Ementa: O uso de elementos relacionados à geografia têm se expandido nos últimos anos nas ciências sociais e no debate público em geral (Terron, 2012). Seja em trabalhos acadêmicos ou na imprensa, é cada vez mais comum a visualização por meio de mapas para apresentar fenômenos sociais e políticos (como mapas eleitorais ou incidência de crimes em um município, por exemplo), ou o uso de ferramentas relacionadas a dados espacializáveis para explicar tais fenômenos. Porém, isso não não significa que esses usos vêm sendo feito de forma adequada, e isso também não é equivalente a incorporar a geografia/espaço nas explicações formuladas. A incorporação do espaço na explicação de fenômenos tem especificades teóricas e os dados espaciais têm especificidades metodológicas, e ambos merecem um olhar especial. O objetivo deste curso é oferecer noções introdutórias sobre análise espacial de dados aplicada às ciências sociais. Assim, esperamos que os alunos encerrem o curso preparados para fazerem leituras adequadas sobre os desenhos de pesquisa dos trabalhos anteriormente descritos, e para que tenham fundamentos que os permitam se aprofundar nos temas introduzidos, em especial para realizar análises desse tipo.

Pré-requisitos: Estatística Básica

Método de Ensino: As aulas serão divididas em dois momentos. Na primeira parte, o professor fará uma exposição sobre o tema da aula, e na segunda os alunos farão atividades aplicadas do conteúdo da primeira parte.

Avaliação: Exercícios realizados nos 5 dias de curso.

Software: O curso será ministrado em QGis. Porém, serão compartilhados códigos em R que abrangem os temas apresentados em QGis. Dessa forma, alunos proficientes em R terão a opção de realizar as atividades nesse software/linguagem.

Expectativas: São objetivos do curso: - Fornecer noções básicas sobre produção cartográfica, leitura e uso de mapas; - Prover conhecimento técnico para produção de tipos variados de mapas; - Exercitar técnicas de operações geográficas para manuseio de dados espaciais; - Apresentar noções básicas sobre como o espaço pode ser incorporado em modelagens estatísticas.

Bibliografia para aprofundamento:

• Gelape, Lucas. 2021. Possibilidades de pesquisa empírica: teorias e ferramentas para análises espaciais. In: Silotto, G.; Gelape, L.; Castro, P.; Silva, G.P. (Org.). Poder e território: uma abordagem a partir da ciência política. Curitiba: Intersaberes, p. 229-292.
• Darmofal, David. 2015. Spatial Analysis for the Social Sciences. New York: Cambridge University Press.
• Monmonier, Mark. 2018. How to lie with maps. 3 ed. Chicago: The University of Chicago Press.
• Rodrigues-Silveira, Rodrigo. 2013. Representación espacial y mapas. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas.
• Barrozo, Ligia Vizeu. 2023. Cartografia Temática em R para estudantes de Geografia.
• Comber, L.; Brundsom, C. 2021. Geographical Data Science & Spatial Data Analysis: an introduction in R. Los Angeles: SAGE.
• Lovelace, Robin; Nowosad, Jakub; Muenchow, Jannes. 2019. Geocomputation with R. CRC Press.
• Moraga, Paula. 2023. Spatial Statistics for Data Science: Theory and Practice with R. Chapman & Hall/CRC.