Análise e visualização de redes: o GEPHI

Agosto/2013

Maria Clara | Humanidades Digitais

O desenvolvimento de novas formas de visualização de informações tem sido uma das áreas mais ativas nas humanidades digitais. Já comentamos, aqui no blog, as técnicas de representação textual em nuvens de palavras. Mas entre os projetos voltados para a manipulação de dados históricos, espaciais e textuais, destacam-se os que fazem uso de ferramentas baseadas em grafos para a visualização de redes.

A ferramenta para manipulação de grafos mais utilizada tem sido o Gephi, um software livre colaborativo mantido por um consórcio sediado na França, com  inúmeras aplicações em áreas como as ciências biológicas ou a economia – aqui, comentamos sua utilização em projetos ligados à história e à análise textual.

Um dos primeiros projetos a fazer uso do Gephi para dados históricos é o mapeamento da República das Letras – Maping the Republic of Letters, sediado na Universidade de Stanford.


O projeto, que se dedica ao estudo da formação da rede de correspondências entre letrados dos séculos XVII e XVIII, criou o banco de dados Electronic Enlightenment, composto por milhares de cartas (de fato, 55.000 cartas, envolvendo 6.400 correspondentes); em 2009, em colaboração com cientistas da computação, foi lançada uma plataforma para a visualização da rede formada pela troca dessa correspondência, usando Gephi. Como destacam D. Chang e colegas no artigo Visualizing the Republic of Letters, a manipulação dos dados para sua representação visual fundada em grafos envolve questões metodológicas e epistemológicas importantes – dentre as quais se destacaria a pergunta sobre seus impactos sobre a perspectiva interpretativa dos próprios cientistas humanos. De que modo esses acadêmicos treinados e experientes na leitura vertical e aprofundada de documentos isolados darão sentido aos padrões formados pela junção, em rede, de grandes conjuntos de dados? –  ou, nas palavras dos autores: “How can humanities scholars trained in close reading of individual documents make sense of patterns in large sets of data?”

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Fonte: Humanidades Digital