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1. Compreender os fundamentos teóricos da Antropologia Computacional e suas principais contribuições para a pesquisa antropológica; 2. Explorar as ferramentas e métodos computacionais utilizados na coleta, organização e análise de dados antropológicos; 3. Analisar casos de estudo que aplicam técnicas computacionais em pesquisa antropológica, como modelagem de redes sociais, simulações culturais e análise de grandes volumes de dados; 4. Refletir sobre as implicações éticas e epistemológicas da Antropologia Computacional, incluindo questões de privacidade, representatividade e validade dos resultados obtidos; 5. Desenvolver habilidades práticas na utilização de softwares e linguagens de programação relevantes para a pesquisa em Antropologia Computacional;

A disciplina de Antropologia Computacional é um subcampo das Ciências Sociais Computacionais, explora as interseções entre a Antropologia e a Ciência da Dados, abordando os fundamentos teóricos e as aplicações práticas dessa área de estudo emergente. Serão discutidos temas como a utilização de técnicas computacionais para a coleta e análise de dados antropológicos, a modelagem computacional de fenômenos culturais e sociais, além dos desafios éticos e epistemológicos envolvidos na pesquisa em Antropologia Computacional.

1. DOERR, Martin. From calculations to reasoning: history, trends, and the potential of Computational Ethnography and Computational Social Anthropology. 2023; 2. EGLASH, Ron et al. Culturally situated design tools: Ethnocomputing from field site to classroom. American anthropologist, v. 108, n. 2, p. 347-362, 2006; 3. IZUMI, Maurício; MOREIRA, Davi. O texto como dado: desafios e oportunidades para as ciências sociais. BIB-Revista Brasileira de Informação Bibliográfica em Ciências Sociais, n. 86, p. 138-174, 2018; 4. KITCHIN, Rob; LAURIAULT, Tracey; WILSON, Matthew. Understanding spatial media. This paper is a modified version of a chapter that will be published in Kitchin, R., Lauriault, TP and Wilson, MW (eds) Understanding Spatial Media. London: Sage, Forthcoming, 2016; 5. LAZER, David et al. Computational social science. Science, v. 323, n. 5915, p. 721-723, 2009; 6. PEDERSEN, Morten Axel. Editorial introduction: Towards a machinic anthropology. Big Data & Society, v. 10, n. 1, p.20539517231153803, 2023; 7. SEAVER, Nick. Algorithms as culture: Some tactics for the ethnography of algorithmic systems. Big data & society, v. 4, n. 2, p. 2053951717738104, 2017; 8. TAYLOR, T. L. et al. Ethnography and virtual worlds: A handbook of method. Princeton university press, 2013; 9. VENTURINI, Tommaso; JACOMY, Mathieu; PEREIRA, Debora. Visual network analysis. MéliaLab Workin Papers, 2014;