MR 63 - Perspectivas e caminhos da antropologia digital no Brasil

Coordenação
David Nemer (University of Virginia)

Debate
Laura Graziela Gomes (UFF)

Participantes
Carolina Parreiras (USP), Nina da Hora (Unicamp), Patricia Pereira Pavesi (UFES)

Nos últimos anos, a antropologia digital ganhou renovado interesse, ainda que já se desenvolvesse no Brasil desde a década de 90. Fatores como a pandemia de Covid-19 e a aceleração sem precedentes do desenvolvimento tecnológico podem ser apontados como responsáveis pela popularidade do campo, o que tem se traduzido em uma multiplicação dos temas pesquisados e debatidos. Além disso, a internet e as tecnologias digitais ocupam lugar central e cotidiano em nossas vidas, o que faz com que seja imperativo debater sobre suas implicações, em questões como a plataformização, inteligência artificial, debates em torna de regulação, desigualdades e violências digitais, usos políticos das redes, dentre outros Com isto em mente, esta mesa redonda, busca discutir algumas das perspectivas e caminhos contemporâneos do campo da antropologia digital no Brasil, trazendo para o debate pesquisadoras de diferentes gerações e com aproximações diversas em relação ao que podemos chamar de etnografias para o digital. Além disso, propomos a intersecção com outros campos disciplinares, mostrando a rentabilidade de outras técnicas, metodologias e discussões teóricas para a antropologia e vice-versa.

Títulos e Resumos

Imagens que a Máquina Lê, Mundos que Ela Apaga:: Notas sobre Epistemicidio Computacional
— Ana Carolina da Hora

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Imagens que a Máquina Lê, Mundos que Ela Apaga:: Notas sobre Epistemicidio Computacional

— Ana Carolina da Hora

Partindo da Ciência da Computação, este trabalho explora a mecânica da visão artificial e a construção do rosto vetorizado. Investigamos o pipeline de extração de características em modelos de IA, onde a busca por padrões estatísticos resulta no apagamento de saberes e identidades não-normativas. O objetivo é evidenciar o epistemicídio computacional como uma falha inerente ao design de sistemas que priorizam a eficiência da representação vetorial sobre a pluralidade da informação visua
Comunidades "fringe" no Telegram: navegando riscos, ética e violência na pesquisa etnográfica
— Carolina Parreiras

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Comunidades "fringe" no Telegram: navegando riscos, ética e violência na pesquisa etnográfica

— Carolina Parreiras

O objetivo desta apresentação é refletir sobre a realização de pesquisa de campo etnográfica em comunidades "fringe" da plataforma Telegram, cujo tema central são assuntos relativos à cidade do Rio de Janeiro, em especial as suas várias favelas. Pretendo refletir especificamente sobre os desafios de conduzir trabalho de campo no Telegram, em canais e chats que emergiram em minha pesquisa por meio da recomendação de um(a) de meus(minhas) colaboradores(as) de pesquisa (trata-se de uma pesquisa mais ampla, de longa duração, realizada presencial e digitalmente em um conjunto de favelas do Rio de Janeiro que chamo de Complexo) . Nesses canais, que denomino “comunidades fringe” (Tuomola et al, 2025), há uma clara criminalização das favelas e das áreas periféricas e de seus moradores, além da publicação de conteúdos violentos explícitos (execuções, linchamentos, confrontos entre polícia, milícias e facções, assassinatos, corpos, assaltos) e do apoio à extrema direita brasileira, simbolizada por figuras como Jair Bolsonaro. Dessa forma, reflito sobre estratégias de pesquisa digital que me permitem navegar pela violência, mas também por conteúdos radicalizados alinhados a um espectro político oposto àquele no qual me posiciono. Nesse sentido, emergem questões como etnografia lurker, estratégias de proteção e mitigação de riscos e ética de pesquisa e sobre as quais pretendo refletir ao longo de minha apresentação.
A etnografia da Inteligência Artificial como desafio metodológico: perspectiva xenoantropológica e agentes não humanos
— Patricia Pereira Pavesi

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A etnografia da Inteligência Artificial como desafio metodológico: perspectiva xenoantropológica e agentes não humanos

— Patricia Pereira Pavesi

A experiência de pesquisa desenvolvida no Data Kula Lab/UFES investiga possibilidades etnográficas para abordar a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) a partir de uma perspectiva da Antropologia Especulativa. Examina-se como essas tecnologias, em especial algoritmos de aprendizado profundo não supervisionados, configuram formas de agência não humana e alteridade radical observáveis em situações de uso. Mobiliza-se a noção de “xenoepistemologias” e a aposta em uma “xenoantropologia” para discutir como a IA tensiona categorias clássicas de agência e conhecimento na Antropologia Social e Cultural. A comunicação delimita limites de abordagens etnográficas convencionais diante de ambientes digitais e propõe alternativas, como a lógica abdutiva que acolhe indeterminação e emergência, para seguir empiricamente esses agentes em campo. O objetivo é ampliar ferramentas analíticas e descritivas da Antropologia para acompanhar IA e ML não apenas como objetos, mas como participantes ativos na produção de novos arranjos epistemológicos e ontológicos. Nesse contexto, a etnografia é concebida como um acompanhamento situado de interações e efeitos: observar como sistemas de IA se apresentam em plataformas e interfaces, como respondem, recusam, modulam conversas e reorganizam práticas, e como diferentes atores (pessoas usuárias, desenvolvedores, políticas de moderação e infraestruturas) coproduzem a cena. Trata-se de descrever empiricamente a agência maquínica por meio de episódios, sequências de interação e variações ao longo do tempo, registrando ruídos, contradições e mudanças de comportamento como dados de campo, e articulando essas observações a evidências digitais (rastros, logs e contextos de uso).

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