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\begin{document}

\title{Qu\selectlanguage{ngerman}ão big o seu data deve ser?\selectlanguage{brazilian}}



\author[1]{Ronaldo Baltar}%
\author[1]{Claudia Siqueira Baltar}%
\affil[1]{Affiliation not available}%


\vspace{-1em}



  
  \date{May 17, 2024}


\begingroup
\let\center\flushleft
\let\endcenter\endflushleft
\maketitle
\endgroup





\selectlanguage{brazilian}
\begin{abstract}
Esse conte\selectlanguage{ngerman}údo digital foi criado como parte da atividade de capacitação
''Introdução ao R e RStudio para ciência social computacional''. É uma
iniciativa de formação e difusão científica
do~\href{http://www.populacoes.info}{Observatório de Populações e
Políticas Púbicas (ObPPP)} e do
\href{http://www.uel.br/projetos/infosoc}{Programa de Formação
Complementar de Graduação em Pesquisa Social Computacional (InfoSoc)},
ambos vinculados ao \href{http://www.uel.br/cch/soc/portal/}{Dept.º C.
Soc. / CLCH, Universidade Estadual de Londrina (UEL)}, Paraná - Brasil%
\end{abstract}\selectlanguage{ngerman}%



\sloppy


\selectlanguage{brazilian}
\begin{figure}[H]
\begin{center}
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\end{center}
\end{figure}

\section*{Com grandes dados, grandes
desafios}

{\label{711257}}

\subsection*{}

{\label{271581}}

\selectlanguage{ngerman}\subsection*{\texorpdfstring{\emph{Bigdata} é necessário para garantir
cientificidade para uma pesquisa computacional baseada em
dados?}{Bigdata é necessário para garantir cientificidade para uma pesquisa computacional baseada em dados?}}

{\label{271581}}

A preocupação com o aprimoramento de técnicas para enfrentar o desafio
do aumento da capacidade de armazenamento e do processamento de
informações não é recente. O conhecimento é cumulativo e a memória das
pessoas não é suficiente para garantir a preservação e retransmissão dos
conteúdos criados pelas diferentes atividades humanas.

De certa forma, podemos pensar que a invenção da escrita, o papel, a
imprensa foram respostas tecnológicas para o problema do crescente
acúmulo de registros e a busca de informações.

Com a expansão do uso de computadores, ao final da Segunda Guerra
Mundial, os conteúdos da produção de conhecimento, em todas as áreas,
foram migrando cada vez mais para o formato digital.

Nos anos 90, fabricantes, desenvolvedores de \emph{software} e
pesquisadores, nos Estados Unidos, começaram a projetar a curva de
crescimento futuro dos serviços de informática e observaram que o volume
de dados tendia a aumentar mais rapidamente do que a capacidade de
armazenamento e processamento.

O termo \emph{bigdata} foi criado para expressar a preocupação com o
volume de dados que tende a crescer mais rapidamente do que a capacidade
de processamento prevista.

\subsection*{}

{\label{824378}}

\subsection*{\texorpdfstring{\emph{Bigdata} é um problema, não um método
de
análise~}{Bigdata é um problema, não um método de análise~}}

{\label{824378}}

Os métodos são resultados da tentativa de resolver algum problema. O que
se chama de~\emph{bigdata~}é um problema relativo à desproporção entre a
capacidade de processamento e o tamanho dos dados. Esse é um problema
relativo: o que foi~\emph{bigdata} no passado agora pode ter se tornado
uma rotina. Do mesmo modo que, no futuro, poderá não haver dificuldades
para o processamento e análise da volumosa quantidade de dados
disponíveis atualmente. Mas, certamente, ainda haverá o desafio
do~\emph{bigdata}, porque a humanidade terá gerado mais informações do
que os mais avançados recursos disponíveis conseguirão armazenar e
processar.

No século XVI, por exemplo, os registros diários dos movimentos dos
planetas e do sol, feitos pela equipe do astrônomo
\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Tycho_Brahe}{Thyco Brahe}, poderiam
ser considerados um problema de \emph{bigdata}, que exigiu novos
instrumentos e métodos de coleta e registro da informação. A coleção de
registros acurados de Brahe ajudaram
\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Johannes_Kepler}{Kepler}~a
demonstrar, com precisão, a
\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Heliocentrismo}{teoria
heliocêntrica} de
\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Nicolau_Cop\%C3\%A9rnico}{Copérnico}.

Para a época, o trabalho de execução, correção e revisão dos cálculos do
movimento de cada planeta era um desafio que poucas pessoas poderiam
realizar. Hoje, estudantes de ensino médio podem ver essas
\href{https://theskylive.com/planetarium}{simulações em uma única aula
com auxilio da computação}.

Os censos demográficos são outro exemplo de problema relativo
de~\emph{bigdata}. Além da dificuldade logística da coleta de dados,
principalmente em um país com a dimensão do Brasil, o censo demográfico
apresenta também a dificuldade de processamento das informações.~

Em uma época em que não havia nenhum meio computacional ou mesmo
mecânico de tabulação dos resultados, como
no~\href{https://memoria.ibge.gov.br/historia-do-ibge/historico-dos-censos/censos-demograficos.htm}{Recenseamento
Geral do Império}, quando tudo era feito a bico de pena, o recenseamento
dos 10.112.061 habitantes do país foi um grande desafio. Os dez anos de
intervalo entre os censos demográficos eram necessários não só pelo
custo, mas pelo tempo adequado para que fossem tabulados todos os
resultados.~

Em 2010, o recenseamento de
\href{https://censo2010.ibge.gov.br/resultados.html}{190 milhões de
habitantes} já não pode ser considerado um problema de \emph{bigdata}
para o \href{https://censo2010.ibge.gov.br/}{IBGE}. Todos os dados do
censo 2010 podem ser baixados e rodados em um computador comum.

O Facebook, com seus estimados 500 Tera bytes de
\href{https://canaltech.com.br/redes-sociais/Facebook-gera-mais-500TB-de-dados-diariamente/\#:~:text=N\%C3\%BAmeros\%20curiosos\%20do\%20Facebook\%3A\%20rede\%20social\%20gera\%20mais,de\%20500TB\%20de\%20dados\%20a\%20cada\%2024\%20horas.}{dados
gerados diariamente}, é um exemplo de desafio atual de \emph{bigdata}.
Muitos recursos especiais de hardware e software são necessários para
garantir as quase 3 bilhões de curtidas e 300 milhões de fotos que são
compartilhadas pelo Facebook a cada 24 horas.

\par\null

\section*{O tamanho atual do problema
bigdata}

{\label{449411}}

Segundo a avaliação da empresa
~\href{https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS47560321}{International
Data Corporation (IDC)} , em 2020, o mundo havia criado e replicado
cerca de 64,2 Zettabytes de dados, enquanto a capacidade de
armazenamento mundial naquele ano foi prevista como sendo de 6,7
Zettabytes.

Um zettabyte equivale a 1.000.000.000.000.000.000.000 de bytes ou um
trilhão de gigabytes.

Como isso é possível? Esses números indicam que, aproximadamente, apenas
10\% dos dados criados são armazenados. Os 90\% restantes acabam tendo
uma existência fugaz. Desaparecem para dar espaço aos novos dados. Essa
tendência deve continuar para os próximos anos, o IDC estima que o
crescimento da capacidade de armazenamento terá um ritmo bem menor do
que o crescimento da capacidade de geração de dados, sobretudo com a
popularização da Internet das coisas.~

Os desafios para lidar com a disparidade entre o volume de informações
produzidas pela humanidade e estratégias de armazenamento, recuperação e
análise de todo esse conteúdo, têm sido um dos impulsionadores da
inovação em métodos e técnicas desde a antiguidade.

\section*{}

{\label{238127}}

\section*{Bigdata: o anúncio da era dos dados sem
ciência}

{\label{238127}}

No ano de 2008, a revista norte-americana
~\href{https://www.wired.com/2008/06/pb-theory/}{Wired} publicou um
artigo do seu então prestigiado editor chefe
,~\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Chris_Anderson}{Chris Anderson}~.
O artigo tinha um título provocativo: "\emph{The end of theory: the data
deluge makes the scientific method obsolete"} (``O fim da teoria: o
dilúvio de dados que tornou o método científico obsoleto'') e alcançou
um grande público, que difundiu o termo~\emph{bigdata} entre
influenciadores, jornalistas, empresários, profissionais de
\emph{marketing},~\emph{coachs~}e consumidores do mundo digital.~

Em seu artigo, Anderson costurou argumentos aparentemente lógicos que
deram visibilidade para uma crença que já estava sendo difundida entre
usuários e desenvolvedores da emergente ciência dos dados: a ciência
está nos dados e não no pensamento. O artigo começa com uma paráfrase do
estatístico George Box:
"\href{https://en.wikipedia.org/wiki/All_models_are_wrong}{Todos os
modelos estão errados, mas alguns são úteis}".~

Logo, quanto mais dados, mais ciência! Teorias seriam argumentos usados
apenas para cobrir, de forma imperfeita, a falta ou a insuficiência de
dados. Segundo Anderson, no século XXI, a abundância dos dados tornava
desnecessárias hipóteses, modelos e explicações causais.~

Muitos profissionais de ciência dos dados, marketing e computação,
trabalhando em empresas, viam (e muitos ainda veem) os pré-requisitos da
pesquisa científica, incluindo a estatística, como formalismo acadêmico
desnecessário ao trabalho prático.

Por exemplo, um analista de dados, trabalhando em uma loja de
departamento, para fornecer resultados para o pessoal de
\emph{marketing} sobre quais as características de um produto são mais
pesquisadas entre grupos etários de usuários, não precisaria ``testar
hipóteses estatísticas'' ou recorrer a nenhum tipo de conceito
``teórico'' de consumidor. Bastaria rodar todos os dados (supondo que a
loja de departamento tivesse o equipamento adequado para atender a
capacidade de processamento exigida) que um padrão válido sobre o
comportamento dos consumidores se apresentaria como resultado.

A proposição de Anderson não era simplista, mas representava uma
tendência que ajudou em disseminar a crença ingênua de que quanto mais
dados, mais corretas estão as respostas. Os computadores com alta
capacidade de processamento e armazenamento de dados poderiam encontrar
padrões de correlação entre as informações. Se os dados forem
suficientemente grandes, essas correlações seriam significativas,
tornando desnecessários conceitos e testes estatísticos. Difundiu-se a
ideia de que o \emph{bigdata} tornava obsoleto o conhecimento científico
(e acadêmico) acumulado até então. A nova ciência precisaria apenas da
abundância de dados do mundo digitalizado e muita capacidade de
processamento.

O volume de dados por si só não é uma garantia de que um estudo sobre
qualquer fenômeno possa estar correto. Não é o \emph{bigdata} que
establece a cientificidade de um procedimento analítico.

Passado o deslumbre inicial com a avalanche de dados que disseminou o
\emph{bigdata}, proposições como a de Anderson passaram a receber sérias
críticas entre os analistas e profissionais da área. O volume de dados
não é suficiente para garantir uma explicação correta sobre qualquer
fenômeno da realidade.~

Podemos tomar como exemplo novamente o caso de Thyco Brahe e a revolução
que possibilitou que o heliocentrismo de Copérnico e Kepler pudessem
suplantar séculos de pensamento centrado na Terra como centro do
universo, chamado de modelo geocêntrico.

Thyco Brahe não concordava com a teoria de Copérnico. Era um estudioso
da obra de \href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Ptolemeu}{Ptolomeu}e
defendia o geocentrismo. No século III, Ptolomeu expôs, no seu
\href{https://es.wikisource.org/wiki/Almagesto}{Almagesto}, vários
elementos de matemática e astronomia, entre os quais um modelo que
explicava o movimento dos planetas a partir de uma série de círculos
concêntricos. A obra foi uma das principais referências científicas
desde o fim do Império Romano até o fim da Idade Média. Foi lida e
estudada tanto na Europa cristã, quanto no mundo islâmico (de onde vem o
nome \href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Almagesto}{Almagesto} ,
corruptela latina da tradução em árabe, cujo título original em grego
significa ``A grande coleção'').

Desde que os povos começaram a olhar para o céu de forma mais
sistemática, provavelmente para marcar as mudanças nas estações, muitas
explicações foram tentadas para explicar o movimento dos planetas. Visto
da Terra, parece que todos os corpos celestes seguem uma direção, como
um conjunto coordenado de movimentos.

Exceto pelos planetas (palavra que em grego significa um ``errante''),
que percorrem trajetórias diferentes.
\href{https://brasilescola.uol.com.br/fisica/movimento-retrogrado-um-planeta.htm}{Marte,
por exemplo, parece reverter o seu movimento,} voltando no céu em
relação às demais estrelas, para, em seguida, seguir seu caminho
adiante.
\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Arist\%C3\%B3teles}{Aristóteles}, no
século IV AC, propôs uma teoria para explicar os movimentos dos corpos
celestes.

Para o pensador grego, todos os corpos possuíam um tipo de
\href{https://www.ufjf.br/fisicaecidadania/ciencia-uma-construcao-humana/mentes-brilantes/aristoteles/}{movimento
natural.} Na Terra, o movimento natural seria retilíneo para cima
(leviandade) ou para baixo (gravidade). Qualquer movimento diferente só
poderia ser causado por intervenção de uma força externa. No céu seria
diferente. Os corpos celestes seriam feitos de uma matéria própria,
chamada por ele de
\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/\%C3\%89ter_(elemento)}{éter}, cujo
movimento natural seria circular. A Terra seria o centro do universo e
estaria em repouso, todo o resto estaria se movendo em torno da Terra.

É importante ressaltar que a~ teoria do
\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Geocentrismo}{geocentrismo} não é o
mesmo que
"\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Terra_plana}{terraplanismo}". No
século IV AC, os gregos já sabiam que a Terra era esférica e já até
haviam calculado com certa precisão o seu diâmetro. Aristóteles sabia
que a posição das constelações variava quando vistas de regiões
diferentes. Mas Aristóteles misturou suas impressões sobre a realidade
com valores filosóficos e morais, como a ideia de que o universo é
imutável e perfeito.~

Sua explicação física do movimento dos corpos celestes demorou quase
dois séculos para ser refutada, na medida em que seus argumentos foram
incorporados primeiro pelo islamismo e, posteriormente, pelo
cristianismo, sustentando o postulado da imutabilidade e perfeição da
criação divina. Os planetas desafiavam a ideia de perfeição do universo
aristotélico, se pareciam com corpos que vagueavam pelo céu sem uma
explicação lógica.

\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Ptolemeu}{Cláudio Ptolomeu}, em seu
Almagesto, sistematizou a teoria geocêntrica e~ propôs o modelo dos
movimentos planetários a partir da concepção de órbitas excêntricas, o
que contrariava a ideia de perfeição do movimento circular dos corpos no
éter, tal como formulada por Aristóteles.~

O modelo geocêntrico de Ptolomeu sistematizava grandes avanços nos
conhecimentos em matemática e geometria. Conseguia dar explicações
parciais ao problema do movimento retrógrado dos planetas e apresentava
soluções lógicas para o movimento do sol ao redor da Terra e outros
problemas de astronomia da época. No entanto, era um modelo equivocado
sobre o movimento dos corpos celestes. Conforme a citação do estatístico
George Box, esse seria um exemplo de modelo útil, porém errado.

Mais de mil anos depois do Almagesto ter sido escrito, grandes
astrônomos, como Tycho Brahe, ainda utilizavam intensivamente o livro
escrito por Ptolomeu como texto de referência e autoridade intelectual
para explicar os movimentos dos corpos celestes. A teoria geocêntrica
estava de acordo com a doutrina das Igrejas cristãs e mulçumanas, que
colocavam o ser humano como centro da criação divina.

Em seu \href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Uranienborg}{observatório},
Brahe criou vários instrumentos para medir, com o máximo rigor possível,
a posição das estrelas e planetas, anotando com sua equipe,
cuidadosamente todos os movimentos celestes observados. Um dos objetivos
era fornecer dados suficientemente apurados para corrigir as imprecisões
do Almagesto de Ptolomeu.~

Enquanto Tycho Brahe trabalhava em seu observatório, na Dinamarca, o
debate na Europa sobre heliocentrismo e geocentrismo percorria alguns
círculos intelectuais da época. A proposição sobre o modelo que tinha o
Sol como centro do movimento da Terra e dos planetas era tratada como
conjectura filosófica, não como hipótese alternativa, dado que
contrariava os postulados bíblicos, que deveriam ser a única fonte de
autoridade em disputas argumentativas. Mas, desde meados do século XVI,
o modelo heliocêntrico contava com uma fundamentação lógica e
matemática, graças às ideias de Copérnico, publicadas em seu livro
"\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/De_revolutionibus_orbium_coelestium}{As
Revoluções dos Orbes Celestes}".~

Copérnico não foi o primeiro a propor o modelo heliocêntrico. Antes até
de Aristóteles, Pitágoras já postulava que a Terra se movia em torno de
um
"\href{https://pt.wikipedia.org/wiki/Sistema_astron\%C3\%B4mico_pitag\%C3\%B3rico}{fogo
central}``. Para a seita Pitagórica, o fogo era o elemento primordial do
Universo, logo, nada mais natural do que tudo estar ao redor de uma
grande fogueira espacial. No modelo de Pitágoras, o Sol era apenas mais
um astro a rodear o ''fogo central".

Aristarco, também grego, no século III AC, usando os conhecimentos de
geometria da época, calculou o diâmetro da Terra e propôs, por suas
projeções, que o Sol seria sete vezes maior do que a Terra. Com base
nessa informação, Aristarco concluiu que seria mais lógico o objeto
menor, no caso a Terra, girar ao redor do objeto maior, o Sol. Assim, a
novidade de Copérnico não estava na proposição de que a Terra girasse ao
redor do Sol, mas na construção de um modelo que conseguia responder as
mesmas indagações que levaram ao modelo ptolomaico, como o movimento
retrógrado dos planetas, ao mesmo tempo que apresentava solução para os
problemas não respondidos ou criados pelo modelo do Almagesto.

Tycho Brahe concordava com a tese de Ptolomeu e discordava da ideia de
Copérnico. O seu trabalho minucioso de coleta de dados, que poderia ser
considerado um desfio de \emph{bigdata} para aquele tempo, pretendia
confirmar e dar mais precisão ao modelo geocêntrico. Um de seus
auxiliares, o alemão Johannes Kepler, após a morte de Tycho, compilou os
dados e utilizou-os para construir um modelo heliocêntrico mais apurado
do que o de Copérnico, prevendo as órbitas elípticas e não circulares
dos planetas ao redor do Sol.

Ao contrário da citação de George Box, o modelo de Kepler foi útil e
correto ao mesmo tempo, pois representava de fato o movimento
planetário, que, agora no século XXI, pode ser confirmado com várias
outras fontes de dados e observações espaciais. Tycho Brahe poderia ter
coletado mais dados, caso talvez tivesse mais tempo e recursos, e isso,
muito provavelmente, não o faria trocar sua concepção geocentrista pelo
modelo heliocêntrico. Copérnico não dispunha dos dados de Tycho Brahe,
quando formulou seu modelo de órbitas circulares dos planetas ao redor
do Sol.

\section*{}

{\label{626894}}

\section*{\texorpdfstring{O oposto ao \emph{bigdata}, a presunção de uma
ciência sem
dados!}{O oposto ao bigdata, a presunção de uma ciência sem dados!}}

{\label{626894}}

\subsection*{Os dados são
desnecessários?}

{\label{218159}}

Se Baher trabalhou tanto para construir uma coleção minuciosa de dados
sobre o movimento dos planetas e ainda acreditava na teoria incorreta do
geocentrismo, e Copérnico, antes dos dados de Tycho Baher, já havia
criado o modelo heliocêntrico correto, então pode-se concluir que os
dados são desnecessários para o avanço do conhecimento humano?

A resposta certamente é não, os dados não são dispensáveis.

O oposto da proposição de que os dados são suficientes para o
entendimento dos fenômenos (e dispensam a ciência) está na visão ingênua
de que a genialidade humana provém do pensamento que se isola da
realidade.

O conhecimento requer pensamento, observação e fundamentação dos
argumentos baseados em evidências. Não há ciência sem dados, assim como
os dados, independente do volume, não são explicativos por si só,
dependem de modelos (teóricos) que explique as relações causais, os
mecanismos e os processos a partir dos quais os fenômenos se originam.

\section*{}

{\label{719004}}

\section*{As pessoas não são como os
planetas!}

{\label{719004}}

As pessoas não são planetas e o movimento da sociedade não pode ser
comparado ao movimento sincronizado dos corpos celestes no céu. Mas essa
diferença não invalida, para as ciências sociais, a necessidade de se
buscar modelos explicativos confrontados com os dados adequados. Embora
o método das ciências da natureza seja distinto, em grande parte, do
método das ciências sociais, em essência, a construção de modelos
teóricos fundamentados em evidências é também a chave explicativa dos
processos de mudança social.

Em qualquer campo do conhecimento, do mesmo modo que diante de um
fenômeno social, para buscar respostas aos problemas de investigação,
primeiro formula-se conjecturas. Quando as conjecturas conseguem ser
sistematizadas, passam a se constituir em modelos teóricos
(hipotéticos).~ Mas nenhum modelo teórico se autoevidencia. São
necessários dados para tornar evidente um modelo. Por meio das coleções
de evidências ou conjuntos de dados é que se pode sustentar ou refutar
um modelo teórico~ explicativo qualquer. Dados sem teoria são apenas
descrições. Teoria sem dados são apenas conjecturas, por mais autoridade
e respeitabilidade que tenham seus autores.~

Um modelo pode ser concebido a partir de dados prévios, da experiência,
da refutação de outras teorias ou até da imaginação. O que importa é que
o modelo seja demonstrável a partir de dados e evidências.~Os dados
podem ter erros, muitos dos quais são corrigíveis. O erro incorrigível é
a falta de dados.

Do ponto de vista metodológico, a combinação entre as capacidades
humanas de reflexão (teoria)~ e de observação (dados) é o que permite a
formulação de conclusões plausíveis e verificáveis sobre os problemas
que nos instigam a imaginação ou nos cobram providências práticas.~

Se optarmos por fazer ciência, seja qual ramo do conhecimento for,
estamos optando por buscar explicações fundamentadas em evidências. As
evidências devem ser buscadas em fenômenos, isto é, manifestações
concretas da realidade.~O entendimento de um fenômeno ocorre quando há
uma explicação demonstrável para sua manifestação.

A falta de dados é um problema para a demonstração de evidências. Mas a
abundância de dados também não é uma garantia de que se tem uma
evidência para algum modelo.~ A explicação demonstrável ocorre quando se
consegue ter os dados necessários para tornar aparentes as interconexões
entre os fatos ou eventos que tornam possível a manifestação do fenômeno
social que é objeto do estudo.~

A compreensão requer mais do que dados volumosos. A compreensão ocorre
quando, tendo havido o entendimento de um fenômeno, é possível conhecer
as suas implicações e para tal é necessário um modelo, no mínimo,
aproximadamente correto. A explicação que se sustenta na autoridade de
argumentos ou em fenômenos não demonstráveis, no melhor dos casos, pode
ser considerado como uma hipótese a ser investigada. Se não for tomada
como hipótese, será um dogma. E um dogma é uma postura anticientífica,
que se nutre do negacionismo da realidade, independente
do~\emph{bigdata} disponível, como o mundo pôde testemunhar com a
disputa entre o geocentrismo e o heliocentrismo, e, recentemente, com o
negacionismo que aflorou com a pandemia de Covid -19.

Pode-se destacar que:

\begin{itemize}
\tightlist
\item
  O termo \emph{bigdata} não deve ser usado como um argumento de
  autoridade.
\item
  Não é o volume de dados que vai garantir a cientificidade do seu
  trabalho, nem tampouco a veracidade ou a credibilidade dos seus
  resultados.
\item
  Com um modelo inadequado, qualquer quantidade de dados apresentará
  respostas errôneas ou inconclusas.
\item
  Entre nenhum dado e muitos dados, o que uma pesquisa precisa é de
  dados representativos, adequados ao problema de pesquisa e
  metodicamente revistos e escrutinados.
\item
  Os dados devem representar acuradamente um fenômeno que se quer
  estudar. Para isso, precisam ser construídos dentro de um escopo
  lógico articulado a um modelo causal metodicamente elaborado.
\end{itemize}

\section*{}

{\label{205556}}

\section*{Sugestões de leitura}

{\label{205556}}

Baltar, Ronaldo, e Cláudia Siqueira Baltar. 2013.
"\href{https://osf.io/qgcxh/}{As ciências sociais na era do
zettabyte}".~~\emph{Mediações} 18 (1): 11--18.

Baltar, Ronaldo e Cláudia Siqueira Baltar. 2021.
"\href{https://osf.io/uvb92/}{Reflexões sobre os percursos metodológicos
em ciência social computacional}".~\emph{Simbiótica. Revista Eletrônica}
8 (4): 17--45.

\selectlanguage{brazilian}
\FloatBarrier
\end{document}

