[pt] Este trabalho apresenta uma metodologia que propõe a combinação de dados quantitativos e distanciados com a leitura mais detalhada e aproximada em análises de discurso, oferecendo a oportunidade de novos olhares sobre os dados e diversas perspectivas de análise. A metodologia faz uso de recursos dos estudos linguísticos com corpus, tais como listas de frequência, preferência, categorização e leitura de linhas de concordância. Demonstra-se sua aplicação, tomando-se como objeto de exploração obras da literatura brasileira em domínio público compiladas em um corpus com cerca de 5 milhões de palavras, anotado semântica e morfossintaticamente, e utilizam-se ferramentas computacionais que permitem buscas com base em padrões léxico-sintáticos da língua portuguesa. O objetivo é identificar como as personagens masculinas e femininas são caracterizadas nos textos, possibilitando tanto elaborar uma visão geral de como mulheres e homens são construídos através da linguagem. O estudo se dá em duas frentes: observando os predicadores na descrição das personagens e as ações são desempenhadas por elas, fazendo distinção entre masculinas e femininas, comparando-as e analisando as diferenças de forma crítica. / [en] This work presents a methodology that proposes the combination of quantitative and distant-read data with detailed, closer reading in discourse analysis, enabling new possible views over data and diverse perspectives of analysis. This methodology makes use of resources most used in corpus-based linguistic, such as frequency lists, preferences, categorization, and reading concordance lines. Its application is demonstrated using as exploration object Brazilian literature titles in the public domain, compiled in a corpus with approximately 5 million words, semantically and morpho-syntactically annotated, and by using computational tools that enable searches based on lexical-syntactic patterns of the Portuguese language. The purpose is to identify how the male and female characters are portrayed in those texts, enabling the creation of a general view on how women and men are built through language. The study happens in two fronts: by observing the predicates used on describing characters and the actions these characters take, comparing the male and female results and analyzing them in a critical way.

[pt] Este estudo explora fontes de dados não convencionais como dados textuais de jornais e pesquisas de internet do Google Trends em dois problemas empíricos: (i) analisar o impacto da mobilidade sobre o número de casos e mortes por Covid-19; (ii) nowcasting do PIB em alta-frequência. O primeiro artigo usa fontes de dados não estruturados como controle para fatores comportamentais não observados e encontra que um aumento na mobilidade residencial diminui significativamente o número de casos e mortes num horizonte de quatro semanas. O segundo artigo usa fontes de dados não estruturadas para fazer um nowcasting semanal do PIB, mostrando que dados textuais e Google Trends pode aumentar a qualidade das projeções (medido pelo EQM, EAM e outras métricas) comparado com as expectativas de mercado do Focus como base. Em ambos casos, dados não estruturados reveleram-se fontes ricas de informação não codificadas em indicadores estruturados convencionais. / [en] This study exploits non-conventional data sources such as newspaper textual data and internet searches from Google Trends in two empirical problems: (i) analysing the impacts of mobility on cases and deaths due to Covid-19; (ii) nowcasting GDP in high-frequency. The first paper resorts to unstructured data to control for non-observable behavioural effects and finds that an increase in residential mobility significantly reduces Covid-19 cases and deaths over a 4-week horizon. The second paper uses unstructured data sources to nowcast GDP on a weekly basis, showing that textual data and Google Trends can significantly enhance the quality of nowcasts (measured by MSE, MAE and other metrics) compared to Focus s market expectations as a benchmark. In both cases, unstructured data was revealed to be a valuable source of information not encoded in structured indicators.