II2ª edição presencial
II DataPOL · Métodos Quantitativos em CPRI

Ciência de dados e
inteligência artificial

para transformar

o futuro

O segundo encontro presencial da Escola de Métodos Quantitativos em Ciência Política e Relações Internacionais reúne pesquisadores, docentes e estudantes em três dias de formação e debate.

24—26
novembro 2026Terça a quinta · UFPE, Recife
II DataPOL — malha de dados
02

O futuro traz
novas perguntas.
Os dados ampliam
nossas formas de responder.

A ciência de dados e a inteligência artificial abrem novas possibilidades para investigar fenômenos políticos e internacionais.

Essas possibilidades também exigem escolhas: formular boas perguntas, avaliar a qualidade dos dados, interpretar resultados e reconhecer os limites das ferramentas.

A segunda edição do DataPOL convida você a explorar essa transformação, conectando métodos quantitativos, pensamento crítico e questões relevantes para a sociedade.

  • Compreender o presente.
  • Investigar possibilidades.
  • Transformar o futuro.
03

O DataPOL está de volta

Em junho de 2026, o I DataPOL reuniu pesquisadores, docentes e estudantes na UFPE. Agora a escola volta para a sua 2ª edição presencial.

9Palestrantes e conferencistas
7Palestras
1Minicurso
2Dias de programação
I DataPOL em números
04

Local

O II DataPOL acontece na Cidade Universitária, campus Recife da Universidade Federal de Pernambuco.

Local do EventoAuditório do CCENCentro de Ciências Exatas e da Natureza da UFPE
Av. Jornalista Aníbal Fernandes, s/n
Cidade Universitária · Recife — PE
Como chegar →
05

Equipe Organizadora

Prof.ª Maria Lima
Prof.ª Maria Lima
Idealizadora do Evento
Ryan Almeida
Ryan Almeida
Equipe Executora
Anderson Silva
Anderson Silva
Web Designer do datapol.com.br
06

Fortalecer a pesquisa quantitativa

O DataPOL reúne pesquisadores, estudantes e profissionais para compartilhar métodos, resultados e boas práticas em ciência política quantitativa no Brasil.

01
Rigor Metodológico
Promovemos análises reprodutíveis, transparência de dados e boas práticas estatísticas em ciência política.
02
Comunidade Científica
Conectamos pesquisadores de todo o Brasil para fomentar colaborações, parcerias e intercâmbio acadêmico.
03
Formação Avançada
Oferecemos workshops práticos e minicursos para capacitar a próxima geração de pesquisadores em métodos quantitativos.
07

Palestrantes e Conferencistas

Confira os palestrantes e conferencistas confirmados nesta edição.

Prof. Hugo Augusto Vasconcelos Medeiros
Prof. Hugo Augusto Vasconcelos Medeiros
UFPE · SEPLAG-PE
Lattes ↗
Pollyanna Ximenes
Pollyanna Ximenes
UFPE
Lattes ↗
Cláudio Luis Alves Monteiro
Cláudio Luis Alves Monteiro
Doutorando CIn/UFPE
Lattes ↗
Prof. Renan Holanda
Prof. Renan Holanda
UFPE
Lattes ↗
Henrique Zaidan
Henrique Zaidan
Cientista de Dados
Lattes ↗
Prof.ª Maria Lima
Prof.ª Maria Lima
Idealizadora do Evento
Doutora em Estatística (UFPE). Docente do Departamento de Ciência Política — DCP/UFPE. Docente permanente dos Programas de Pós-Graduação em Ciência Política e em Estatística da UFPE.
Prof. Diego Freitas
Prof. Diego Freitas
UFPE
Lattes ↗
Prof. Rafael Sampaio
Prof. Rafael Sampaio
UFPE
Lattes ↗
Prof. Thyago Nepomuceno
Prof. Thyago Nepomuceno
PPGE Estatística · UFPE
Lattes ↗
Prof. Jodavid A. Ferreira
Prof. Jodavid A. Ferreira
UFPE
Lattes ↗
Prof. Maurício Assuero
Prof. Maurício Assuero
UFPE
Lattes ↗
Prof. Rodrigo Lyra
Prof. Rodrigo Lyra
UFPE
Lattes ↗
Renato Lira Brito
Renato Lira Brito
UFPE
Lattes ↗
Prof. Silas Garrido Teixeira de Carvalho Santos
Prof. Silas Garrido Teixeira de Carvalho Santos
UFRPE
Lattes ↗
08

Minicursos

Formação intensiva em métodos quantitativos aplicados

MC 01
Do dado à probabilidade: uma introdução prática aos modelos de propensão
Cláudio Luis Alves Monteiro
2 horas
Introdução prática à construção de modelos de propensão utilizando técnicas de Machine Learning. Partindo de um problema de classificação binária, serão abordadas as principais etapas do processo de modelagem preditiva, desde o entendimento do problema, preparação dos dados e seleção de variáveis até o treinamento, avaliação e interpretação dos resultados. Serão explorados diferentes algoritmos, usando a linguagem Python e o Google Colab. A proposta é demonstrar como transformar dados históricos em estimativas de probabilidade que auxiliem na compreensão de comportamentos, identificação de padrões e apoio à tomada de decisão.
MC 02
Revisão automática de literatura com Inteligência Artificial
Prof. Rafael Sampaio
4 horas
Curso prático de Revisão automática de literatura com Inteligência Artificial para complementar sua pesquisa acadêmica com ferramentas como Deep Research do ChatGPT e Consensus, aliado ao uso de Agentes de IA com Skills para automatizar filtragem, síntese e organização da literatura com rigor científico e rastreabilidade.
MC 03
Introdução a Indicadores Compostos com Análise Envoltória de Dados
Prof. Thyago Nepomuceno
2 horas
A proliferação de informações em diversas áreas tem enriquecido significativamente as investigações empíricas. Apesar desse avanço, o processo de sintetizar variáveis de múltiplas dimensões em métricas claras e metodologicamente robustas continua sendo um grande obstáculo analítico. O objetivo desta apresentação é debater a elaboração de índices compostos utilizando modelos não paramétricos de fronteira da Análise Envoltória de Dados (DEA), com destaque para a técnica Benefit of the Doubt e suas derivações. Serão ilustrados casos práticos de como esses métodos auxiliam na formulação de métricas inovadoras para avaliar a qualidade da educação básica, bem como em análises de sustentabilidade, eficiência institucional e outras aplicações socioeconômicas.
MC 04
Inteligência Artificial como Instrumento de Medição: Validação Estatística e Reprodutibilidade
Prof. Jodavid A. Ferreira
4 horas
Modelos de linguagem de grande porte (LLMs - Large Language Models) passaram a fazer parte da rotina de pesquisa em todas as áreas, classificando discursos, extraindo informações de documentos e anotando grandes corpora (um conjunto de textos, documentos ou dados organizados com uma finalidade específica). Mas um LLM é, antes de tudo, um instrumento de medição: tem erro, viés e confiabilidade que precisam ser avaliados. Se ferramentas de IA já tornam a análise de texto acessível, a pergunta passa a ser outra: como saber se o que elas medem é válido e confiável? Este minicurso apresenta, de forma prática e em R/Python, o caminho do dado bruto à inferência: baselines clássicos de aprendizado de máquina, anotação com LLMs abertos/comerciais, validação estatística (concordância, viés diferencial e correção do erro de medição) e boas práticas de MLOps para garantir reprodutibilidade e transparência. A discussão final trata dos limites e da ética do uso de IA na pesquisa brasileira, considerando o debate regulatório sobre IA no país.
09

Palestras

Apresentações de pesquisa e debates metodológicos

01
Inteligência Artificial para Planejamento e Gestão de Políticas Públicas
Prof. Hugo Augusto Vasconcelos Medeiros — UFPE · SEPLAG-PE
Como podemos utilizar a Inteligência Artificial para o Planejamento e a Gestão de Políticas Públicas? A partir da apresentação de casos de sucesso e boas práticas do Governo do Estado de Pernambuco, vamos debater caminhos para a utilização responsável e eficaz da IA em atividades de planejamento, desenho, monitoramento e avaliação de políticas públicas.
02
Ansiedade em dados: Inteligência Artificial e Ciência de Dados para ler emoções nas redes sociais digitais
Pollyanna Ximenes — UFPE
A palestra discute como a Inteligência Artificial e a Ciência de Dados podem transformar o que as pessoas escrevem nas redes sociais digitais em evidência quantitativa. A ideia é mostrar, em linguagem simples e a partir de uma pesquisa de doutorado em Estatística, como foram analisadas postagens sobre transtorno de ansiedade publicadas no X entre 2018 e 2025, cobrindo os períodos antes, durante e depois da pandemia. Serão abordadas as etapas da pesquisa: o planejamento da coleta, a preparação de textos informais, a identificação de emoções e temas e a medição do engajamento das postagens. A palestra é voltada para estudantes, docentes, pesquisadores e demais interessados em usar manifestações de redes sociais digitais para compreender fenômenos sociais e políticos.
Palavras-chave: Análise de Sentimentos; Ciência de Dados; Léxicos Emocionais; Processamento de Linguagem Natural; Redes Sociais Digitais.
03
Inteligência Artificial: entre a ciência de dados e a geopolítica
Prof. Renan Holanda — UFPE
A inteligência artificial (IA) vem transformando não apenas a maneira como produzimos conhecimento, mas também as dinâmicas de poder na política internacional. Partindo de uma breve introdução aos principais conceitos e fundamentos da IA, a palestra discutirá algumas aplicações na ciência de dados, com especial atenção ao campo das Relações Internacionais. Serão exploradas as possibilidades abertas pelas chamadas diplomacia de dados, diplomacia digital e diplomacia computacional, destacando o uso de ferramentas e métodos computacionais na análise de fenômenos internacionais. Em seguida, o debate se voltará às implicações econômicas e geopolíticas da IA, abordando as disputas pelo domínio de tecnologias estratégicas, as cadeias globais de produção de semicondutores, a competição pela definição de padrões tecnológicos e os processos de fragmentação do espaço digital. Ao conectar ciência de dados e geopolítica, a palestra propõe uma reflexão sobre como a inteligência artificial se tornou, simultaneamente, instrumento de produção de conhecimento e objeto central das disputas de poder no século XXI.
04
Inovação no Processo Fiscal: Como a Inteligência Artificial Simplifica a Experiência do Contribuinte
Henrique Zaidan — Cientista de Dados
Henrique Zaidan é Doutor em Estatística e cientista de dados desde 2020, acumulando sólida experiência na criação de políticas de crédito, modelos de risco (credit scoring), séries temporais, agrupamento de dados e testes de detecção de fraudes. Este trabalho apresenta uma solução de Inteligência Artificial desenvolvida para simplificar o sistema público de contestação de impostos, o Extrato Fronteiras. Hoje, diante de opções complexas, muitos cidadãos escolhem a categoria genérica "OUTROS" e escrevem seus motivos livremente, gerando lentidão e muito trabalho manual para os auditores. Para resolver esse desafio, aplicamos uma IA avançada de interpretação de textos (modelo BERT) em mais de 35 mil justificativas. Em vez de apenas procurar palavras isoladas, a IA entende o real significado da mensagem do cidadão. Os resultados mostraram que 94,5% das reclamações registradas como "OUTROS" se encaixavam perfeitamente em 13 temas já existentes no sistema. O estudo comprova que a opção genérica pode ser eliminada, transformando um processo confuso em um fluxo rápido e organizado, o que facilita a vida do contribuinte e otimiza o tempo da administração pública.
Palavras-chave: Inteligência Artificial; Inovação no Setor Público; Leitura de Textos por IA; Gestão Fiscal; Ciência de Dados.
05
Uma urna, duas escolhas: o paradoxo do voto brasileiro
Prof.ª Maria Lima
As eleições brasileiras revelam um aparente paradoxo: a polarização ideológica observada na disputa presidencial nem sempre se reproduz nas eleições estaduais. Este trabalho analisa a congruência entre os resultados para presidente e governador nas seções eleitorais brasileiras, comparando os pleitos de 2022 e 2026. As seções são classificadas segundo a orientação ideológica das candidaturas mais votadas, permitindo identificar combinações congruentes e incongruentes entre os dois cargos. Os resultados mostram que uma parcela relevante das seções combina preferência presidencial e estadual de campos ideológicos distintos, com destaque para situações em que candidaturas presidenciais de esquerda coexistem com maiorias para candidatos de direita ao governo estadual. A análise sugere que as escolhas eleitorais nos diferentes níveis da Federação não reproduzem necessariamente a mesma divisão ideológica, revelando uma dimensão territorial e multinível do comportamento eleitoral brasileiro.
06
Pontes entre Métricas e Vivências: A Integração de Métodos Mistos na Avaliação de Impacto na Saúde
Prof. Diego Freitas — UFPE
Pesquisas que investigam a interface entre desastres socioambientais e saúde pública frequentemente demandam desenhos metodológicos capazes de capturar tanto a dimensão epidemiológica dos agravos quanto a profundidade psicossocial vivenciada pelas populações atingidas. Esta palestra aborda a aplicação e o valor da pesquisa de métodos mistos a partir de um desenho sequencial exploratório, demonstrando como a complementaridade entre abordagens quantitativas e qualitativas fortalece a tomada de decisão no campo da Avaliação de Impacto à Saúde (AIS).
07
Da Produtividade à Eficiência: aplicações da Análise Envoltória de Dados (DEA) à Ciência Política e às Relações Internacionais
Prof. Maurício Assuero — UFPE
A ideia é apresentar a evolução dos métodos de mensuração de eficiência, a partir da contribuição pioneira de Farrel (1957). A partir daí mostrar uma breve evolução de trabalhos que construíram fronteiras de eficiência paramétrica determinística (Aigner e Chu, 1968) e fronteira estocásticas (Aigner, Lovell e Schmidt, 1977), para abordar os métodos não paramétricos apresentados por Envoltória de Dados como nos modelos desenvolvidos por Charnes, Cooper e Rhodes (1978), conhecido como modelo CCR e o modelo Banker, Charnes e Cooper (BCC), na construção de fronteiras de eficiência e na utilização de múltiplos insumos e produtos. Por fim, serão discutidas as possibilidades de aplicação da metodologia à Ciência Política e às Relações Internacionais, especialmente na avaliação de políticas públicas, no desempenho de instituições e na análise comparativa da eficiência de unidades governamentais.
08
Seu artigo foi aceito… e os seus dados? O que as revistas A1 esperam de uma ciência aberta e replicável
Prof. Rodrigo Lyra — UFPE
Revistas de alto impacto exigem cada vez mais que os artigos venham acompanhados de dados e códigos replicáveis. A partir da experiência na editoria de dados da Brazilian Political Science Review (BPSR), a palestra mostra o que acontece após a submissão, o que o editor de dados verifica e os erros mais comuns.
09
Segurança Cibernética para Quem? Do Estado à Segurança Humana
Renato Lira Brito — UFPE
A segurança cibernética consolidou-se como agenda de Estado, avaliada por índices que premiam estratégias nacionais, legislação, capacidade técnica e cooperação internacional. No entanto, essa forma de medir revela pouco sobre quem efetivamente fica protegido, visto que um país pode acumular compromissos formais sem convertê-los em proteção concreta aos cidadãos. A palestra parte de uma pesquisa de doutorado que analisa o Índice Global de Segurança Cibernética da União Internacional de Telecomunicações (ITU, 2021) e os dados sobre tráfico de pessoas, crime majoritariamente mediado por plataformas digitais. O fenômeno do tráfico de pessoas exemplifica por que a segurança cibernética precisa ser pensada a partir de quem sofre o dano, visto que recrutamento, aliciamento e exploração de vítimas têm ocorrido no espaço cibernético. Entretanto, a agenda cibernética enfatiza a proteção de redes, infraestruturas críticas e soberania, de modo que o cidadão explorado raramente aparece como objeto de proteção. O marco da segurança humana (PNUD, 1994; Commission on Human Security, 2003) traz respostas à medida que desloca o referencial da segurança do Estado para o indivíduo. A contribuição da palestra, então, se dá na proposição de uma segurança cibernética medida também pelos danos que dirime às populações vulnerabilizadas e invisibilizadas, sobretudo vítimas de tráfico de pessoas, crianças e adolescentes.
10
Quando os Dados Mudam: Dos Fundamentos de Machine Learning à Adaptação com Online Learning e Concept Drift
Prof. Silas Garrido Teixeira de Carvalho Santos — UFRPE
O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) vem se consolidando como um pilar da Ciência de Dados ao permitir que sistemas aprendam padrões diretamente a partir de dados, sem a necessidade de regras explicitamente programadas. Nesta palestra, partiremos dos fundamentos da área através de exemplos práticos. Além disso, abordaremos as etapas essenciais de validação de modelos e os desafios clássicos na preparação de dados, como viés de seleção e tratamento de ruídos. Na segunda parte da apresentação, aprofundaremos um problema crítico do mundo real: o envelhecimento dos dados. Enquanto o aprendizado tradicional assume dados estáticos, ambientes reais são dinâmicos e sofrem mudanças comportamentais ao longo do tempo. Esse fenômeno é conhecido como mudança de conceito (Concept Drift). Discutiremos como o aprendizado de máquina online (Online Machine Learning) atua nesse cenário, permitindo que modelos preditivos sejam atualizados continuamente a partir de fluxos de dados (Data Streams) para manter sua acurácia e relevância ao longo do tempo.
10

Cronograma

Programação do II DataPOL, de 24 a 26 de novembro de 2026.

24
Terça-feira · 24 nov
Primeiro Dia
07:30–08:00
Credenciamento
Credenciamento
Recepção e entrega de materiais
08:00–09:00
Palestra de Abertura
Inteligência Artificial para Planejamento e Gestão de Políticas Públicas
Prof. Hugo Augusto Vasconcelos Medeiros — UFPE · SEPLAG-PE
09:00–09:40
Palestra
Ansiedade em dados: Inteligência Artificial e Ciência de Dados para ler emoções nas redes sociais digitais
Pollyanna Ximenes — UFPE
09:40–10:00
Coffee Break
Coffee Break
10:00–12:00
Minicurso
Do dado à probabilidade: uma introdução prática aos modelos de propensão
Cláudio Luis Alves Monteiro — Doutorando CIn/UFPE
12:00–14:00
Intervalo
Almoço
Intervalo para almoço
14:00–15:00
Palestra
Inteligência Artificial: entre a ciência de dados e a geopolítica
Prof. Renan Holanda — UFPE
15:00–15:40
Apresentação Oral
Apresentações orais — Pós-graduação
15:40–16:00
Coffee Break
Coffee Break
16:00–17:00
Palestra
Inovação no Processo Fiscal: Como a Inteligência Artificial Simplifica a Experiência do Contribuinte
Henrique Zaidan — Cientista de Dados
25
Quarta-feira · 25 nov
Segundo Dia
07:30–08:00
Credenciamento
Credenciamento
Recepção e entrega de materiais
08:00–09:00
Palestra
Uma urna, duas escolhas: o paradoxo do voto brasileiro
Prof.ª Maria Lima — UFPE
09:00–09:40
Palestra
Pontes entre Métricas e Vivências: A Integração de Métodos Mistos na Avaliação de Impacto na Saúde
Prof. Diego Freitas — UFPE
09:40–10:00
Coffee Break
Coffee Break
10:00–12:00
Minicurso
Revisão automática de literatura com Inteligência Artificial
Prof. Rafael Sampaio — UFPE · Parte 1
10:00–12:00
Minicurso
Introdução a Indicadores Compostos com Análise Envoltória de Dados
Prof. Thyago Nepomuceno — PPGE Estatística · UFPE
12:00–13:20
Intervalo
Almoço
Intervalo para almoço
13:20–15:20
Minicurso
Inteligência Artificial como Instrumento de Medição: Validação Estatística e Reprodutibilidade
Prof. Jodavid A. Ferreira — UFPE · Parte 1
15:20–16:00
Palestra
Da Produtividade à Eficiência: aplicações da Análise Envoltória de Dados (DEA) à Ciência Política e às Relações Internacionais
Prof. Maurício Assuero — UFPE
16:00–16:20
Coffee Break
Coffee Break
16:20–17:00
Palestra
Seu artigo foi aceito… e os seus dados? O que as revistas A1 esperam de uma ciência aberta e replicável
Prof. Rodrigo Lyra — UFPE
26
Quinta-feira · 26 nov
Terceiro Dia
07:30–08:00
Credenciamento
Credenciamento
Recepção e entrega de materiais
08:00–09:40
Minicurso
Inteligência Artificial como Instrumento de Medição: Validação Estatística e Reprodutibilidade
Prof. Jodavid A. Ferreira — UFPE · Parte 2
09:40–10:00
Coffee Break
Coffee Break
10:00–12:00
Minicurso
Revisão automática de literatura com Inteligência Artificial
Prof. Rafael Sampaio — UFPE · Parte 2
12:00–14:00
Intervalo
Almoço
Intervalo para almoço
14:00–15:00
Apresentação Oral
Apresentações orais — Graduação
15:00–15:40
Pôster
Sessão de pôsteres — Graduação e Pós-graduação
15:40–16:00
Coffee Break
Coffee Break
16:00–17:00
Palestra
Segurança Cibernética para Quem? Do Estado à Segurança Humana
Renato Lira Brito — UFPE
17:00–18:00
Palestra de Encerramento
Quando os Dados Mudam: Dos Fundamentos de Machine Learning à Adaptação com Online Learning e Concept Drift
Prof. Silas Garrido Teixeira de Carvalho Santos — UFRPE
II DataPOL · 24 a 26 de novembro de 2026

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Apresentação oralSubmissão de trabalho completo entre 12 e 20 páginas (no máximo).
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Modelo do bannerEm PowerPoint, Canva, Google Apresentações e LaTeXTamanho: 90 × 120 cm
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Modelo dos Slides da Apresentação OralEm PowerPoint, Canva, Google Apresentações e LaTeX
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Centro de Ciências Exatas e da Natureza da UFPE · 24 a 26 de novembro de 2026