Contributions of machine learning to knowledge acquisition in the field of social sciences - Nascimento, Francielle Marques do (2020)
A pesquisa em Ciências Sociais é fundamental para o estudo do comportamento humano. Crenças e motivações desempenham um papel importante nas decisões e escolhas das pessoas. Essa relação é relevante para explicar o comportamento de uma população e, portanto, permite delinear ações sociais para a melhoria da comunidade. Sabendo disso, propusemos uma forma de descobrir padrões a partir de um banco de dados de estudos sociais usando técnicas de Inteligência Artificial e Ciências Sociais. Nesse contexto, selecionamos o Ativismo Social para realizar a classificação por meio do banco de dados Word Values Survey (WVS). Os algoritmos aplicados na tarefa foram Random Forest, Multilayer Perceptron, Stochastic Gradient Descent e Support Vector Machine. Além disso, usamos Recursive Feature Elimination para reduzir a dimensionalidade e analisar as features selecionadas. O dataset utilizado contém uma pesquisa aplicada em diversos países, organizada em Ondas realizadas a cada cinco anos. As ondas tratadas neste estudo foram Onda 5 (2005-2009), Onda 6 (2010-2014) e Onda 7 (2018-2022). Assim, descobrimos os padrões nas bases de dados na visão longitudinal que fazem sentido na perspectiva das Ciências Sociais. Esses padrões indicam que as pessoas geralmente estão mais engajadas com questões éticas morais do que com outros aspectos, como exemplo, aspectos políticos. Dessa forma, os resultados demonstraram que a utilização da abordagem proposta contribuiu para a descoberta do conhecimento implícito em dados estruturados.