Laboratório de pesquisa e desenvolvimento em métodos digitais e visualização de dados. Curso de Design, Universidade do Estado da Bahia - UNEB, Brasil

DataViz, Design e Métodos digitais

PROPOSTA

O Datalab é um laboratório de pesquisa em visualização de dados e métodos digitais, vinculado ao curso de design da Universidade do Estado da Bahia (Uneb) e coordenado pelo professor Dr. Elias Bitencourt.

Nossa metodologia combina design de visualização de dados, ciência de dados e as perspectivas teóricas dos estudos em ciência e tecnologia (STS). Usamos essa abordagem para explorar a relação entre mediações algorítmicas, plataformas digitais e fenômenos sociais contemporâneos.

A proposta do Datalab é ser um espaço criativo e de encontro para acadêmicos, estudantes, designers e cientistas de dados. Juntos, buscamos usar dados digitais para entender fenômenos sociais mediados por serviços digitais, realizar investigações científicas ou obter informações úteis para o desenvolvimento de intervenções, ferramentas de pesquisa e projetos de inovação envolvendo a interação entre sociedade e tecnologias digitais.

design tecnologia dados e sociedade

Semantic Imagery Mapping - SIM

Método para análise semântica de grandes acervos de imagem com visão computacional

Movie Scene Sensing - MSS

Interface SIM para mapeamento de arcos temáticos em material audiovisual

Digital Practices Matrix - DPM

Metodologia para mapeamento de práticas de comunicação digital com aprendizagem de máquina

Smart Image Curator - SIC

Interface para curadoria de grandes acervos de imagem e filmotecas - Desenvolvido em parceria com Prof. Leonardo Buggy (UFC) - Mais informações em breve

Ferramentas e metodologias

Conheça as principais metodologias e ferramentas que estamos desenvolvendo para explorar o uso de visão computacional e aprendizado de máquina aplicado a análise de imagens, conteúdos audiovisuais, práticas digitais e curadoria de acervos

Nossos Projetos

Conheça as principais metodologias e ferramentas que estamos desenvolvendo para explorar o uso de visão computacional e aprendizado de máquina aplicado a análise de imagens, conteúdos audiovisuais, práticas digitais e curadoria de acervos

Smart Imagery Maping

Método para análise semântica de grandes acervos de imagem.

Move Scene Sensing

Metodologia para análise de conteúdo audiovisual com visão computacional

Metodologia para mapeamento de práticas digitais com machine learning

Digital Practice Matrix

Smart Imagery Curator

Interface para curadoria de acervos digitais desenvolvida em parceria com Leonardo Buggy - UFC

PARCEIROS

Data Blog

Acompanhe as nossas principais ações, publicações e atualizações sobre os projetos em desenvolvimento