Como um sociólogo foi parar na Neurolake?

Num novo mundo repleto de tecnologia, Ciência de Dados surge como área que promete impactar toda sociedade. Como um dos seus efeitos mais inesperados, iremos observar o fim de uma rixa eterna entre Ciências Humanas e Exatas.

      Por: Marcio de Lucas  

Se a gente voltasse no tempo e perguntasse a Aristóteles se ele é de Humanas ou de Exatas, observaríamos uma autêntica expressão  de dúvida. Por que um filósofo, que, por definição, é um amigo do conhecimento, dividiria os acontecimentos do mundo em caixinhas se eles acontecem todos ao mesmo tempo? Talvez devêssemos recuperar algumas ideias do passado.

A gente se acostuma a definir Humanas e Exatas como áreas opostas do conhecimento — e até usa esses termos para identificar tribos universitárias. Nesse jogo de esteriótipos, pessoas de Humanas são aquela galera que passa os dias com a cabeça na lua, pensando sobre os rumos da sociedade ou recitando palavras complicadas. Enquanto isso, as pessoas de Exatas estão mergulhadas num caderno cheio de fórmulas matemáticas, tentando sobreviver até a próxima prova de cálculo.

Apesar dessa ideia fazer sentido nos dias de hoje, no passado as coisas eram muito diferentes — e não me refiro apenas à época de Aristóteles. A estatística, por exemplo, surgiu como uma “Ciência do Estado”, destinada a compreender e analisar dados populacionais e oferecer informações para a administração pública. Sociólogos como Émile Durkheim utilizaram pesquisas e relatórios publicados por demógrafos como base para construção de teorias sobre como a sociedade funciona e se transforma. Entre os grandes pensadores da filosofia e grandes matemáticos da história, há muitas interseções. Blaise Pascal e René Descartes, por exemplo, são conhecidos tanto por terem realizado grandes contribuições para a lógica e para matemática como por terem escrito alguns dos maiores tratados filosóficos da humanidade.

Mas o que explica essa aproximação do passado? Pois bem, como fundamento dessa união está o fato de que matemática e estatística oferecerem superpoderes para produção de conhecimento. 

Num universo cheio de mistérios e fenômenos, testes de hipóteses, modelagem estatística e simulações computacionais são exemplos de instrumentos capazes de produzir ou sumarizar evidências para validar ou desacreditar teorias, sejam elas sobre eletromagnetismo, evolução ou sobre as causas e consequências da violência. 

Então o que aconteceu para chegar no ponto em que estamos hoje? As Ciências Humanas deixaram de fazer ciência? Te adianto que a resposta é não, mas, para explicar melhor o que aconteceu, preciso te contar da minha jornada das Ciências Sociais até o meu trabalho como Analista de Dados na Plataforma Neurolake, da Neurotech.

Pois bem, no final do ensino médio, cheguei à conclusão de que eu me parecia mais com alguém de Humanas e, por isso, optei por cursar Ciências Sociais na Universidade Federal do Ceará. Durante a graduação, me deparei com uma avalanche de autores e ideias que disputavam o lugar de melhor interpretação sobre comportamento, cultura e política. Porém, aos poucos — fortemente motivado pela leitura do livro Designing Social Inquiry, de Robert Keohane e Sidney Verba — percebi que, em meio à pluralidade, os autores aglutinam-se em dois grandes grupos: aqueles que aderem ao método científico, os cientificistas; e aqueles que o rejeitam, os interpretativistas. 

Foi quando ficou mais claro para mim que, de longe, Ciências Humanas podem parecer uma coisa só, mas, na prática, há pessoas se dedicando a atividades muito diferentes. De um lado, há, desde a década de 1960, a popularização dos campos de Estudos Culturais, que se dedicam a construir narrativas sobre a sociedade, contestando as regras e os procedimentos científicos. De outro, periódicos acadêmicos como American Sociological Review e Political Analysis demonstram como a tradição de unir métodos matemáticos e estatísticos a investigações sobre fenômenos sociais manteve-se viva e evoluiu para formas bastante sofisticadas.

Como foi essa transição?

Quanto mais eu ouvia falar sobre dados e estatísticas, mais eu enxergava nelas um caminho para oferecer respostas sólidas e embasadas em evidências para questões importantes da sociedade. A partir daí, dediquei-me a aprender mais sobre metodologia, com o objetivo de entender como autores obtêm os resultados que reforçam ou contestam suas hipóteses. 

O primeiro passo foi ler mais artigos que tratavam do tema. Depois passei a cursar disciplinas nas áreas de econometria, estatística e computação e, por fim, me mudei de Fortaleza para Recife com o objetivo de cursar o mestrado em Ciência Política na Universidade Federal de Pernambuco. Durante o mestrado, continuei com a estratégia de cursar disciplinas em outros departamentos, mas comecei a investir bastante energia na construção de miniprojetos para experimentar novas técnicas e tecnologias.

Sem que eu percebesse, estava, aos poucos, escolhendo uma carreira. Quanto mais contas eu fazia e mais linhas de código escrevia, mais potencial eu enxergava no uso dessas ferramentas para solução de problemas práticos do mundo real. 

Foi então que eu resolvi buscar um espaço no mercado onde eu pudesse aprender e contribuir para construção de produtos baseados em dados, que unissem Humanas e Exatas para gerar impacto econômico. E foi na Plataforma Neurolake que eu mergulhei fundo nessa ideia. Hoje integro a equipe de Inteligência de Dados, dedicada a construir variáveis e indicadores que permitam segmentar o público de nossos clientes sob perspectivas de negócio, oferecendo mais informação para auxiliar na tomada de decisão.

Apesar de se tratar de uma trajetória pessoal, interpreto os passos que segui como indicativos de uma nova tendência: cada vez mais estudantes trilham o caminho para uma nova união entre Humanas e Exatas.”

Percebo que mais sociólogos, cientistas políticos e historiadores têm aderido a métodos quantitativos; e, ao mesmo tempo, mais cientistas da computação, estatísticos e engenheiros têm se dedicado a compreender dinâmicas que envolvem comportamento e atitudes de indivíduos. Como indicativo disso, basta olhar a coautoria e as referências bibliográficas de artigos que tratam de Análise de Sentimentos e Processamento de Linguagem Natural. 

Por trás dessa dinâmica, está um novo mundo que tem se erguido em torno dos dados. Passamos a produzir e coletar muito mais informação. Cada perfil em uma rede social, cada histórico de compras e cada nova pesquisa de opinião pública representa uma possibilidade de entender melhor os fatores que afetam o sucesso ou fracasso de um negócio. Nesse novo horizonte, é a oferta que cria a demanda e, quanto mais dados, mais procura por profissionais que saibam transformá-los em conhecimento. Para o futuro, espero ver muito mais pessoas de Humanas e de Exatas andando juntas no recreio.

Esse texto é fruto das provocações geradas a partir da minha participação na live “Sou de outra área e me apaixonei por Data Science, e agora?”. Se você gosta do tema, vale muito a pena vê-la. Muito gente massa participou e respondemos várias perguntas sobre o processo de migrar de para Data Science a partir de diversos pontos de partida:

Marcio de LucasAnalista de Dados na equipe de Inteligência de Dados na Plataforma Neurolake

Mestre em Ciência Política pela UFPE


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