Módulo 2 - Direito e Análise de dados

• Não haverá aula no dia 28/8, em virtude da participação do docente no encontro da Rede de Pesquisa Empírica em Direito - REED
• 4/9 - 8h15 a 11h50: Encontro para apresentação dos projetos de pesquisa produzidos na disciplina de Metodologia
• até 4/9 - Leitura
• 11/9 - 8h15 a 11h50: Aula acerca do Módulo 2
• Atividade: Instalação do Python, Spyder e GitHub

2. Introdução

Os objetivos deste módulo são:

1. Identificar as diferenças e relações entre abordagens quantitativas e; qualitativas
2. Compreender a distinção entre estratégias censitárias e amostrais;
3. Desenvolver a competência de calcular tamanhos de amostras;
4. Entender que tipos de inferência são possíveis a partir dos seus dados;
5. Compreender as peculiaridades da pesquisa de dados em direito.

3. Leituras

3.1 Leitura obrigatória

• Yeung, Luciana. Jurimetria ou Análise Quantitativa de Decisões Judiciais. Em: Machado, Maíra R. Pesquisar empiricamente o Direito. São Paulo: Rede de Estudos Empíricos em Direito, 2017.
• Epstein, Lee; Martin, Andrew. An Introduction to Empirical Legal Research. Oxford: Oxford University Press, 2014.
  Cap. 2: Questions, Theories, Observable implications.

3.3 Leitura Sugerida

• Costa, Alexandre; Horta, Ricardo; Fulgêncio, Henrique. Pesquisa empírica em Direito. Metodologia.Arcos, 2020. (Texto da disciplina de Metodologia de Pesquisa)

1: Qual a diferença entre pesquisa experimental e pesquisa observacional
2: Qual é a relação entre metodologia e inferência?
3: Qual é a diferença entre abordagens quantitativas e abordagens qualitativas?
4: É possível mesclar estratégias quantitativas e qualitativas na mesma pesquisa?
5: O que são unidades de análise?

• Costa, Alexandre. Análise de dados. Metodologia.Arcos, 2020. (Texto da disciplina de Metodologia de Pesquisa)

3.2 Leitura obrigatória alternativa

3.4 Leitura Complementar

• Epstein, Lander e Posner. The Behavior of Federal Judges. Capítulo 1. A Realistic Theory of Judicial Behavior.
• Pfeffer, J.; Sutton, R. I. (2006). Evidence-Based Management. Harvard Business Review.
• Dumont, Jean-Luc (2010). English Communication for Scientists. Unidade 2.1: Structuring your scientific paper. Cambridge: NPG Education.
• Aragão, Rodrigo M. L (2011). de. Modelos de estruturação do artigo científico: retrato e discussão a partir de instruções aos autores da Scielo Brasil. Cadernos de Letras da UFF, n. 43, pp. 153-163.

Pereira, Mauricio Gomes (2012). Estrutura do artigo científico. Epidemiol. Serv. Saúde [online]. 2012, vol.21, n.2 [citado 2020-08-08], pp.351-352.

• Costa, Alexandre. Revisão de literatura. Arcos, 2020.

4. Atividades

4.1 Instalação do Python

Você pode fazer o download do Python de várias maneiras. A mais simples é utilizar o Anaconda Navigator.

A utilização do Anaconda tem a vantagem de que ele instala simultaneamente vários programas úteis, além de várias bibliotecas do Python. Porém, também há desvantagens: ocupa bastante espaço e de dificulta um pouco as atualizações.

Por esse motivo, sugiro que vocês instalem diretamente o Python e o IDE que utilizaremos nos nossos exemplos.

O Python pode ser baixado direta e gratuitamente na página oficial.

Caso você use computadores Mac, observe que a execução do Python no terminal exige o uso do comando "python3", que se refere à versão atual desta linguagem. Se você usar apenas "python", o terminal não reconhecerá o programa, mesmo que ele esteja instalado.

4.1.2 Instalação do Spyder

Chamamos de IDE (Integrated Development Environment) os programas que oferecem ambientes adequados para a produção de códigos.

Ao longo do curso, utilizaremos principalmente o Spyder, que é voltado especificamente para uma utilização do Python na ciência de dados. Porém, se você tiver outro IDE instalado, no qual já opere com mais proficiência (como o PyCharm ou o VS Code, que também integram o Anaconda), não precisa migrar para o Spyder.

Nos primeiros passos do curso de progrmação para juristas, utilizaremos o IDE colaborativo do Google (o Google Colab), que tem a grande vantagem de não precisar de uma instalação específica, rodando diretamente na rede. Ele é ótimo para trabalhos colaborativos.

4.1.3 Criar conta no GitHub

O GitHub não é um programa, mas uma plataforma voltada à divulgação e à produção colaborativa de códigos. Para atuar no GitHub, você precisa inicialmente fazer uma conta nesta plataforma.

Além de criar a conta, sugiro que você instale o GitHub para Desktop. Esse programa permitirá que você sincronize seus repositórios na nuvem com diretórios localmente gravados no seu computador, o que facilitará o seu uso.

Para compreender melhor como esse ambiente funciona, você pode ler o seguinte artigo.