, de reconhecimento de voz e de alinhamento automático de transcrições em entrevistas e de modelos 3D em difusão de patrimônio histórico e cultural.
Palavras-chave: Tecnologias 3D, História Oral, Audiovisual, Fontes Audiovisuais.