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En la última década, el uso creciente uso de las tecnologías de la información y la comunicación ha proporcionado un volumen sin precedentes de información sobre el comportamiento humano. El seguimiento en tiempo real de las interacciones sociales proporciona información sobre la estructura y el contenido de las relaciones. El precepto de una ciencia social computacional que aprovecha la capacidad de recopilar y analizar los datos con una amplitud y profundidad y escala sin precedentes implica enormes oportunidades para la investigación en ciencias sociales en la medida en que posibilita la explicación de una gran diversidad de fenómenos colectivos que difícilmente podrían ser estudiados de otro modo a un nivel agregado. Sin embargo, la disponibilidad de grandes volúmenes de información también conlleva desafíos epistemológicos y metodológicos en las posibilidades de gestionar e interpretar los datos. Este módulo es un punto de partida para la investigación con métodos digitales y una oportunidad de reflexionar sobre sus implicaciones teóricas y prácticas. El curso tiene como propósito desarrollar habilidades prácticas para el uso básico de herramientas de análisis de redes sociales y de minería de texto. Se parte de una introducción general a la ciencia de datos ya teorías para el análisis social basadas en huellas digitales. Mediante ejercicios prácticos se busca el desarrollo de habilidades técnicas para la obtención de información estructurada y no estructurada de múltiples formatos y fuentes como las redes sociales y páginas de Internet. Finalmente, se discuten las consideraciones éticas y las limitaciones de este tipo de información y las posibilidades de interpretación de los resultados. Los datos obtenidos y los métodos presentados se contextualizan en diferentes teorías de las ciencias sociales (ciencia social computacional, teorías de redes sociales, economía política de los medios de comunicación, etc.). Se analizará un caso basado en Twitter y otras fuentes de datos. Se presentarán las herramientas de recolección de datos, análisis de redes y análisis de texto.

  Temas:
- Retos de la extracción de diferentes tipos de datos (Datos estructuradas y no estructuradas)
- Técnicas y aplicaciones para la obtención de datos (scrapping y APIs)
- Formato y limpieza de datos
- Análisis de la información (Análisis de redes y minería de texto)
- Visualización de los resultados
Destinatarios
El taller está especialmente diseñado para estudiantes de ciencias sociales con interés en el análisis de datos obtenidos a través de Internet y medios sociales. Los participantes deben instalar R, RStudio, NodeXL (template para Excel) y Gephi. Hay que tener un conocimiento básico en el uso de Software de escritorio, estadística básica y familiaridad con la red social Twitter. Hay que tener un perfil de Twitter activo y verificado (con un e-mail y número de móvil válido) para utilizar las aplicaciones de recolección de datos. Las herramientas utilizadas exigen algunas habilidades en el uso de I a nivel de usuario.